标签：提高 ble 数据预处理 regex 思路 测试数据 不能 ges 缓解
出处：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49797143
艾玛，逗逼模式开太猛了。恩，不闹，不闹，说正事，Kaggle是一个数据分析建模的应用竞赛平台，有点类似KDD-CUP（国际知识发现和数据挖掘竞赛），企业或者研究者可以将问题背景、数据、期望指标等发布到Kaggle上，以竞赛的形式向广大的数据科学家征集解决方案。而热爱数(dong)据(shou)挖(zhe)掘(teng)的小伙伴们可以下载/分析数据，使用统计/机器学习/数据挖掘等知识，建立算法模型，得出结果并提交，排名top的可能会有奖金哦！
带大家去该问题页面溜达一圈吧
泰坦尼克号问题之背景
就是那个大家都熟悉的『Jack and Rose』的故事，豪华游艇倒了，大家都惊恐逃生，可是救生艇的数量有限，无法人人都有，副船长发话了『lady and kid first！』，所以是否获救其实并非随机，而是基于一些背景有rank先后的。
训练和测试数据是一些乘客的个人信息以及存活状况，要尝试根据它生成合适的模型并预测其他人的存活状况。
对，这是一个二分类问题，是我们之前讨论的logistic regression所能处理的范畴。
接触过Kaggle的同学们可能知道这个问题，也可能知道RandomForest和SVM等等算法，甚至还对多个模型做过融合，取得过非常好的结果，那maybe这篇文章并不是针对你的，你可以自行略过。
我们因为之前只介绍了Logistic Regression这一种分类算法。所以本次的问题解决过程和优化思路，都集中在这种算法上。其余的方法可能我们之后的文章里会提到。
说点个人的观点。不一定正确。
『解决一个问题的方法和思路不止一种』
『没有所谓的机器学习算法优劣，也没有绝对高性能的机器学习算法，只有在特定的场景、数据和特征下更合适的机器学习算法。』
手把手教程马上就来，先来两条我看到的，觉得很重要的经验。
印象中Andrew Ng老师似乎在coursera上说过，应用机器学习，千万不要一上来就试图做到完美，先撸一个baseline的model出来，再进行后续的分析步骤，一步步提高，所谓后续步骤可能包括『分析model现在的状态(欠/过拟合)，分析我们使用的feature的作用大小，进行feature selection，以及我们模型下的bad case和产生的原因』等等。
Kaggle上的大神们，也分享过一些experience，说几条我记得的哈：
更多的经验分享请加讨论群，具体方式请联系作者，或者参见《“ML学分计划”说明书》
先看看我们的数据，长什么样吧。在Data下我们train.csv和test.csv两个文件，分别存着官方给的训练和测试数据。
import pandas as pd #数据分析
import numpy as np #科学计算
from pandas import Series,DataFrame
data_train = pd.read_csv("/Users/Hanxiaoyang/Titanic_data/Train.csv")
data_trainpandas是常用的python数据处理包，把csv文件读入成dataframe各式，我们在ipython notebook中，看到data_train如下所示：
这就是典型的dataframe格式，如果你没接触过这种格式，完全没有关系，你就把它想象成Excel里面的列好了。
我们看到，总共有12列，其中Survived字段表示的是该乘客是否获救，其余都是乘客的个人信息，包括：
逐条往下看，要看完这么多条，眼睛都有一种要瞎的赶脚。好吧，我们让dataframe自己告诉我们一些信息，如下所示：
data_train.info()看到了如下的信息： 
上面的数据说啥了？它告诉我们，训练数据中总共有891名乘客，但是很不幸，我们有些属性的数据不全，比如说：
似乎信息略少啊，想再瞄一眼具体数据数值情况呢？恩，我们用下列的方法，得到数值型数据的一些分布(因为有些属性，比如姓名，是文本型；而另外一些属性，比如登船港口，是类目型。这些我们用下面的函数是看不到的)：
我们从上面看到更进一步的什么信息呢？
mean字段告诉我们，大概0.383838的人最后获救了，2/3等舱的人数比1等舱要多，平均乘客年龄大概是29.7岁(计算这个时候会略掉无记录的)等等…
每个乘客都这么多属性，那我们咋知道哪些属性更有用，而又应该怎么用它们啊？说实话这会儿我也不知道，但我们记得前面提到过
重要的事情说三遍，恩，说完了。仅仅最上面的对数据了解，依旧无法给我们提供想法和思路。我们再深入一点来看看我们的数据，看看每个/多个 属性和最后的Survived之间有着什么样的关系呢。
脑容量太有限了…数值看花眼了。我们还是统计统计，画些图来看看属性和结果之间的关系好了，代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
fig.set(alpha=0.2) # 设定图表颜色alpha参数
plt.subplot2grid((2,3),(0,0)) # 在一张大图里分列几个小图
data_train.Survived.value_counts().plot(kind=‘bar‘)# 柱状图
plt.title(u"获救情况 (1为获救)") # 标题
plt.ylabel(u"人数")
plt.subplot2grid((2,3),(0,1))
data_train.Pclass.value_counts().plot(kind="bar")
plt.ylabel(u"人数")
plt.title(u"乘客等级分布")
plt.subplot2grid((2,3),(0,2))
plt.scatter(data_train.Survived, data_train.Age)
plt.ylabel(u"年龄") # 设定纵坐标名称
plt.grid(b=True, which=‘major‘, axis=‘y‘)
plt.title(u"按年龄看获救分布 (1为获救)")
plt.subplot2grid((2,3),(1,0), colspan=2)
data_train.Age[data_train.Pclass == 1].plot(kind=‘kde‘)
data_train.Age[data_train.Pclass == 2].plot(kind=‘kde‘)
data_train.Age[data_train.Pclass == 3].plot(kind=‘kde‘)
plt.xlabel(u"年龄")# plots an axis lable
plt.ylabel(u"密度")
plt.title(u"各等级的乘客年龄分布")
plt.legend((u‘头等舱‘, u‘2等舱‘,u‘3等舱‘),loc=‘best‘) # sets our legend for our graph.
plt.subplot2grid((2,3),(1,2))
data_train.Embarked.value_counts().plot(kind=‘bar‘)
plt.title(u"各登船口岸上船人数")
plt.ylabel(u"人数")
plt.show()
bingo，图还是比数字好看多了。所以我们在图上可以看出来，被救的人300多点，不到半数；3等舱乘客灰常多；遇难和获救的人年龄似乎跨度都很广；3个不同的舱年龄总体趋势似乎也一致，2/3等舱乘客20岁多点的人最多，1等舱40岁左右的最多(→_→似乎符合财富和年龄的分配哈，咳咳，别理我，我瞎扯的)；登船港口人数按照S、C、Q递减，而且S远多于另外俩港口。
这个时候我们可能会有一些想法了：
口说无凭，空想无益。老老实实再来统计统计，看看这些属性值的统计分布吧。
#看看各乘客等级的获救情况
fig = plt.figure()
fig.set(alpha=0.2) # 设定图表颜色alpha参数
Survived_0 = data_train.Pclass[data_train.Survived == 0].value_counts()
Survived_1 = data_train.Pclass[data_train.Survived == 1].value_counts()
df=pd.DataFrame({u‘获救‘:Survived_1, u‘未获救‘:Survived_0})
df.plot(kind=‘bar‘, stacked=True)
plt.title(u"各乘客等级的获救情况")
plt.xlabel(u"乘客等级")
plt.ylabel(u"人数")
plt.show()
啧啧，果然，钱和地位对舱位有影响，进而对获救的可能性也有影响啊←_←
咳咳，跑题了，我想说的是，明显等级为1的乘客，获救的概率高很多。恩，这个一定是影响最后获救结果的一个特征。
#看看各性别的获救情况
fig = plt.figure()
fig.set(alpha=0.2) # 设定图表颜色alpha参数
Survived_m = data_train.Survived[data_train.Sex == ‘male‘].value_counts()
Survived_f = data_train.Survived[data_train.Sex == ‘female‘].value_counts()
df=pd.DataFrame({u‘男性‘:Survived_m, u‘女性‘:Survived_f})
df.plot(kind=‘bar‘, stacked=True)
plt.title(u"按性别看获救情况")
plt.xlabel(u"性别")
plt.ylabel(u"人数")
plt.show()
歪果盆友果然很尊重lady，lady first践行得不错。性别无疑也要作为重要特征加入最后的模型之中。
再来个详细版的好了。
#然后我们再来看看各种舱级别情况下各性别的获救情况
fig=plt.figure()
fig.set(alpha=0.65) # 设置图像透明度，无所谓
plt.title(u"根据舱等级和性别的获救情况")
ax1=fig.add_subplot(141)
data_train.Survived[data_train.Sex == ‘female‘][data_train.Pclass != 3].value_counts().plot(kind=‘bar‘, label="female highclass", color=‘#FA2479‘)
ax1.set_xticklabels([u"获救", u"未获救"], rotation=0)
ax1.legend([u"女性/高级舱"], loc=‘best‘)
ax2=fig.add_subplot(142, sharey=ax1)
data_train.Survived[data_train.Sex == ‘female‘][data_train.Pclass == 3].value_counts().plot(kind=‘bar‘, label=‘female, low class‘, color=‘pink‘)
ax2.set_xticklabels([u"未获救", u"获救"], rotation=0)
plt.legend([u"女性/低级舱"], loc=‘best‘)
ax3=fig.add_subplot(143, sharey=ax1)
data_train.Survived[data_train.Sex == ‘male‘][data_train.Pclass != 3].value_counts().plot(kind=‘bar‘, label=‘male, high class‘,color=‘lightblue‘)
ax3.set_xticklabels([u"未获救", u"获救"], rotation=0)
plt.legend([u"男性/高级舱"], loc=‘best‘)
ax4=fig.add_subplot(144, sharey=ax1)
data_train.Survived[data_train.Sex == ‘male‘][data_train.Pclass == 3].value_counts().plot(kind=‘bar‘, label=‘male low class‘, color=‘steelblue‘)
ax4.set_xticklabels([u"未获救", u"获救"], rotation=0)
plt.legend([u"男性/低级舱"], loc=‘best‘)
plt.show()
恩，坚定了之前的判断。
我们看看各登船港口的获救情况。
fig = plt.figure()
fig.set(alpha=0.2) # 设定图表颜色alpha参数
Survived_0 = data_train.Embarked[data_train.Survived == 0].value_counts()
Survived_1 = data_train.Embarked[data_train.Survived == 1].value_counts()
df=pd.DataFrame({u‘获救‘:Survived_1, u‘未获救‘:Survived_0})
df.plot(kind=‘bar‘, stacked=True)
plt.title(u"各登录港口乘客的获救情况")
plt.xlabel(u"登录港口")
plt.ylabel(u"人数")
plt.show()
下面我们来看看 堂兄弟/妹，孩子/父母有几人，对是否获救的影响。
g = data_train.groupby([‘SibSp‘,‘Survived‘])
df = pd.DataFrame(g.count()[‘PassengerId‘])
print df
g = data_train.groupby([‘SibSp‘,‘Survived‘])
df = pd.DataFrame(g.count()[‘PassengerId‘])
print df
好吧，没看出特别特别明显的规律(为自己的智商感到捉急…)，先作为备选特征，放一放。
#ticket是船票编号，应该是unique的，和最后的结果没有太大的关系，先不纳入考虑的特征范畴把
#cabin只有204个乘客有值，我们先看看它的一个分布
data_train.Cabin.value_counts()
部分结果如下： 
这三三两两的…如此不集中…我们猜一下，也许，前面的ABCDE是指的甲板位置、然后编号是房间号？…好吧，我瞎说的，别当真…
关键是Cabin这鬼属性，应该算作类目型的，本来缺失值就多，还如此不集中，注定是个棘手货…第一感觉，这玩意儿如果直接按照类目特征处理的话，太散了，估计每个因子化后的特征都拿不到什么权重。加上有那么多缺失值，要不我们先把Cabin缺失与否作为条件(虽然这部分信息缺失可能并非未登记，maybe只是丢失了而已，所以这样做未必妥当)，先在有无Cabin信息这个粗粒度上看看Survived的情况好了。
fig = plt.figure()
fig.set(alpha=0.2) # 设定图表颜色alpha参数
Survived_cabin = data_train.Survived[pd.notnull(data_train.Cabin)].value_counts()
Survived_nocabin = data_train.Survived[pd.isnull(data_train.Cabin)].value_counts()
df=pd.DataFrame({u‘有‘:Survived_cabin, u‘无‘:Survived_nocabin}).transpose()
df.plot(kind=‘bar‘, stacked=True)
plt.title(u"按Cabin有无看获救情况")
plt.xlabel(u"Cabin有无")
plt.ylabel(u"人数")
plt.show()
咳咳，有Cabin记录的似乎获救概率稍高一些，先这么着放一放吧。
大体数据的情况看了一遍，对感兴趣的属性也有个大概的了解了。
下一步干啥？咱们该处理处理这些数据，为机器学习建模做点准备了。
对了，我这里说的数据预处理，其实就包括了很多Kaggler津津乐道的feature engineering过程，灰常灰常有必要！
『特征工程(feature engineering)太重要了！』
『特征工程(feature engineering)太重要了！』
『特征工程(feature engineering)太重要了！』
恩，重要的事情说三遍。
先从最突出的数据属性开始吧，对，Cabin和Age，有丢失数据实在是对下一步工作影响太大。
先说Cabin，暂时我们就按照刚才说的，按Cabin有无数据，将这个属性处理成Yes和No两种类型吧。
再说Age：
通常遇到缺值的情况，我们会有几种常见的处理方式
本例中，后两种处理方式应该都是可行的，我们先试试拟合补全吧(虽然说没有特别多的背景可供我们拟合，这不一定是一个多么好的选择)
我们这里用scikit-learn中的RandomForest来拟合一下缺失的年龄数据(注：RandomForest是一个用在原始数据中做不同采样，建立多颗DecisionTree，再进行average等等来降低过拟合现象，提高结果的机器学习算法，我们之后会介绍到)
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
### 使用 RandomForestClassifier 填补缺失的年龄属性
def set_missing_ages(df):
# 把已有的数值型特征取出来丢进Random Forest Regressor中
age_df = df[[‘Age‘,‘Fare‘, ‘Parch‘, ‘SibSp‘, ‘Pclass‘]]
# 乘客分成已知年龄和未知年龄两部分
known_age = age_df[age_df.Age.notnull()].as_matrix()
unknown_age = age_df[age_df.Age.isnull()].as_matrix()
# y即目标年龄
y = known_age[:, 0]
# X即特征属性值
X = known_age[:, 1:]
# fit到RandomForestRegressor之中
rfr = RandomForestRegressor(random_state=0, n_estimators=2000, n_jobs=-1)
rfr.fit(X, y)
# 用得到的模型进行未知年龄结果预测
predictedAges = rfr.predict(unknown_age[:, 1::])
# 用得到的预测结果填补原缺失数据
df.loc[ (df.Age.isnull()), ‘Age‘ ] = predictedAges
return df, rfr
def set_Cabin_type(df):
df.loc[ (df.Cabin.notnull()), ‘Cabin‘ ] = "Yes"
df.loc[ (df.Cabin.isnull()), ‘Cabin‘ ] = "No"
return df
data_train, rfr = set_missing_ages(data_train)
data_train = set_Cabin_type(data_train)
恩。目的达到，OK了。
因为逻辑回归建模时，需要输入的特征都是数值型特征，我们通常会先对类目型的特征因子化。
什么叫做因子化呢？举个例子：
以Cabin为例，原本一个属性维度，因为其取值可以是[‘yes’,’no’]，而将其平展开为’Cabin_yes’,’Cabin_no’两个属性
我们使用pandas的”get_dummies”来完成这个工作，并拼接在原来的”data_train”之上，如下所示。
dummies_Cabin = pd.get_dummies(data_train[‘Cabin‘], prefix= ‘Cabin‘)
dummies_Embarked = pd.get_dummies(data_train[‘Embarked‘], prefix= ‘Embarked‘)
dummies_Sex = pd.get_dummies(data_train[‘Sex‘], prefix= ‘Sex‘)
dummies_Pclass = pd.get_dummies(data_train[‘Pclass‘], prefix= ‘Pclass‘)
df = pd.concat([data_train, dummies_Cabin, dummies_Embarked, dummies_Sex, dummies_Pclass], axis=1)
df.drop([‘Pclass‘, ‘Name‘, ‘Sex‘, ‘Ticket‘, ‘Cabin‘, ‘Embarked‘], axis=1, inplace=True)
df
bingo，我们很成功地把这些类目属性全都转成0，1的数值属性了。
这样，看起来，是不是我们需要的属性值都有了，且它们都是数值型属性呢。
有一种临近结果的宠宠欲动感吧，莫急莫急，我们还得做一些处理，仔细看看Age和Fare两个属性，乘客的数值幅度变化，也忒大了吧！！如果大家了解逻辑回归与梯度下降的话，会知道，各属性值之间scale差距太大，将对收敛速度造成几万点伤害值！甚至不收敛！ (╬▔皿▔)…所以我们先用scikit-learn里面的preprocessing模块对这俩货做一个scaling，所谓scaling，其实就是将一些变化幅度较大的特征化到[-1,1]之内。
import sklearn.preprocessing as preprocessing
scaler = preprocessing.StandardScaler()
age_scale_param = scaler.fit(df[‘Age‘])
df[‘Age_scaled‘] = scaler.fit_transform(df[‘Age‘], age_scale_param)
fare_scale_param = scaler.fit(df[‘Fare‘])
df[‘Fare_scaled‘] = scaler.fit_transform(df[‘Fare‘], fare_scale_param)
df
恩，好看多了，万事俱备，只欠建模。马上就要看到成效了，哈哈。我们把需要的属性值抽出来，转成scikit-learn里面LogisticRegression可以处理的格式。
我们把需要的feature字段取出来，转成numpy格式，使用scikit-learn中的LogisticRegression建模。
from sklearn import linear_model
# 用正则取出我们要的属性值
train_df = df.filter(regex=‘Survived|Age_.*|SibSp|Parch|Fare_.*|Cabin_.*|Embarked_.*|Sex_.*|Pclass_.*‘)
train_np = train_df.as_matrix()
# y即Survival结果
y = train_np[:, 0]
# X即特征属性值
X = train_np[:, 1:]
# fit到RandomForestRegressor之中
clf = linear_model.LogisticRegression(C=1.0, penalty=‘l1‘, tol=1e-6)
clf.fit(X, y)
clfgood，很顺利，我们得到了一个model，如下： 
先淡定！淡定！你以为把test.csv直接丢进model里就能拿到结果啊…骚年，图样图森破啊！我们的”test_data”也要做和”train_data”一样的预处理啊！！
data_test = pd.read_csv("/Users/Hanxiaoyang/Titanic_data/test.csv")
data_test.loc[ (data_test.Fare.isnull()), ‘Fare‘ ] = 0
# 接着我们对test_data做和train_data中一致的特征变换
# 首先用同样的RandomForestRegressor模型填上丢失的年龄
tmp_df = data_test[[‘Age‘,‘Fare‘, ‘Parch‘, ‘SibSp‘, ‘Pclass‘]]
null_age = tmp_df[data_test.Age.isnull()].as_matrix()
# 根据特征属性X预测年龄并补上
X = null_age[:, 1:]
predictedAges = rfr.predict(X)
data_test.loc[ (data_test.Age.isnull()), ‘Age‘ ] = predictedAges
data_test = set_Cabin_type(data_test)
dummies_Cabin = pd.get_dummies(data_test[‘Cabin‘], prefix= ‘Cabin‘)
dummies_Embarked = pd.get_dummies(data_test[‘Embarked‘], prefix= ‘Embarked‘)
dummies_Sex = pd.get_dummies(data_test[‘Sex‘], prefix= ‘Sex‘)
dummies_Pclass = pd.get_dummies(data_test[‘Pclass‘], prefix= ‘Pclass‘)
df_test = pd.concat([data_test, dummies_Cabin, dummies_Embarked, dummies_Sex, dummies_Pclass], axis=1)
df_test.drop([‘Pclass‘, ‘Name‘, ‘Sex‘, ‘Ticket‘, ‘Cabin‘, ‘Embarked‘], axis=1, inplace=True)
df_test[‘Age_scaled‘] = scaler.fit_transform(df_test[‘Age‘], age_scale_param)
df_test[‘Fare_scaled‘] = scaler.fit_transform(df_test[‘Fare‘], fare_scale_param)
df_test
不错不错，数据很OK，差最后一步了。
下面就做预测取结果吧！！
test = df_test.filter(regex=‘Age_.*|SibSp|Parch|Fare_.*|Cabin_.*|Embarked_.*|Sex_.*|Pclass_.*‘)
predictions = clf.predict(test)
result = pd.DataFrame({‘PassengerId‘:data_test[‘PassengerId‘].as_matrix(), ‘Survived‘:predictions.astype(np.int32)})
result.to_csv("/Users/Hanxiaoyang/Titanic_data/logistic_regression_predictions.csv", index=False)
啧啧，挺好，格式正确，去make a submission啦啦啦！
在Kaggle的Make a submission页面，提交上结果。如下： 
0.76555，恩，结果还不错。毕竟，这只是我们简单分析处理过后出的一个baseline模型嘛。
亲，你以为结果提交上了，就完事了？
我不会告诉你，这只是万里长征第一步啊(泪牛满面)！！！这才刚撸完baseline model啊！！！还得优化啊！！！
看过Andrew Ng老师的machine Learning课程的同学们，知道，我们应该分析分析模型现在的状态了，是过/欠拟合？，以确定我们需要更多的特征还是更多数据，或者其他操作。我们有一条很著名的learning curves对吧。
不过在现在的场景下，先不着急做这个事情，我们这个baseline系统还有些粗糙，先再挖掘挖掘。
首先，Name和Ticket两个属性被我们完整舍弃了(好吧，其实是因为这俩属性，几乎每一条记录都是一个完全不同的值，我们并没有找到很直接的处理方式)。
然后，我们想想，年龄的拟合本身也未必是一件非常靠谱的事情，我们依据其余属性，其实并不能很好地拟合预测出未知的年龄。再一个，以我们的日常经验，小盆友和老人可能得到的照顾会多一些，这样看的话，年龄作为一个连续值，给一个固定的系数，应该和年龄是一个正相关或者负相关，似乎体现不出两头受照顾的实际情况，所以，说不定我们把年龄离散化，按区段分作类别属性会更合适一些。
上面只是我瞎想的，who knows是不是这么回事呢，老老实实先把得到的model系数和feature关联起来看看。
pd.DataFrame({"columns":list(train_df.columns)[1:], "coef":list(clf.coef_.T)})
首先，大家回去前两篇文章里瞄一眼公式就知道，这些系数为正的特征，和最后结果是一个正相关，反之为负相关。
我们先看看那些权重绝对值非常大的feature，在我们的模型上：
噢啦，观察完了，我们现在有一些想法了，但是怎么样才知道，哪些优化的方法是promising的呢？
因为test.csv里面并没有Survived这个字段(好吧，这是废话，这明明就是我们要预测的结果)，我们无法在这份数据上评定我们算法在该场景下的效果…
而『每做一次调整就make a submission，然后根据结果来判定这次调整的好坏』其实是行不通的…
重点又来了：
『要做交叉验证(cross validation)!』
『要做交叉验证(cross validation)!』
『要做交叉验证(cross validation)!』
恩，重要的事情说三遍。我们通常情况下，这么做cross validation：把train.csv分成两部分，一部分用于训练我们需要的模型，另外一部分数据上看我们预测算法的效果。
我们用scikit-learn的cross_validation来帮我们完成小数据集上的这个工作。
先简单看看cross validation情况下的打分
from sklearn import cross_validation
#简单看看打分情况
clf = linear_model.LogisticRegression(C=1.0, penalty=‘l1‘, tol=1e-6)
all_data = df.filter(regex=‘Survived|Age_.*|SibSp|Parch|Fare_.*|Cabin_.*|Embarked_.*|Sex_.*|Pclass_.*‘)
X = all_data.as_matrix()[:,1:]
y = all_data.as_matrix()[:,0]
print cross_validation.cross_val_score(clf, X, y, cv=5)结果是下面酱紫的：
[0.81564246 0.81005587 0.78651685 0.78651685 0.81355932]
似乎比Kaggle上的结果略高哈，毕竟用的是不是同一份数据集评估的。
等等，既然我们要做交叉验证，那我们干脆先把交叉验证里面的bad case拿出来看看，看看人眼审核，是否能发现什么蛛丝马迹，是我们忽略了哪些信息，使得这些乘客被判定错了。再把bad case上得到的想法和前头系数分析的合在一起，然后逐个试试。
下面我们做数据分割，并且在原始数据集上瞄一眼bad case：
# 分割数据，按照 训练数据:cv数据 = 7:3的比例
split_train, split_cv = cross_validation.train_test_split( df, test_size=0.3, random_state=0)
train_df = split_train.filter(regex=‘Survived|Age_.*|SibSp|Parch|Fare_.*|Cabin_.*|Embarked_.*|Sex_.*|Pclass_.*‘)
# 生成模型
clf = linear_model.LogisticRegression(C=1.0, penalty=‘l1‘, tol=1e-6)
clf.fit(train_df.as_matrix()[:,1:], train_df.as_matrix()[:,0])
# 对cross validation数据进行预测
cv_df = split_cv.filter(regex=‘Survived|Age_.*|SibSp|Parch|Fare_.*|Cabin_.*|Embarked_.*|Sex_.*|Pclass_.*‘)
predictions = clf.predict(cv_df.as_matrix()[:,1:])
origin_data_train = pd.read_csv("/Users/HanXiaoyang/Titanic_data/Train.csv")
bad_cases = origin_data_train.loc[origin_data_train[‘PassengerId‘].isin(split_cv[predictions != cv_df.as_matrix()[:,0]][‘PassengerId‘].values)]
bad_cases我们判定错误的 bad case 中部分数据如下： 
大家可以自己跑一遍试试，拿到bad cases之后，仔细看看。也会有一些猜测和想法。其中会有一部分可能会印证在系数分析部分的猜测，那这些优化的想法优先级可以放高一些。
现在有了”train_df” 和 “vc_df” 两个数据部分，前者用于训练model，后者用于评定和选择模型。可以开始可劲折腾了。
我们随便列一些可能可以做的优化操作：
大家接着往下挖掘，可能还可以想到更多可以细挖的部分。我这里先列这些了，然后我们可以使用手头上的”train_df”和”cv_df”开始试验这些feature engineering的tricks是否有效了。
试验的过程比较漫长，也需要有耐心，而且我们经常会面临很尴尬的状况，就是我们灵光一闪，想到一个feature，然后坚信它一定有效，结果试验下来，效果还不如试验之前的结果。恩，需要坚持和耐心，以及不断的挖掘。
我最好的结果是在『Survived~C(Pclass)+C(Title)+C(Sex)+C(Age_bucket)+C(Cabin_num_bucket)Mother+Fare+Family_Size』下取得的，结果如下(抱歉，博主君commit的时候手抖把页面关了，于是没截着图，下面这张图是在我得到最高分之后，用这次的结果重新make commission的，截了个图，得分是0.79426，不是目前我的最高分哈，因此排名木有变…)：
有一个很可能发生的问题是，我们不断地做feature engineering，产生的特征越来越多，用这些特征去训练模型，会对我们的训练集拟合得越来越好，同时也可能在逐步丧失泛化能力，从而在待预测的数据上，表现不佳，也就是发生过拟合问题。
从另一个角度上说，如果模型在待预测的数据上表现不佳，除掉上面说的过拟合问题，也有可能是欠拟合问题，也就是说在训练集上，其实拟合的也不是那么好。
额，这个欠拟合和过拟合怎么解释呢。这么说吧：
而在机器学习的问题上，对于过拟合和欠拟合两种情形。我们优化的方式是不同的。
对过拟合而言，通常以下策略对结果优化是有用的：
而对于欠拟合而言，我们通常需要更多的feature，更复杂的模型来提高准确度。
著名的learning curve可以帮我们判定我们的模型现在所处的状态。我们以样本数为横坐标，训练和交叉验证集上的错误率作为纵坐标，两种状态分别如下两张图所示：过拟合(overfitting/high variace)，欠拟合(underfitting/high bias)
我们也可以把错误率替换成准确率(得分)，得到另一种形式的learning curve(sklearn 里面是这么做的)。
回到我们的问题，我们用scikit-learn里面的learning_curve来帮我们分辨我们模型的状态。举个例子，这里我们一起画一下我们最先得到的baseline model的learning curve。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.learning_curve import learning_curve
# 用sklearn的learning_curve得到training_score和cv_score，使用matplotlib画出learning curve
def plot_learning_curve(estimator, title, X, y, ylim=None, cv=None, n_jobs=1,
train_sizes=np.linspace(.05, 1., 20), verbose=0, plot=True):
"""
画出data在某模型上的learning curve.
参数解释
----------
estimator : 你用的分类器。
title : 表格的标题。
X : 输入的feature，numpy类型
y : 输入的target vector
ylim : tuple格式的(ymin, ymax), 设定图像中纵坐标的最低点和最高点
cv : 做cross-validation的时候，数据分成的份数，其中一份作为cv集，其余n-1份作为training(默认为3份)
n_jobs : 并行的的任务数(默认1)
"""
train_sizes, train_scores, test_scores = learning_curve(
estimator, X, y, cv=cv, n_jobs=n_jobs, train_sizes=train_sizes, verbose=verbose)
train_scores_mean = np.mean(train_scores, axis=1)
train_scores_std = np.std(train_scores, axis=1)
test_scores_mean = np.mean(test_scores, axis=1)
test_scores_std = np.std(test_scores, axis=1)
if plot:
plt.figure()
plt.title(title)
if ylim is not None:
plt.ylim(*ylim)
plt.xlabel(u"训练样本数")
plt.ylabel(u"得分")
plt.gca().invert_yaxis()
plt.grid()
plt.fill_between(train_sizes, train_scores_mean - train_scores_std, train_scores_mean + train_scores_std,
alpha=0.1, color="b")
plt.fill_between(train_sizes, test_scores_mean - test_scores_std, test_scores_mean + test_scores_std,
alpha=0.1, color="r")
plt.plot(train_sizes, train_scores_mean, ‘o-‘, color="b", label=u"训练集上得分")
plt.plot(train_sizes, test_scores_mean, ‘o-‘, color="r", label=u"交叉验证集上得分")
plt.legend(loc="best")
plt.draw()
plt.show()
plt.gca().invert_yaxis()
midpoint = ((train_scores_mean[-1] + train_scores_std[-1]) + (test_scores_mean[-1] - test_scores_std[-1])) / 2
diff = (train_scores_mean[-1] + train_scores_std[-1]) - (test_scores_mean[-1] - test_scores_std[-1])
return midpoint, diff
plot_learning_curve(clf, u"学习曲线", X, y)
在实际数据上看，我们得到的learning curve没有理论推导的那么光滑哈，但是可以大致看出来，训练集和交叉验证集上的得分曲线走势还是符合预期的。
目前的曲线看来，我们的model并不处于overfitting的状态(overfitting的表现一般是训练集上得分高，而交叉验证集上要低很多，中间的gap比较大)。因此我们可以再做些feature engineering的工作，添加一些新产出的特征或者组合特征到模型中。
好了，终于到这一步了，我们要祭出机器学习/数据挖掘上通常最后会用到的大杀器了。恩，模型融合。
『强迫症患者』打算继续喊喊口号…
『模型融合(model ensemble)很重要！』
『模型融合(model ensemble)很重要！』
『模型融合(model ensemble)很重要！』
重要的事情说三遍，恩，噢啦。
先解释解释，一会儿再回到我们的问题上哈。
啥叫模型融合呢，我们还是举几个例子直观理解一下好了。
大家都看过知识问答的综艺节目中，求助现场观众时候，让观众投票，最高的答案作为自己的答案的形式吧，每个人都有一个判定结果，最后我们相信答案在大多数人手里。
再通俗一点举个例子。你和你班某数学大神关系好，每次作业都『模仿』他的，于是绝大多数情况下，他做对了，你也对了。突然某一天大神脑子犯糊涂，手一抖，写错了一个数，于是…恩，你也只能跟着错了。
我们再来看看另外一个场景，你和你班5个数学大神关系都很好，每次都把他们作业拿过来，对比一下，再『自己做』，那你想想，如果哪天某大神犯糊涂了，写错了，but另外四个写对了啊，那你肯定相信另外4人的是正确答案吧？
最简单的模型融合大概就是这么个意思，比如分类问题，当我们手头上有一堆在同一份数据集上训练得到的分类器(比如logistic regression，SVM，KNN，random forest，神经网络)，那我们让他们都分别去做判定，然后对结果做投票统计，取票数最多的结果为最后结果。
bingo，问题就这么完美的解决了。
模型融合可以比较好地缓解，训练过程中产生的过拟合问题，从而对于结果的准确度提升有一定的帮助。
话说回来，回到我们现在的问题。你看，我们现在只讲了logistic regression，如果我们还想用这个融合思想去提高我们的结果，我们该怎么做呢？
既然这个时候模型没得选，那咱们就在数据上动动手脚咯。大家想想，如果模型出现过拟合现在，一定是在我们的训练上出现拟合过度造成的对吧。
那我们干脆就不要用全部的训练集，每次取训练集的一个subset，做训练，这样，我们虽然用的是同一个机器学习算法，但是得到的模型却是不一样的；同时，因为我们没有任何一份子数据集是全的，因此即使出现过拟合，也是在子训练集上出现过拟合，而不是全体数据上，这样做一个融合，可能对最后的结果有一定的帮助。对，这就是常用的Bagging。
我们用scikit-learn里面的Bagging来完成上面的思路，过程非常简单。代码如下：
from sklearn.ensemble import BaggingRegressor
train_df = df.filter(regex=‘Survived|Age_.*|SibSp|Parch|Fare_.*|Cabin_.*|Embarked_.*|Sex_.*|Pclass.*|Mother|Child|Family|Title‘)
train_np = train_df.as_matrix()
# y即Survival结果
y = train_np[:, 0]
# X即特征属性值
X = train_np[:, 1:]
# fit到BaggingRegressor之中
clf = linear_model.LogisticRegression(C=1.0, penalty=‘l1‘, tol=1e-6)
bagging_clf = BaggingRegressor(clf, n_estimators=20, max_samples=0.8, max_features=1.0, bootstrap=True, bootstrap_features=False, n_jobs=-1)
bagging_clf.fit(X, y)
test = df_test.filter(regex=‘Age_.*|SibSp|Parch|Fare_.*|Cabin_.*|Embarked_.*|Sex_.*|Pclass.*|Mother|Child|Family|Title‘)
predictions = bagging_clf.predict(test)
result = pd.DataFrame({‘PassengerId‘:data_test[‘PassengerId‘].as_matrix(), ‘Survived‘:predictions.astype(np.int32)})
result.to_csv("/Users/HanXiaoyang/Titanic_data/logistic_regression_bagging_predictions.csv", index=False)然后你再Make a submission，恩，发现对结果还是有帮助的。
文章稍微有点长，非常感谢各位耐心看到这里。
总结的部分，我就简短写几段，出现的话，很多在文中有对应的场景，大家有兴趣再回头看看。
对于任何的机器学习问题，不要一上来就追求尽善尽美，先用自己会的算法撸一个baseline的model出来，再进行后续的分析步骤，一步步提高。
在问题的结果过程中：
本文中用机器学习解决问题的过程大概如下图所示： 
本文中的数据和代码已经上传至github中，欢迎大家下载和自己尝试。
标签：提高 ble 数据预处理 regex 思路 测试数据 不能 ges 缓解
原文地址：http://www.cnblogs.com/byteHuang/p/7640388.html
