TensorFlow2中提供的几种处理特征列的方法小结

TensorFlow 2 提供了多种处理特征列的方法，用于对数据进行转换，然后把转换后的数据传入TensorFlow的layers.DenseFeatures层，并将该层作为神经网络的输入层。

1. 处理数值列

一个特征列的输出将成为模型的输入。 数值列（numeric column） 是最简单的列类型。它用于表示实数特征。使用此列时，模型将从 dataframe 中接收未更改的列值。
用法示例：

photo_count = feature_column.numeric_column('PhotoAmt')
demo(photo_count)

2. 对数值列进行分桶（或分段）

通常，如果不希望将数字直接输入模型，而是根据数值范围将其值分成不同的类别。例如，考虑代表一个人年龄的原始数据。我们可以用 分桶列（bucketized column）将年龄分成几个分桶（buckets），而不是将年龄表示成数值列。请注意下面的 one-hot 数值表示每行匹配的年龄范围。
用法示例：

age = feature_column.numeric_column('Age')
age_buckets = feature_column.bucketized_column(age, boundaries=[1, 3, 5])
demo(age_buckets)

3. 处理分类列

在数据集中，如果分类列用字符串表示（例如 ‘fixed’，‘normal’，或 ‘reversible’）。我们无法直接将字符串提供给模型。相反，我们必须首先将它们映射到数值。分类词汇列（categorical vocabulary columns）提供了一种用 one-hot 向量表示字符串的方法。词汇表可以用 categorical_column_with_vocabulary_list 作为 list 传递，或者用 categorical_column_with_vocabulary_file 从文件中加载。

用法示例：

# 把分类字段转换为分类列（categorical_column）
animal_type = feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list('Type', ['Cat', 'Dog'])
# 把分类列（categorical_column）转换为独热编码
animal_type_one_hot = feature_column.indicator_column(animal_type)
demo(animal_type_one_hot)

4. 使用Embedding处理分类列

假设我们不是只有几个可能的字符串，而是每个类别有数千（或更多）值。 由于多种原因，随着类别数量的增加，使用 one-hot 编码训练神经网络变得不可行。我们可以使用嵌入列来克服此限制。嵌入列（embedding column）将数据表示为一个低维度密集向量，而非多维的 one-hot 向量，该低维度密集向量可以包含任何数，而不仅仅是 0 或 1。嵌入的大小（在下面的示例中为 8）是必须调整的参数。

关键点：当分类列具有许多可能的值时，最好使用嵌入列。

用法示例：

# Notice the input to the embedding column is the categorical column we previously created
breed1 = feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list('Breed1', dataframe.Breed1.unique())
breed1_embedding = feature_column.embedding_column(breed1, dimension=8)
demo(breed1_embedding)

5. 经过哈希处理的特征列

表示具有大量数值的分类列的另一种方法是使用 categorical_column_with_hash_bucket。该特征列计算输入的一个哈希值，然后选择一个 hash_bucket_size 分桶来编码字符串。使用此列时，您不需要提供词汇表，并且可以选择使 hash_buckets 的数量远远小于实际类别的数量以节省空间。

关键点：该技术的一个重要缺点是可能存在冲突，不同的字符串被映射到同一个范围。实际上，无论如何，经过哈希处理的特征列对某些数据集都有效。
用法示例：

breed1_hashed = feature_column.categorical_column_with_hash_bucket('Breed1', hash_bucket_size=10)
demo(feature_column.indicator_column(breed1_hashed))

6. 使用组合的特征列

将多种特征组合到一个特征中，称为特征组合（feature crosses），它让模型能够为每种特征组合学习单独的权重。这里，我们将创建一个 age 和 thal 组合的新特征。请注意，crossed_column 不会构建所有可能组合的完整列表（可能非常大）。相反，它由 hashed_column 支持，因此可以选择表的大小。
用法示例

crossed_feature = feature_column.crossed_column([age_buckets, animal_type], hash_bucket_size=10)
demo(feature_column.indicator_column(crossed_feature))

经过前面这些方法预处理之后，可以把它们拼接起来一起作为神经网络的输入层。

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