机器学习实战：这里没有艰深晦涩的数学理论，我们将用简单的案例和大量的示例代码，向大家介绍机器学习的核心概念。我们的目标是教会大家用Python构建机器学习模型，解决现实世界的难题。
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1. 降维和PCA
PCA即主成分分析(Principal Component Analysis)，要理解PCA，首先要理解一个更广义的概念：降维。
降维即降低数据集的维度，这里的维度指的是输入变量或者特征的数量。机器学习算法要求输入是大小为(n_samples, n_features)的二维矩阵(类似excel表格)，n_samples是观测值的数量(行)，n_features是特征的数量(列)。
当数据集包含很多特征时，例如100个，如果把所有数据全部喂入模型，可能会导致糟糕的结果。在高维数据集中，往往只有部分特征有良好的预测能力，很多特征纯粹是噪音(没有预测能力)，很多特征彼此之间也可能高度相关，这些因素会降低模型的预测精度，训练模型的时间也更长。降低数据集的维度在某种程度上能解决这些问题。
降维算法的原理是通过捕捉特征之间的关联，创建新的特征来代替旧的特征，降维后的数据集要求保留原始数据的大部分变异。
PCA是最广泛使用的降维技术之一，它把大量的相关变量转化为几组无关变量，这些无关变量称为"主成分"。原理如下图所示。
下方的数学公式能帮助我们更好地理解PCA。假设数据集有10个特征：$X_1, X_2, X_3, X_4, ..., X_{10}$，通过PCA将维度降低到2，创建两个主成分。
$$C_1 = a_1X_1 + a_2X_2 + a_3X_3 + a_4X_4 + ... + a_{10}X_{10}$$
$$C_2 = b_1X_1 + b_2X_2 + b_3X_3 + b_4X_4 + ... + b_{10}X_{10}$$
$C_1, C_2$是主成分，$a_i, b_i$是加权因子，所以主成分是特征的线性组合。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.decomposition import PCA
%matplotlib inline
plt.style.use("ggplot")
2. 虚拟数据集
先创建一个虚拟数据集，使用make_classification实现，假设有1000个观测值，50个特征(只有10个有预测作用)，目标变量包含两个类别。
X, y = make_classification(
n_samples=1000, # 1000个观测值
n_features=50, # 50个特征
n_informative=10, # 只有10个特征有预测能力
n_redundant=40, # 40个冗余的特征
n_classes=2, # 目标变量包含两个类别
random_state=123 # 随机数种子，保证可重复结果
)
3. 用Sklearn实现PCA
针对不同类型的数据集，sklearn提供了不同的实现算法，最常用的接口是PCA类。
关于更复杂接口的讨论，请参阅官方文档。
拟合PCA模型前要先选择约简维数，即主成分个数，为简单起见先选择5。
# 创建PCA对象，声明主成分个数
pca = PCA(n_components=5)
# 拟合数据
res = pca.fit_transform(X)
print("original shape: ", X.shape)
print("transformed shape: ", res.shape)
original shape: (1000, 50)
transformed shape: (1000, 5)
调用pca.fit_transform得到一个n维数组，每一列代表一个"主成分"，它们是原始特征的线性组合。
第一个主成分对原始数据的变异(方差)解释最大，第二个主成分与第一个主成分正交(无相关关系)，它包含了剩余变异的大部分，第三个主成分与前两个主成分正交，并包含剩余变异的大部分，以此类推。
res[:10, :3]
array([[-1.06911130e+01, -1.13129246e+01, -7.68090419e+00],
[ 1.51167657e+01, -5.55132195e+00, -3.92910293e+00],
[-1.46211542e+01, -2.88266661e+00, -9.54266594e+00],
[-1.01355685e+01, 3.00902686e+01, -7.92117767e+00],
[ 1.74994045e+01, -3.82728356e-03, -1.44630929e+01],
[-1.93077317e+01, -3.51322250e-01, 7.92855260e+00],
[ 9.49278994e+00, 1.26887973e+01, -3.82387627e+00],
[ 5.06730328e+00, 1.12799582e+01, -7.11046900e+00],
[ 1.41771036e+01, -5.95236689e+00, 1.17335990e+00],
[-2.99632207e+00, 5.50119352e+00, -4.05459848e+00]])
用散点图查看主成分的关系，它们是线性无关的。
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7))
ax.scatter(res[:, 0], res[:, 1])
ax.set_xlabel("First Main Component")
ax.set_ylabel("Second Main Component")
主成分保留了原始数据集的大部分变异，可以从res.explained_variance_ratio_这个属性获取所有主成分对原始数据方差的解释比率。
var_ratio = pca.explained_variance_ratio_
for idx, val in enumerate(var_ratio, 1):
print("Principle component%d:%.2f%%" % (idx, val * 100))
print("total:%.2f%%" % np.sum(var_ratio * 100))
Principle component 1: 22.13%
Principle component 2: 19.80%
Principle component 3: 14.47%
Principle component 4: 12.72%
Principle component 5: 9.68%
total: 78.80%
4. 选择主成分个数
当主成分个数等于5，仅仅保留了原始变异的78.8%，这显然是不够的，那么如何正确地选择主成分的个数？
可以用数据挖掘，尝试不同的主成分个数，获得相应的累计解释方差比率，选择令人满意的临界点。
# n_components=None, 主成分个数默认等于特征数量
pca = PCA(n_components=None)
# 拟合数据
pca.fit(X)
# 获取解释方差比率
evr = pca.explained_variance_ratio_ * 100
# 查看累计解释方差比率与主成分个数的关系
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7))
ax.plot(np.arange(1, len(evr) + 1), np.cumsum(evr), "-ro")
ax.set_title("Cumulative Explained Variance Ratio", fontsize=15)
ax.set_xlabel("number of components")
ax.set_ylabel("explained variance ratio(%)")
上图显示，当主成分个数=7，累计解释方差比例达到90%，主成分个数=10，累计解释方差比例达到100%。
另一种更简单的办法是，设定累计解释方差比率的目标，让sklearn自动选择最优的主成分个数。
target = 0.9 # 保留原始数据集90%的变异
res = PCA(n_components=target).fit_transform(X)
print("original shape: ", X.shape)
print("transformed shape: ", res.shape)
original shape: (1000, 50)
transformed shape: (1000, 7)
5. 结论
我们学习了两个重要的概念：降维，PCA，以及如何用python sklearn实现PCA。
在这个简单的案例中，我们看到了PCA降维的作用，仅仅创建7-8个新"特征"，就足以替代包含50个特征的原始数据集。在训练模型阶段，这将大大减少训练的时间。但PCA并不完美，由于主成分是原始特征的线性组合，它们缺乏真实的特征所具备的经济意义，这是PCA最大的缺点之一。数据黑客 - 专注金融大数据的内容聚合和数据聚合平台
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