怎么在R語言中實現數據預處理操作

本篇文章給大家分享的是有關怎么在R語言中實現數據預處理操作，小編覺得挺實用的，因此分享給大家學習，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。

一、項目環境

開發工具：RStudio

R：3.5.2

相關包：infotheo，discretization，smbinning，dplyr，sqldf

二、導入數據

# 這里我們使用的是鳶尾花數據集（iris）
data(iris)
head(iris)

相關數據解釋：

Sepal.Length：萼片長度

Sepal.Width：萼片寬度

Petal.Length：花瓣長度

Petal.Width：花瓣寬度

Species：鳶尾花品種

三、 數據劃分

library(dplyr)
library(sqldf)
# 為數據集增加序號列（id）
iris$id <- c(1:nrow(iris))
# 將鳶尾花數據集中70%的數據劃分為訓練集
iris_train <- sample_frac(iris, 0.7, replace = TRUE)
# 使用sql語句將剩下的30%花費為測試集
iris_test <- sqldf("
    select *
    from iris
    where id not in (
    select id
    from iris_train
    )
    ")
# 去除序號列（id）
iris_train <- iris_train[,-6]
iris_test <- iris_test[,-6]

【注】：這里使用到sqldf包的函數sqldf函數來時間在R語言中使用SQL語句

四、 無監督分箱

常見的幾種無監督分箱方法

等寬分箱法

等頻分箱法

kmeans分箱法

1、 分箱前準備法

# 導入無監督分箱包——infotheo
library(infotheo)
# 分成幾個區域
nbins <- 3

2、 等寬分箱法

### 等寬分箱的原理非常簡單，就是按照相同的間距將數據分成相應的等分
# 將連續型數據分成三份，并以1、2、3賦值
equal_width <- discretize(iris_train$Sepal.Width,"equalwidth",nbins)
### 查看分箱情況
# 查看各分類數量
table(equal_width)
# 用顏色表明是等寬分箱
plot(iris_train$Sepal.Width, col = equal_width$X)
### 保存每個等分切割點的值（闕值）
# 計算各個分類相應的切割點
width <- (max(iris_train$Sepal.Width)-min(iris_train$Sepal.Width))/nbins
# 保存闕值
depreciation <- width * c(1:nbins) + min(iris_train$Sepal.Width)

3、 等頻分箱

### 等頻分箱是將數據均勻的分成相應的等分（數量不一定是完全相同的）
# 將連續型數據分成三份，并以1、2、3賦值
equal_freq <- discretize(iris_train$Sepal.Width,"equalfreq",nbins)
### 查看分箱情況
# 查看各分類數量
table(equal_width)
# 用顏色表明是等頻分箱
plot(iris_train$Sepal.Width, col = equal_freq$X)
### 保存每個等分切割點的值（闕值）
data <- iris_train$Sepal.Width[order(iris_train$Sepal.Width)]
depreciation <- as.data.frame(table(equal_freq))$Freq

4、kmeans分箱法

# kmeans分箱法，先給定中心數，將觀察點利用歐式距離計算與中心點的距離進行歸類，再重新計算中心點，直到中心點# 不再發生變化，以歸類的結果做為分箱的結果。
# 將連續型數據分成三份，并以1、2、3賦值
k_means <- kmeans(iris_train$Sepal.Width, nbins)
# 查看各分類數量
table(k_means$cluster)
# 查看實際分箱狀況
k_means$cluster
# 保存闕值
# rev() 的作用是倒置數據框
# 統一從左往右，從大到小
depreciation <- rev(k_means$centers)

五、 有監督分箱

discretization提供了幾個主要的離散化的工具函數：

chiM，ChiM算法進行離散化

chi2, Chi2算法進行離散化

mdlp，最小描述長度原理(MDLP)進行離散化

modChi2，改進的Chi2方法離散數值屬性

disc.Topdown，自上而下的離散化

extendChi2，擴展Chi2算法離散數值屬性

smbinning提供的工具函數：

smbinning ，基于構造條件推斷樹ctree的監督式分箱

1、chiM算法進行離散化

### 有監督的數據離散化
library(discretization)# 有監督分箱
# 使用ChiMerge算法基于卡方檢驗進行自下而上的合并
chi1 <- chiM(iris_train, alpha = 0.05) # alpha 為顯著性指標
apply(chi1$Disc.data,2,table)
# 保存闕值
depreciation <- chi1$cutp[[2]]
## 其他有監督分享算法
# chi2 <- chi2(iris,alp=0.5,del=0.05) # chi2()算法
# chi3 <- modChi2(iris,alp=0.5)  # modChi2()算法
# chi4 <- extendChi2(iris,alp = 0.5) # extendChi2()算法
# m1 <- mdlp(iris)     # 使用熵準則將最小描述長度作為停止規則來離散化
# d1 <- disc.Topdown(iris,method=1) # 該功能實現了三種自上而下的離散化算法（CAIM，CACC，Ameva）

2、基于構造條件推斷樹ctree的監督式分箱

# 分箱前數據準備
library(smbinning) 
# 查看測試用例
head(smbsimdf1)

【注】：這里之所以不適用鳶尾花數據集的原因在于，這個函數的使用條件較為苛刻。首先它不允許數據集的列名中含有 “.” ,比如 鳶尾花數據集中的“Sepal.Width”就不可以。

其次它要求用于學習的列必須是二分類，且數據類型必須是numeric，二分類的值也必須是（0， 1） 。也是因為這些原因，為了方便在這里使用包中自帶的數據集。

# 使用smbinning函數進行分箱，df 為原始數據，y表示目標標簽，x表示需要分箱的標簽result <- smbinning(df = smbsimdf1,y = "fgood",x = "cbs1") 
# 查看分箱結果的分布情況，不良率和證據權重
par(mfrow=c(2,2))
boxplot(smbsimdf1$cbs1~smbsimdf1$fgood,horizontal=T, frame=F, col="lightgray",main="Distribution")
smbinning.plot(result,option="dist")
smbinning.plot(result,option="badrate")
smbinning.plot(result,option="WoE")

result$ivtable # 相關重要信息
result$ctree # 決策樹
result$cuts # 闕值
smbinning.sql(result) # 輸出相應的sql語句

# 使用訓練好的函數對數據進行分箱（訓練集和測試集都需要）
smbsimdf1 <- smbinning.gen(smbsimdf1, result, chrname = "gcbs1")
# 查看分箱情況
table(smbsimdf1$gcbs1)

【注】：除此之外也可以用smbinning.sql(result) 生成的sql語句，配合sqldf包進行數據分箱操作。

六、 使用闕值對測試集進行分箱操作

上述方法中，除了最后一種方法，我們都沒有將訓練好的函數用于測試集。但是在實際的分析，我們讓數據離散化最主要的目的更多的是為了降低機器學習的負擔。

因此我們除了需要對訓練集進行分箱操作之外，將同樣的分箱方法作用與測試集。那么下面我們就將使用之前得到的闕值，對測試集進行分享操作。

### 對測試集進行分箱操作
# 使用之前保存的闕值
# 這里之所以要前后加上Inf，是為了讓它的范圍能夠向正負無窮延伸
# (-Inf, a],[b, Inf)
break1<-c(-Inf,depreciation,Inf)
labels = c("差", "中", "良", "優")
# 第一個值是數據
# 第一個值是分箱的區間
# 第三個值是替換成的數
# ordered_result表示被替換成的數是否有前后順序
iris_test$Sepal.Width <- cut(iris_test$Sepal.Width,break1,labels,ordered_result = T)
iris_test$Sepal.Width

以上就是怎么在R語言中實現數據預處理操作，小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注億速云行業資訊頻道。