机器学习：Kaggle 项目（房价：先进的回归技术）

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一、项目目录

• （一）数据加载
  1. 基础统计
  2. 特征分类
  3. 基本分布(scatter)

• （二）数据分析
  1. 正态性检验
     • 偏离度分析 (hist | scatter)
     • 峰度分析 (hist | scatter)
  2. 分散度分析 (box)
     • 特征本身分散度
     • SalePrice 的分散度
  3. 方差齐次检验
  4. 方差分析 (bar)
     • scipy.stats.f_oneway()
     • pandas.Series.corr()
  5. 协方差分析(-1~+1)
     • 协方差热图 (heatmap)
     • 协方最大关联图 (pairplot)

• （三）数据处理
  1. 无效数据处理
     • 无效特征处理
     • 离群点处理
  2. 缺失值处理
     • NaN和NA的处理函数
     • 数值量:min,max,mean
     • 字符量 -- 仅做类型转换
  3. 标准化(Normalization)处理
  4. 离散量编码
     • One-Hot Encoding
     • 分组-均值-排序数值化
     • 以SalePrice为参考的数据
     • 没有房价可做基准的数据处理

• （四）机器学习
  1. 模型
     • MXNet
     • pytorch
     • TensorFlow
     • PaddlePaddle
  2. 训练
  3. 炼丹
  4. 预测

二、数据加载

　1）将 train 数据集和 test 数据集合并

• 主要代码

  all_data = pd.concat([train.loc[:,‘first_feature‘ : ‘last_feature‘], test.loc[:,‘first_feature‘ : ‘last_feature‘]])

1. ‘first_feature‘：数据集的第一列，也就是第一种特征；
2. ‘last_feature‘：数据集的最后一列，也就是最后一种特征；

• 注意：

1. 合并数据集时，去掉 test 数据集的 “预测值：y” 对应的那一列；
2. 合并目标：合并后的数据集的每一列都是特征，不含其它信息；train 数据集和 test 数据集都是 DataFrame 数据，如果数据集首列的 “Id”，合并后去除 “Id” 这一列；

• 查看合并之后的情况： 

  print(train.shape, test.shape, all_data.shape)

• 项目代码

1. 加载模块

   %matplotlib inline
   import numpy as np
   import pandas as pd
   import scipy as sp
   from scipy import stats
   from matplotlib import pyplot as plt
   import seaborn as sns

    

2. 本机的各模块的版本最好与 Kaggle 一致

   import sys
   print(sys.version)
   print(np.__version__)
   print(pd.__version__)
   print(sp.__version__)

   

3. 加载数据

   train = pd.read_csv("./kaggle/train.csv")
   test = pd.read_csv("./kaggle/test.csv")
   all_data = pd.concat([train.loc[:,‘MSSubClass‘:‘SaleCondition‘],
                      test.loc[:,‘MSSubClass‘:‘SaleCondition‘]])
   all_data = all_data.reset_index(drop=True)

   # df_allX 少了 Id 和 SalePrice 两列
   print(train.shape,  test.shape, all_data.shape) 

   

　2）read_csv() 中如何处理 NA

• 通常确实的值默认为 NA
• pd.read_csv(file,... na_values=None, keep_default_na=True, ...)

• na_values：遇到该参数指定的字符时，即解析为 np.NaN(float型)，无论此列是 numeric 型还是 object 型。

1. 默认值：‘‘、‘#N/A‘、‘#N/A N/A‘、‘#NA‘、‘-1.#IND‘、‘-1.#QNAN‘、‘-NaN‘、‘-nan‘、‘1.#IND‘、‘1.#QNAN‘、‘N/A‘、‘NA‘、‘NULL‘、‘NaN‘、‘nan‘

• keep_default_na

1. True：将csv 文件中的数字or字符串与 na_values 的 default 值进行匹配，命中即解析为 np.NaN
2. False：
   • na_values=[...] ：与自定义的 na_values 匹配，命中即解析为 np.NaN
   • na_values不赋值：不解析相关字符串，保留为原字符串，副作用：会把数值型的feature错误的认成 object 型 —— so，不可取

　3）基础统计

• train.describe()

• describe() 方法的用法，参考：Pandas 和 Series 的 describe() 方法

1. 查看前五行的信息

   train.head()

   

    
2. 统计数据集

   train.describe().T

   

 　4）特征分类

•  可以从不同的维度对特征进行分类：
• 

1.  非字符量特征（此项目中为 numeric features）、字符量特征（object featrues）

   # 数值量特征
   feats_numeric = all_data.dtypes[all_data.dtypes != ‘object‘].index.values
   # feats_numeric = [attr for attr in all_data.columns in all_data.dtypes[attr] != ‘boject‘]
   
   
   # 字符量特征
   feats_object = all_data.dtypes[all_data.dtypes == ‘object‘].index.values
   # feats_object = [attr for attr in all_data.columns if all_data.dtypes[attr] == ‘object‘]
   # feats_object = train.select_dtypes(include = [‘object‘]).columns
   
   print(feats_numeric.shape, feats_object.shape)

   

2.  

   总共79个特征，pandas自动识别的 36个数值量，43个字符量。 —— 这是上表中第一个维度；

3. 离散特征、连续特征

   # 离散的数值量，需要人工甄别
   feats_numeric_discrete = [‘MSSubClass‘, ‘OverallQual‘, ‘OverallCond‘]#户型、整体质量打分、整体条件打分 -- 文档中明确定义的类型量
   feats_numeric_discrete += [‘TotRmsAbvGrd‘, ‘KitchenAbvGr‘, ‘BedroomAbvGr‘, ‘GarageCars‘, ‘Fireplaces‘]# 房间数量
   feats_numeric_discrete += [‘FullBath‘, ‘HalfBoth‘, ‘BsmtHalfBath‘, ‘BsmtFullBath‘]# 浴室
   feats_numeric_discrete += [‘MoSold‘, ‘YrSold‘]# 年份、月份，看成离散型特征
   
   
   # 连续型特征
   feats_continu = feats_numeric.copy()
   
   # 离散型特征
   feats_discrete = feats_object.copy()
   
   for f in feats_numeric_discrete:
       feats_continu = np.delete(feats_continu, np.where(feats_continu == f))
       feats_discrete = np.append(feats_discrete, f)
       
   print(feats_continu.shape, feats_discrete.shape)

   # (22, ) (57, )：经过处理，得到表中第2个维度： 22个连续型特征，57个离散型特征；

　5）基本分布（scatter）

• 绘图函数
  

  def plotfeats(frame,feats,kind,cols=4):
      """批量绘图函数。
      
      Parameters
      ----------
      frame : pandas.DataFrame
          待绘图的数据
      
      feats : list 或 numpy.array
          待绘图的列名称
          
      kind : str
          绘图格式：‘hist‘-直方图；‘scatter‘-散点图；‘hs‘-直方图和散点图隔行交替；‘box‘-箱线图，每个feat一幅图；‘boxp‘-Price做纵轴，feat做横轴的箱线图。
          
      cols : int
          每行绘制几幅图
      """
      rows = int(np.ceil((len(feats))/cols))
      if rows==1 and len(feats)<cols:
          cols = len(feats)
      #print("输入%d个特征，分%d行、%d列绘图" % (len(feats), rows, cols))
      if kind == ‘hs‘: #hs:hist and scatter
          fig, axes = plt.subplots(nrows=rows*2,ncols=cols,figsize=(cols*5,rows*10))
      else:
          fig, axes = plt.subplots(nrows=rows,ncols=cols,figsize=(cols*5,rows*5))
          if rows==1 and cols==1:
              axes = np.array([axes])
          axes = axes.reshape(rows,cols) # 当 rows=1 时，axes.shape:(cols,)，需要reshape一下
      i=0
      for f in feats:
          #print(int(i/cols),i%cols)
          if kind == ‘hist‘:
              #frame.hist(f,bins=100,ax=axes[int(i/cols),i%cols])
              frame.plot.hist(y=f,bins=100,ax=axes[int(i/cols),i%cols])
          elif kind == ‘scatter‘:
              frame.plot.scatter(x=f,y=‘SalePrice‘,ylim=(0,800000), ax=axes[int(i/cols),i%cols])
          elif kind == ‘hs‘:
              frame.plot.hist(y=f,bins=100,ax=axes[int(i/cols)*2,i%cols])
              frame.plot.scatter(x=f,y=‘SalePrice‘,ylim=(0,800000), ax=axes[int(i/cols)*2+1,i%cols])
          elif kind == ‘box‘:
              frame.plot.box(y=f,ax=axes[int(i/cols),i%cols])
          elif kind == ‘boxp‘:
              sns.boxplot(x=f,y=‘SalePrice‘, data=frame, ax=axes[int(i/cols),i%cols])
          i += 1
      plt.show()

   

• 绘图：连续性特征与房价的关系

  plotfeats(train, feats_continu, kind=‘scatter‘, cols=6)

  

• 分析上图

• LotFrontage、LotArea、GrLivArea、1stFlrSF、2stFlrSF、GarageArea、BsmtFinSF1、TotalBsmtSF： 这几个面积和距离和售价呈明显正相关趋势
  • LotFrontage：房子到街道的距离，大多在50-100英尺（15-30米），距离远的是不是大多是豪宅？躲在山林深处……
  • LotArea：占地面积（包括房屋、花园、前后院……），均值是10516平方英尺（900+平方米），向往啊……
  • GrLivArea：地面以上整体面积
  • 1stFlrSF、2stFlrSF： 第1、 2层建筑面积
  • GarageArea：车库面积
  • BsmtFinSF1、BsmtFinSF2、TotalBsmtSF：地下室面积，很多房子还有第2个地下室
• YearBuilt、YearRemodAdd、GarageYrBlt：从图中可以看出，建造年限对售价虽正相关，但坡度较小，关联度没有上面几个因素大，早点、晚点售价差不多

• 绘图：离散特征

机器学习：Kaggle 项目（房价：先进的回归技术）

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原文地址：https://www.cnblogs.com/volcao/p/9535296.html