模型搭建和评估
1经过前面的探索性数据分析我们可以很清楚的了解到数据集的情况
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.display import Image
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号
plt.rcParams['figure.figsize'] = (10, 6) # 设置输出图片大小
# 读取训练数集
train = pd.read_csv('train.csv')
train.shape
image.png
train.head()
image.png
2.特征工程
(1)缺失值填充
- 对分类变量缺失值：填充某个缺失值字符(NA)、用最多类别的进行填充
- 对连续变量缺失值：填充均值、中位数、众数
# 对分类变量进行填充
train['Cabin'] = train['Cabin'].fillna('NA')
train['Embarked'] = train['Embarked'].fillna('S')
# 对连续变量进行填充
train['Age'] = train['Age'].fillna(train['Age'].mean())
# 检查缺失值比例
train.isnull().sum().sort_values(ascending=False)
image.png
(2)编码分类变量
# 取出所有的输入特征
data = train[['Pclass','Sex','Age','SibSp','Parch','Fare', 'Embarked']]
# 进行虚拟变量转换
data = pd.get_dummies(data)
data.head()
image.png
3.模型搭建
处理完前面的数据我们就得到建模数据，下一步是选择合适模型
在进行模型选择之前我们需要先知道数据集最终是进行监督学习还是无监督学习
除了根据我们任务来选择模型外，还可以根据数据样本量以及特征的稀疏性来决定
刚开始我们总是先尝试使用一个基本的模型来作为其baseline，进而再训练其他模型做对比，最终选择泛化能力或性能比较好的模型
（1）# sklearn模型算法选择路径图
Image('20170624105439491.png')
image.png
(2)切割训练集和测试集
- 按比例切割训练集和测试集(一般测试集的比例有30%、25%、20%、15%和10%)
- 按目标变量分层进行等比切割
- 设置随机种子以便结果能复现
提示1
- 切割数据集是为了后续能评估模型泛化能力
- sklearn中切割数据集的方法为
train_test_split - 查看函数文档可以在jupyter noteboo里面使用
train_test_split?后回车即可看到 - 分层和随机种子在参数里寻找
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 一般先取出X和y后再切割，有些情况会使用到未切割的，这时候X和y就可以用
X = data
y = train['Survived']
# 对数据集进行切割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, stratify=y, random_state=0)
# 查看数据形状
X_train.shape, X_test.shape
image.png
（3)模型创建
- 创建基于线性模型的分类模型（逻辑回归）
- 创建基于树的分类模型（决策树、随机森林）
- 查看模型的参数，并更改参数值，观察模型变化
提示2 - 逻辑回归不是回归模型而是分类模型，不要与
LinearRegression混淆 - 随机森林其实是决策树集成为了降低决策树过拟合的情况
- 线性模型所在的模块为
sklearn.linear_model - 树模型所在的模块为
sklearn.ensemble
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 默认参数逻辑回归模型
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
image.png
# 查看训练集和测试集score值
print("Training set score: {:.2f}".format(lr.score(X_train, y_train)))
print("Testing set score: {:.2f}".format(lr.score(X_test, y_test)))
image.png
# 调整参数后的逻辑回归模型
lr2 = LogisticRegression(C=100)
lr2.fit(X_train, y_train)
image.png
print("Training set score: {:.2f}".format(lr2.score(X_train, y_train)))
print("Testing set score: {:.2f}".format(lr2.score(X_test, y_test)))
image.png
# 默认参数的随机森林分类模型
rfc = RandomForestClassifier()
rfc.fit(X_train, y_train)
image.png
print("Training set score: {:.2f}".format(rfc.score(X_train, y_train)))
print("Testing set score: {:.2f}".format(rfc.score(X_test, y_test)))
image.png
# 调整参数后的随机森林分类模型
rfc2 = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5)
rfc2.fit(X_train, y_train)
image.png
print("Training set score: {:.2f}".format(rfc2.score(X_train, y_train)))
print("Testing set score: {:.2f}".format(rfc2.score(X_test, y_test)))
image.png
(4)输出模型预测结果
- 输出模型预测分类标签
- 输出不通分类标签的预测概率
提示
- 一般监督模型在sklearn里面有个
predict能输出预测标签，predict_proba则可以输出标签概率
image.png
(5)模型评估
- 模型评估是为了知道模型的泛化能力。
- 交叉验证（cross-validation）是一种评估泛化性能的统计学方法，它比单次划分训练集和测试集的方法更加稳定、全面。
- 在交叉验证中，数据被多次划分，并且需要训练多个模型。
- 最常用的交叉验证是 k 折交叉验证（k-fold cross-validation），其中 k 是由用户指定的数字，通常取 5 或 10。
- 准确率（precision）度量的是被预测为正例的样本中有多少是真正的正例
- 召回率（recall）度量的是正类样本中有多少被预测为正类
-
f-分数是准确率与召回率的调和平均
image.png
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