Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task3 特征工程

此部分为零基础入门心电图分类的 Task3 特征工程部分，带来了解各种特征工程以及分析方法，欢迎大家后续多多交流。

赛题：零基础入门数据挖掘 - 零基础入门心电图分类

3.1 学习目标

• 学习时间序列数据的特征预处理方法
• 学习时间序列特征处理工具 Tsfresh（TimeSeries Fresh）的使用

3.2 内容介绍

• 数据预处理
  • 时间序列数据格式处理
  • 加入时间步特征time
• 特征工程
  • 时间序列特征构造
  • 特征筛选
  • 使用 tsfresh 进行时间序列特征处理

3.3 代码示例

3.3.1 导入包并读取数据

# 包导入
import pandas as pd
import numpy as np
import tsfresh as tsf
from tsfresh import extract_features, select_features
from tsfresh.utilities.dataframe_functions import impute

# 数据读取
data_train = pd.read_csv("train.csv")
data_test_A = pd.read_csv("testA.csv")

print(data_train.shape)
print(data_test_A.shape)

(100000, 3)
(20000, 2)

data_train.head()

	id	heartbeat_signals	label
0	0	0.9912297987616655,0.9435330436439665,0.764677...	0.0
1	1	0.9714822034884503,0.9289687459588268,0.572932...	0.0
2	2	1.0,0.9591487564065292,0.7013782792997189,0.23...	2.0
3	3	0.9757952826275774,0.9340884687738161,0.659636...	0.0
4	4	0.0,0.055816398940721094,0.26129357194994196,0...	2.0

data_test_A.head()

	id	heartbeat_signals
0	100000	0.9915713654170097,1.0,0.6318163407681274,0.13...
1	100001	0.6075533139615096,0.5417083883163654,0.340694...
2	100002	0.9752726292239277,0.6710965234906665,0.686758...
3	100003	0.9956348033996116,0.9170249621481004,0.521096...
4	100004	1.0,0.8879490481178918,0.745564725322326,0.531...

3.3.2 数据预处理

# 对心电特征进行行转列处理，同时为每个心电信号加入时间步特征time
train_heartbeat_df = data_train["heartbeat_signals"].str.split(",", expand=True).stack()
train_heartbeat_df = train_heartbeat_df.reset_index()
train_heartbeat_df = train_heartbeat_df.set_index("level_0")
train_heartbeat_df.index.name = None
train_heartbeat_df.rename(columns={"level_1":"time", 0:"heartbeat_signals"}, inplace=True)
train_heartbeat_df["heartbeat_signals"] = train_heartbeat_df["heartbeat_signals"].astype(float)

train_heartbeat_df

	time	heartbeat_signals
0	0	0.991230
0	1	0.943533
0	2	0.764677
0	3	0.618571
0	4	0.379632
...	...	...
99999	200	0.000000
99999	201	0.000000
99999	202	0.000000
99999	203	0.000000
99999	204	0.000000
20500000 rows × 2 columns

# 将处理后的心电特征加入到训练数据中，同时将训练数据label列单独存储
data_train_label = data_train["label"]
data_train = data_train.drop("label", axis=1)
data_train = data_train.drop("heartbeat_signals", axis=1)
data_train = data_train.join(train_heartbeat_df)

data_train

	id	time	heartbeat_signals
0	0	0	0.991230
0	0	1	0.943533
0	0	2	0.764677
0	0	3	0.618571
0	0	4	0.379632
...	...	...	...
99999	99999	200	0.000000
99999	99999	201	0.000000
99999	99999	202	0.000000
99999	99999	203	0.000000
99999	99999	204	0.000000
20500000 rows × 3 columns

data_train[data_train["id"]==1]

	id	time	heartbeat_signals
1	1	0	0.971482
1	1	1	0.928969
1	1	2	0.572933
1	1	3	0.178457
1	1	4	0.122962
...	...	...	...
1	1	200	0.000000
1	1	201	0.000000
1	1	202	0.000000
1	1	203	0.000000
1	1	204	0.000000
205 rows × 3 columns

可以看到，每个样本的心电特征都由205个时间步的心电信号组成。

3.3.3 使用 tsfresh 进行时间序列特征处理

1. 特征抽取
   **Tsfresh（TimeSeries Fresh）**是一个Python第三方工具包。 它可以自动计算大量的时间序列数据的特征。此外，该包还包含了特征重要性评估、特征选择的方法，因此，不管是基于时序数据的分类问题还是回归问题，tsfresh都会是特征提取一个不错的选择。官方文档：Introduction — tsfresh 0.17.1.dev24+g860c4e1 documentation

from tsfresh import extract_features

# 特征提取
train_features = extract_features(data_train, column_id='id', column_sort='time')
train_features

2. 特征选择
   train_features中包含了heartbeat_signals的787种常见的时间序列特征（所有这些特征的解释可以去看官方文档），这其中有的特征可能为NaN值（产生原因为当前数据不支持此类特征的计算），使用以下方式去除NaN值：

from tsfresh.utilities.dataframe_functions import impute

# 去除抽取特征中的NaN值
impute(train_features)

接下来，按照特征和响应变量之间的相关性进行特征选择，这一过程包含两步：首先单独计算每个特征和响应变量之间的相关性，然后利用Benjamini-Yekutieli procedure [1] 进行特征选择，决定哪些特征可以被保留。

from tsfresh import select_features

# 按照特征和数据label之间的相关性进行特征选择
train_features_filtered = select_features(train_features, data_train_label)

train_features_filtered

可以看到经过特征选择，留下了707个特征。

个人收获

第一次接触时序数据的特征工程处理，发现tsfresh包挺好用的，会自动生成特征，有点featureTools的意思，就是还不知道这样生成的数据用处怎么样，相互之间会不会出现特征冗余的情况，如果出现了特征冗余的情况，那我该怎么样继续做特征工程。

最后

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