标签：4.0 agg 知识 div 构建 article .sh ams param
假期结束，你的状态有没有回归？那么，放空脑袋后，先来学习学习，欢迎大家继续关注腾讯云技术社区。
作者：赵成龙
这是一篇很难写的文章，因为我希望这篇文章能对大家有所帮助。我不会给大家介绍机器学习，数据挖掘的行业背景，也不会具体介绍逻辑回归，SVM，GBDT，神经网络等学习算法的理论依据和数学推导，本文更多的是在流程化上帮助大家快速的入门机器学习和数据建模。
本文主要分为四个部分（限于时间关系会分为上下两篇）：
上篇：
下篇：
整个sklearn的实验环境是：python 2.7 + pycharm + Anaconda。
这里只能大家介绍下面会用到的pandas知识，有兴趣的可以去具体的学习。给大家推荐一本参考书：《Python for Data Analysis》。有基础的可以直接跳到应用篇。
pandas主要会用到Series 和DataFrame两种数据结构。Series像是一维的数组，而DataFrame更像是一种二维的表结构。
Series的构造方法：
label=[1,0,1,0,1] data = pd.Series(data=label,index=[‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘,‘e‘],dtype=int,name="label") print data
Series取数据，通过index取数
data[‘a‘] data[[‘a‘,‘b‘]]
DataFrame的构造
（1）以字典的形式构造
frame = pd.DataFrame({‘name‘:[‘Time‘,‘Jack‘,‘Lily‘],‘Age‘:[20,30,12],"weight":[56.7,64.0,50.0]})
（2）由DataFrame 构建DataFrame
frame1 = pd.DataFrame(frame,columns=["name","Age"])
从frame中读取了两列构成新的DataFrame。
DataFrame的操作
1 增加列
frame1["friends_num"]=[10,12,14]
2 删除列
frame2 = frame1.drop(["name","Age"],axis=1)
3 查找数据行
frame1[frame1["friends_num"]>10]
结果如下：
DataFrame的统计方法
1 apply 配合lambda 处理列，如将frame1的Age列进行分段。
frame1["Age_group"] = frame1["Age"].apply(lambda x: 0 if x < 20 else 1)
2 describe输出统计信息，非常强大
frame1.describe()
给出了8个统计量，对我们的数据处理特别有用。有个问题，直接使用describe方法只能统计数值类的列，对于字符类的变量没有统计。加个参数就行。
frame1.describe(include=[‘O‘])
3 缺失值处理
pandas 对缺失值一般填充NAN。
#以0填充缺失值 frame1.fillna(0) #丢掉任何包含NAN的行 frame1.dropna() #删除全为nan的行 frame1.dropna(how="all")
本例以Titanic作为数据源。大家可以在附件获取到数据。
data = pd.DataFrame(pd.read_csv(train_path)) data_test = pd.DataFrame(pd.read_csv(test_path)) data_test = data_test[["Pclass","Name","Sex","Age","SibSp","Parch","Ticket","Fare","Cabin","Embarked"]] x = data[["Pclass","Name","Sex","Age","SibSp","Parch","Ticket","Fare","Cabin","Embarked"]] y = data[["Survived"]] print x.describe() print x.describe(include=[‘O‘]) print data_test.describe() print data_test.describe(include=[‘O‘])
数据的初始统计信息：
1 缺失值处理。
Age和Embarked列存在少量缺失值，分别处理。
#用众数填充缺失值 data_set["Embarked"]=data_set["Embarked"].fillna(‘S‘) #用均值填充Age缺失值 data_set["Age"]=data_set["Age"].fillna(data_set["Age"].mean())
2 删除缺失率较大的列（初步处理时）
Cabin列的缺失率达到了75%，删除改列。
data_set = data_set.drop([ "Cabin"], axis=1)
特征处理是基于具体的数据的，所以在特征处理之前要对数据做充分的理解。特征处理没有固定方法之说，主要靠个人的经验与观察，通过不断的尝试和变换，以期望挖掘出较好的特征变量。所以说，特征处理是模型建立过程中最耗时和耗神的工作。
1）单变量特征提取。
#根据name的长度，抽象出name_len特征 data_set["name_len"] = data_set["Name"].apply(len)
观察name列
通过观察Name列数据，可以发现名字中带有性别和婚否的称谓信息。提取这些信息（可能是有用的特征）。
data_set["name_class"] = data_set["Name"].apply(lambda x : x.split(",")[1]).apply(lambda x :x.split()[0])
2）多变量的组合
sibsp 代表兄弟姐妹和配偶的数量
parch 代表父母和子女的数量
因此可以将sibsp和parch结合获得家庭成员的数量
data_set["family_num"] = data_set["Parch"] + data_set["SibSp"] +1
3）名义变量转数值变量
#Embarked data_set["Embarked"]=data_set["Embarked"].map({‘S‘:1,‘C‘:2,‘Q‘:3}).astype(int) #Sex data_set["Sex"] = data_set["Sex"].apply(lambda x : 0 if x==‘male‘ else 1)
4）数据分段
根据统计信息和经验分段
#[7.91,14.45,31.0]根据Fare的统计信息进行分段 data_set["Fare"] = data_set["Fare"].apply(lambda x:cutFeature([7.91,14.45,31.0],x)) #[18,48,64]按照经验分段 data_set["Age"] = data_set["Age"].apply(lambda x:cutFeature([18,48,64],x))
简单的数据处理后，我们得到了如下12维数据：
初步选取了5种模型进行试验
RandomForestClassifier
ExtraTreesClassifier
AdaBoostClassifier
GradientBoostingClassifier
SVC
模型参数：
#随机森林 rf_params = { ‘n_jobs‘: -1, ‘n_estimators‘: 500, ‘warm_start‘: True, # ‘max_features‘: 0.2, ‘max_depth‘: 6, ‘min_samples_leaf‘: 2, ‘max_features‘: ‘sqrt‘, ‘verbose‘: 0 } # Extra Trees 随机森林 et_params = { ‘n_jobs‘: -1, ‘n_estimators‘: 500, # ‘max_features‘: 0.5, ‘max_depth‘: 8, ‘min_samples_leaf‘: 2, ‘verbose‘: 0 } # AdaBoost ada_params = { ‘n_estimators‘: 500, ‘learning_rate‘: 0.75 } # GBDT gb_params = { ‘n_estimators‘: 500, # ‘max_features‘: 0.2, ‘max_depth‘: 5, ‘min_samples_leaf‘: 2, ‘verbose‘: 0 } # SVC svc_params = { ‘kernel‘: ‘linear‘, ‘C‘: 0.025 }
模型选择代码：
classifiers = [ ("rf_model", RandomForestClassifier(**rf_params)), ("et_model", ExtraTreesClassifier(**et_params)), ("ada_model", AdaBoostClassifier(**ada_params)), ("gb_model", GradientBoostingClassifier(**gb_params)), ("svc_model", SVC(**svc_params)), ] heldout = [0.95, 0.90, 0.75, 0.50, 0.01] rounds = 20 xx = 1. - np.array(heldout) for name, clf in classifiers: print("training %s" % name) rng = np.random.RandomState(42) yy = [] for i in heldout: yy_ = [] for r in range(rounds): X_train_turn, X_test_turn, y_train_turn, y_test_turn = train_test_split(x_train, labels_train, test_size=i, random_state=rng) clf.fit(X_train_turn, y_train_turn) y_pred = clf.predict(X_test_turn) yy_.append(1 - np.mean(y_pred == y_test_turn)) yy.append(np.mean(yy_)) plt.plot(xx, yy, label=name) plt.legend(loc="upper right") plt.xlabel("Proportion train") plt.ylabel("Test Error Rate") plt.show()
选择结果如下：
从上图可以看出，randomForest的一般表现要优于其他算法。初步选择randomforest算法。
模型的在训练集上的表现：
def modelScore(x_train,labels_train,x_test,y_test,model_name,et_params): print("--------%s------------")%(model_name) model = model_name(**et_params) model.fit(x_train, labels_train) if "feature_importances_" in dir(model): print model.feature_importances_ print classification_report( labels_train, model.predict(x_train)) print classification_report( y_test, model.predict(x_test)) return model modelScore(x_train, labels_train, x_test, y_test, RandomForestClassifier, rf_params)
训练集的混淆矩阵如下图：
测试集的混淆矩阵如下图：
到此，初步的学习模型就建立起来了，测试集的准确度为83%。由于时间关系，优化篇和思考篇将放在下篇文章与大家分享，敬请期待。
如有任何错误或疑问，欢迎大家留言。期待与大家共同成长，共同进步！
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