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介绍
无论机器学习模型多么强大，它们都无法完全击败您在那些“啊哈！”中获得的感觉。通过丰富的视觉效果探索数据的时刻。但是，在你说“这真的变老了”之前，你可以创建很多直方图、散点图、热图。
在那些时刻，你需要一些东西来提醒你数据是多么的惊人和迷人。您需要从 FlowingData 或相关子版块中的杰作视觉效果中获得灵感，但您不必走那么远。最近，我有幸遇到了 UMAP——一个 Python 包，它以惊人的美丽方式可视化和聚类高维数据。这正是我需要记住的，为什么我两年前开始学习数据科学。
今天，我们将学习如何使用 Uniform Manifold Approximation & Projection (UMAP) 包通过如下可视化将多维数据集投影到 2D 来分析多维数据集：
UMAP 是一个降维算法和强大的数据分析工具。
它在速度方面类似于 PCA（主成分分析），并且类似于 tSNE 来降低维度，同时尽可能多地保留数据集的信息。在 2018 年引入 UMAP 算法之前，PCA 和 tSNE 存在两个最显着的缺陷：
稍后我们将更多地讨论这些差异。现在，是第一次体验 UMAP 的时候了，我们将立即从一个具有挑战性的数据集开始：
Kaggle TPS 9 月数据集包含约 100 万行和约 120 个具有二进制目标的特征。它们都是数字的，我们对在这个数据集上执行正确的 EDA 非常无能为力。我们的选项仅限于打印汇总统计数据和绘制每个特征的直方图。
让我们看看UMAP能为我们做什么。在使用它之前，我们将对数据集进行采样以避免过度绘制并填充缺失值：
在这里，目标代表客户是否要求保险。
安装和导入 UMAP后，我们初始化流形算法并将其拟合到，在熟悉的 Sklearn模式中：
默认情况下，UMAP 将数据投影到两个分量 (2D) 中。让我们创建一个由目标类着色的散点图：
尽管看起来很有趣，但情节并没有显示出任何清晰的模式。这是因为我们在拟合 UMAP 之前没有对特征进行缩放。该算法使用距离度量对相似的数据点进行分组，并且具有更高尺度的特征会影响此类计算。
因此，我们将选择 Quantile Transformer 根据其分位数和中位数对特征进行缩放。这种缩放方法更适合数据集，因为它包含许多倾斜和双峰特征：
现在，我们正在谈论！UMAP 成功地捕捉到了目标类之间隐藏的区别。我们还可以看到一些异常值（黄色斑点周围的点）。毕竟数据集并没有那么具有挑战性。
但是，这个情节与我向您展示的内容完全不同。它仍然被过度绘制以查看每个集群内的结构模式。为了更上一层楼，我们将使用具有更多功能的默认 UMAP 可视化包。我们将需要一个更好的数据集。
本节将分析 Kaggle TPS May 的竞争数据，该数据根据约 75 个数字质量对约 200k 电子商务列表进行分类。让我们导入它并快速浏览一下：
目标包含九个类。
和以前一样，我们将缩放所有特征，但这次使用简单的对数转换。然后，我们拟合 UMAP 流形：
拟合完成后，我们将导入包（单独安装）并绘制点云：
它不像来自太空的星云吗？我们可以清楚地看到 8 级在空间中占主导地位，并聚集在中心周围。第 6 类也明显区别于其他类。我们在第 8 类周围看到半圈混合数据点。关于单例数据点，它们可能被归类为异常值。
上面关于可视化的说明——我们只是将拟合的流形（不是转换的数据！）传递给函数并指定颜色编码的标签。我也选择了作为一个黑暗的主题。
您还可以创建连接图用于诊断目的并更好地理解歧管结构。请注意，创建这些图非常耗时且需要大量计算/内存。
底层缩减算法有许多参数可以显着影响流形，从而影响视觉效果。最重要的四个是：
正如您可能已经猜到的那样，控制投影后的维数。为便于可视化，默认值为 2。但是，对于具有超过 100 个特征的数据集，2D 可能不足以完全保留数据的底层拓扑结构。我建议以 5 步尝试 2-20 之间的值，并评估不同的基线模型以查看准确性的变化。
接下来，我们有. 它控制 UMAP 在构建流形时为每个样本查看的本地邻域的区域。较小的值将关注点缩小到局部结构，考虑到特性和小模式，可能会失去全局。
较高的值可提供更大的灵活性，并允许 UMAP 专注于相应维度中数据的更广泛“视图”。当然，这是以丢失结构的细节为代价的。此参数的默认值为 15。
另一个关键参数是控制数据点之间的字面距离。您可以调整默认值 0.1 以控制不同点云的紧密度。较低的值将导致嵌入更密集，让您更轻松地查看单个集群。这在聚类期间可能很有用。相比之下，接近 1 的值会给点更多的喘息空间，让您能够看到更广泛的拓扑结构。
表示计算点之间距离的公式。默认值为，但您可以在许多其他选项中进行选择，包括和。
使用 UMAP 时首先考虑的是 RAM 消耗。在幕后，UMAP 会消耗大量内存，尤其是在拟合和创建连接图等图表的过程中。我建议在至少有 16GB RAM 的机器上运行 UMAP。
例如，即使是绘图部分的 200k 行数据集，在创建连接图时也会消耗约 18GB 的 RAM。文档建议设置为 True 作为可能的解决方法。此外，我建议通过使用 NumPy 将每一列转换为可能的最小子类型来减少数据集的内存使用量。我在上一篇文章中详细讨论了处理内存不足问题：
此外，不要忘记转换/缩放数字特征，因为它们默认具有不同的比例。我建议将 QuantileTransformer 用于双峰、三峰等疯狂分布。PowerTransformer 最适合偏斜特征。无论您选择哪种变压器，目标始终是使特征尽可能呈正态分布。
今天，我们已经介绍了 UMAP 的基础知识，并且只了解了它的一小部分功能。为了进一步阅读，我建议查看包的文档。在那里，您将看到 UMAP 的不同用例以及 Google 等科技巨头如何在各种项目中使用它。
还有专门的部分用于将 UMAP 与其他降维算法进行比较。对于数学爱好者，您还可以阅读 UMAP 的工作原理及其公式的证明。感谢您的阅读！
欢迎各位了解<python实战因子分析和主成分分析>，学习机器学习降维知识
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