极客笔记如何在Python中使用Tensorflow定义特征列？
Tensorflow是由Google开发的一个开源机器学习框架，它可以用于不同领域的深度学习任务，包括自然语言处理、图像识别、语音识别等。在机器学习中，将数据转化成可操作的特征通常是一个非常重要的步骤。而Tensorflow中的特征列API提供了一种灵活的方式来定义特征并轻松准确地转换数据。在本篇文章中，我们将学习如何在Python中使用Tensorflow定义特征列。
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什么是特征列？
在机器学习中，特征列是一种将原始数据转化为易于使用的方式的方法。特征列提供了一种将各种数据类型（例如数字、类别和文本）转换为 Tensorflow 的特征张量的方法。特征列通常用于估算器（Estimator）模型中，用于定义输入的特征空间。
特征列可以是数字列，也可以是分类列，还可以是嵌入列等。数字列表示实数数据，分类列表示离散特征，嵌入列可以表示稠密的实数数据，它将多个输入特征组成一个单独的张量，常用于实现自然语言处理和推荐系统等任务。
如何使用特征列？
在Tensorflow中，我们可以使用特征列API来定义我们的特征。下面是一个基本的例子，用于定义一个数字列。
import tensorflow as tf
# 定义一个数字列，表示我们的输入特征是一个实数值
numeric_feature_column = tf.feature_column.numeric_column(key="salary")
在这个例子中，我们使用numeric_column函数定义了一个数字列，它的名称为“salary”。key参数指定了这个特征在数据中的名称，可以用于将数据映射到特征中。我们将在下面的例子中看到更多的特征列类型。
定义分类列
分类列可以表示任何类型的离散特征，包括字符串、整数或枚举类型。在Tensorflow中，我们可以使用categorical_column_with_vocabulary_list函数定义一个分类列。
# 定义一个分类列，表示我们的输入特征是一个字符串类型的类别
category_feature_column = tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list(
key="color", vocabulary_list=["red", "blue", "green"])
在这个例子中，我们定义了一个键为“color”的分类列。这个分类列使用了一个词汇表列表（vocabulary_list）作为输入，其中包含字符串“red”，“blue”和“green”。所有不在词汇表中的值都将被认为是未知的，可以使用categorical_column_with_vocabulary_file函数定义一个从文件中读取的词汇表。
使用哈希桶对特征进行编码
哈希桶是一种特殊的分类列，它可以将大量输入值映射到有限集合的整数输出。在Tensorflow中，我们可以使用hashed_categorical_column函数定义一个哈希桶。下面是一个例子。
# 定义一个哈希桶，将名字映射为整数id
name_feature_column = tf.feature_column.categorical_column_with_hash_bucket(
key="name", hash_bucket_size=1000)
在这个例子中，我们定义了一个名称为“name”的分类列，并且使用categorical_column_with_hash_bucket函数将名称映射为最多1000个整数的桶。当我们使用哈希桶进行编码时，我们需要选择一个适当的桶大小，以便在保留足够信息的同时最大化空间利用率。较小的桶大小会导致冲突，而较大的桶大小则可能会浪费内存。
使用嵌入列表示高维稀疏特征
嵌入列是一种特殊的特征列，通常用于从高维度的稀疏数据中学习数据表示。在Tensorflow中，我们可以使用embedding_column函数定义一个嵌入列。
# 定义一个嵌入列，将用户和电影ID嵌入到低维向量空间中
user_id = tf.feature_column.categorical_column_with_identity(key="user_id", num_buckets=1000)
movie_id = tf.feature_column.categorical_column_with_identity(key="movie_id", num_buckets=1000)
user_embedding = tf.feature_column.embedding_column(user_id, dimension=10)
movie_embedding = tf.feature_column.embedding_column(movie_id, dimension=10)
在这个例子中，我们将用户ID和电影ID作为分类列，并使用categorical_column_with_identity函数将它们映射为整数，从而使用嵌入列将它们嵌入到一个低维空间中。dimension参数指定了嵌入的维度。
使用特征交叉组合特征
特征交叉是一种常用的技术，用于将多个特征组合成一个新的特征。在Tensorflow中，我们可以使用crossed_column函数定义特征交叉列。
# 将年龄和性别结合成一个特征
age_bucketized = tf.feature_column.bucketized_column(
tf.feature_column.numeric_column("age"), boundaries=[18, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65])
gender = tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list("gender", ["male", "female"])
age_gender_crossed = tf.feature_column.crossed_column([age_bucketized, gender], hash_bucket_size=1000)
在这个例子中，我们使用bucketized_column函数将年龄列转换成一个分桶列，使用categorical_column_with_vocabulary_list函数定义一个性别列，然后使用crossed_column函数结合两个特征来定义一个特征交叉列。hash_bucket_size参数指定了哈希桶的大小。
将特征列整合到估算器模型中
在将特征列定义好后，我们可以将它们整合到估算器模型中来进行训练和预测。在Tensorflow中，我们可以使用DNNClassifier或LinearClassifier等估算器来训练模型。
import tensorflow as tf
# 定义特征列
age = tf.feature_column.numeric_column("age")
gender = tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list("gender", ["male", "female"])
income = tf.feature_column.numeric_column("income")
# 将特征列整合到估算器模型中
estimator = tf.estimator.LinearClassifier(
feature_columns=[age, gender, income])
# 定义输入函数和调用模型的方式
input_fn = ...
estimator.train(input_fn=input_fn)
...
在这个例子中，我们定义了age、gender和income三个特征列，然后使用LinearClassifier估算器将它们整合到模型中进行训练和预测。我们需要定义输入函数和调用估算器的方式来设置模型的参数。
结论
在本文中，我们介绍了如何在Python中使用Tensorflow定义特征列。特征列是一种将原始数据转化为易于使用的方式的方法，通常用于估算器模型中，用于定义输入的特征空间。我们提供了一些基本的示例代码，包括数字列、分类列、哈希桶、嵌入列和特征交叉列的定义和使用。通过将特征列整合到估算器模型中，我们可以轻松地进行模型训练和预测。Tensorflow的特征列API为机器学习从业者提供了一种非常灵活的方式来定义特征并轻松准确地转换数据。