kaggle数据挖掘——以Titanic为例介绍处理数据大致步骤

Titanic是kaggle上的一道just for fun的题，没有奖金，但是数据整洁，拿来练手最好不过。

本文以 Titanic 的数据，使用较为简单的决策树，介绍处理数据大致过程、步骤

注意，本文的目的，在于帮助你入门数据挖掘，熟悉处理数据步骤、流程

决策树模型是一种简单易用的非参数分类器。它不需要对数据有任何的先验假设，计算速度较快，结果容易解释，而且稳健性强，对噪声数据和缺失数据不敏感。下面示范用kaggle竞赛titanic中的数据集为做决策树分类，目标变量为survive

读取数据

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.read_csv(‘train.csv‘, header=0)

数据整理

• 只取出三个自变量
• 将Age（年龄）缺失的数据补全
• 将Pclass变量转变为三个 Summy 变量
• 将sex转为0-1变量

subdf = df[[‘Pclass‘,‘Sex‘,‘Age‘]]
y = df.Survived
# sklearn中的Imputer也可以
age = subdf[‘Age‘].fillna(value=subdf.Age.mean())
# sklearn OneHotEncoder也可以
pclass = pd.get_dummies(subdf[‘Pclass‘],prefix=‘Pclass‘)
sex = (subdf[‘Sex‘]==‘male‘).astype(‘int‘)
X = pd.concat([pclass,age,sex],axis=1)
X.head()

输出下图结果

建立模型

• 将数据切分为 train 和 test

from sklearn.cross_validation import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=33)

• 在测试集(test)上观察决策树表现

from sklearn import tree
clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion=‘entropy‘, max_depth=3,min_samples_leaf=5)
clf = clf.fit(X_train,y_train)
print("准确率为：{:.2f}".format(clf.score(X_test,y_test)))

输出结果如下

准确率为：0.83

• 观察各变量的重要性

clf.feature_importances_

输出如下

array([ 0.08398076,  0.        ,  0.23320717,  0.10534824,  0.57746383])

• 生成特征图

import matplotlib.pyplot as plt
feature_importance = clf.feature_importances_
important_features = X_train.columns.values[0::]
feature_importance = 100.0 * (feature_importance / feature_importance.max())
sorted_idx = np.argsort(feature_importance)[::-1]
pos = np.arange(sorted_idx.shape[0]) + .5

plt.title(‘Feature Importance‘)
plt.barh(pos, feature_importance[sorted_idx[::-1]], color=‘r‘,align=‘center‘)
plt.yticks(pos, important_features)
plt.xlabel(‘Relative Importance‘)
plt.draw()
plt.show()

对于随机森林如何得到变量的重要性，可以看scikit-learn官方文档

当然在得到重要的特征后，我们就可以把不重要的特征去掉了，以提高模型的训练速度

最后是

• 使用交叉验证来评估模型

from sklearn import cross_validation
scores1 = cross_validation.cross_val_score(clf, X, y, cv=10)
scores1

输出结果如下：

array([ 0.82222222,  0.82222222,  0.7752809 ,  0.87640449,  0.82022472,
    0.76404494,  0.7752809 ,  0.76404494,  0.83146067,  0.78409091])

• 使用更多指标来评估模型

from sklearn import metrics
def measure_performance(X,y,clf, show_accuracy=True,
                        show_classification_report=True,
                        show_confusion_matrix=True):
    y_pred=clf.predict(X)
    if show_accuracy:
        print("Accuracy:{0:.3f}".format(metrics.accuracy_score(y,y_pred)),"\n")

    if show_classification_report:
        print("Classification report")
        print(metrics.classification_report(y,y_pred),"\n")

    if show_confusion_matrix:
        print("Confusion matrix")
        print(metrics.confusion_matrix(y,y_pred),"\n")

measure_performance(X_test,y_test,clf, show_classification_report=True, show_confusion_matrix=True)

输出结果如下，可以看到 precision（精确度）recall（召回率）等更多特征

Accuracy:0.834 

Classification report
             precision    recall  f1-score   support

          0       0.85      0.88      0.86       134
          1       0.81      0.76      0.79        89

avg / total       0.83      0.83      0.83       223

Confusion matrix
[[118  16]
 [ 21  68]]

与随机森林进行比较

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
clf2 = RandomForestClassifier(n_estimators=1000,random_state=33)
clf2 = clf2.fit(X_train,y_train)
scores2 = cross_validation.cross_val_score(clf2,X, y, cv=10)
clf2.feature_importances_
scores2.mean(), scores1.mean()

准确率输出（这里用的是10折交叉验证后的平均值）

(0.81262938372488946, 0.80352769265690616)

可以看到随机森林的准确要比决策树高0.1左右

　总结

经过上面介绍分析，我们走过了一个数据科学家在拿到数据到得出结论的所有步骤

1. 读入数据
2. 数据清理
3. 特征工程
4. 构建模型
5. 模型评估
6. 参数调整
7. 模型比较

这篇文章重要的不是结果，而是帮助你了解处理数据大致过程、步骤

剩下的细节，就是你发挥自己的想象力，进行改进、创新了

参考链接

python的决策树和随机森林

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