最近想要把学的机器学习算法用起来，所以开始看看kaggle上的比赛。看了两个新人入门赛泰坦尼克号生还预测和房屋价格预测。总结一下看代码的一些经验吧。

总体感觉是，在建立特征工程上耗费的时间，要远远大于训练模型和调参的过程。可见特征的重要性。而且，在数据科学的比赛中，用xgboost方法的占到大多数，这里再次膜拜一下陈天奇大神······

Import pakages

• pandas和numpy
  数据的一般格式都是.csv文件，处理用的包是pandas。其基本的数据结构为dataframe和series.

import pandas as pdimport numpy as np#创建dataframe对象df1 = pd.DataFrame({
    'col1':[1,3],'col2':[2,4]},index = ['a','b'])df2 = pd.DataFrame(np.array([[1,3,5],[2,4,6]]),columns = ['col1','col2'])#大小2*3#如果不加index，默认行索引为0，1，2...数字#创建dataframe对象的数据可以为列表，字典，数组。

#基本操作：#1.索引操作df1.index#行df2.columns#列df1.loc['a']#索引这一行的数据#df.loc[]与df.iloc[]的区别：.loc[]索引的是行名，.iloc[]索引的是行数字df2['col1']#访问列数据#支持组合选择df2[['col1','col2']]#行列索引df2.iloc[2]['a']#2.数据合并#三种方法：join,concat,append,mergepd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,          keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False,          copy=True)#concat可横向，可纵向，axis = 0,表示横向，axis=1，表示纵向。#join:{inner,outer}:合并方式，默认为outer，表示并集，inner表示交集#ignore_index:{False,True},是否忽略原index，默认为不忽略#keys:为原始dataframe添加一个键，默认为无df1 = df1.append(df2)#横向和纵向同时扩充df1.join(df2,how = 'inner')#3.丢弃数据#drop方法df1 = df1.drop('a',axis = 1)#丢掉列

• matplotlib,seaborn

  用于数据的可视化

• scipy

统计模块

from scipy import statsfrom scipy.stats import skew, normfrom scipy.special import boxcox1pfrom scipy.stats.stats import pearsonr#皮尔森相关系数矩阵

• sklearn
  这是主要的模块。里面包含各种机器学习算法，数据预处理方法，模型选择、特征选择方法等。

import data

pd.read_csv(filename)

data preparation

• 缺失值处理
  首先通过concat方法，把训练集和数据集连接在一起处理。

# First of all, save the length of the training and test data for use laterntrain = train.shape[0]ntest = test.shape[0]# Also save the target value, as we will remove thisy_train = train.SalePrice.values# concatenate training and test data into all_dataall_data = pd.concat((train, test)).reset_index(drop=True)all_data.drop(['SalePrice'], axis=1, inplace=True)

主要两种处理方法，要不就删去，要不就补全。所以要观察缺失值缺的是啥，为什么会缺失。

比如：大量的缺失，可能是因为这个不重要，或者大多数不存在，所以可以酌情删除这个特征。如果缺失的数量较少，那么观察这个数值类型，是数值型还是标签类型。是不是可以用众数、中位数、或者均值来进行填充。

• 异常值处理（outlier）

  可以通过plot的方式，看看是否存在明显的异常值或者离群值，然后手动剔除就行。

• 常用方法

  data.groupby():groupby可以通过传入需要分组的参数实现对数据的分组.groupby之后的数据并不是DataFrame格式的数据，而是特殊的groupby类型，此时，可以通过size()方法返回分组后的记录数目统计结果，该结果是Series类型.通过groupby完成对数据的分组后，可以通过get_group方法来获取某一制定分组的结果
  data.isnull():判断是否包含空值。可再使用sum方法计算空值数量。data.isnull().sum()统计出来的结果是每一列的空值总数。
  data.fillna():填充空值

  data analysis and feature engineering

  接下来到了重要且费时的部分了。分析数据之间的关系，通过去除或合并冗余特征，降维等方式，建立特征工程。选择到一组好的特征，即使与别人用相同的学习方法，也能得到秒杀众人的结果。所以在数据科学的比赛中，我感觉特征是第一重要，其次才是机器学习方法和参数。

  通过前面的处理，把缺失值补全，而且异常值也去除。接下来，首先对所有数据之间的相关性进行总体的预览。这就用到了计算相关系数的方法。

DataFrame.corr(method='pearson', min_periods=1)

Compute pairwise correlation of columns, excluding NA/null values.这里默认用pearson相关系数

然后可以用seaborn的热力图进行显示。

sns.heatmap(corr, cmap="RdYlBu", vmax=1, vmin=-0.6, center=0.2, square=True, linewidths=0, cbar_kws={
    "shrink": .5}, annot = True);

也可以用seaborn的pairplot方法：

Plot pairwise relationships in a dataset.

seaborn.pairplot(data, hue=None, hue_order=None, palette=None, vars=None, x_vars=None, y_vars=None, kind='scatter', diag_kind='hist', markers=None, size=2.5, aspect=1, dropna=True, plot_kws=None, diag_kws=None, grid_kws=None)¶

有了对数据之间的相关性的初步了解，接下来就是建立特征工程了。这一部分比较方法比较个性化感觉，但大概意思应该是一一分析，两两之间通过画图直观观察可能有怎样的相关性，是线性关系，平方关系还是什么的。最终确定应用到学习算法中的数据有哪些。

这里常用到的一些方法总结如下：

sns.boxplot()sns.stripplot()sns.barplot()sns.regplot()

• 将数值型转化为标签型,即将数值离散化

pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False)#for example>>> pd.cut(np.array([.2, 1.4, 2.5, 6.2, 9.7, 2.1]),...        3, labels=["good", "medium", "bad"])... >>> [good, good, good, medium, bad, good]Categories (3, object): [good < medium < bad]

• 哑变量

pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False, dtype=None)#for examples = pd.Series(list('abca'))>>> pd.get_dummies(s)   a  b  c0  1  0  01  0  1  02  0  0  13  1  0  0

Convert categorical variable into dummy/indicator variables.

在很多数据处理中，我们都需要对数据进行哑变量处理。例如，某个数据中的月份用1-12进行表示，但是月份的值本身并没有数值上的意义，比方说2月份比1月份多，这显然是不合理的。 对目标变量的处理： 这里主要是对目标变量分布所做的一点变换。因为大部分机器学习算法在正态分布上可能应用的更好/但是通过观察数据的频率分布直方图，可以看出他们是偏态分布，此时需要做一点变换，使之与正态分布相近，这样可以的到更好的预测效果。但是，需要注意的是，当做出变换之后，在最后的时候，还要变换回来。这里以房价预测中所应用的方法为例：

g = sns.distplot(train['SalePrice'], fit=norm, label = "Skewness : %.2f"%(train['SalePrice'].skew()));#观察到分布为正偏态。#We use the numpy fuction log1p which  applies log(1+x) to all elements of the columntrain["SalePrice"] = np.log1p(train["SalePrice"])

以上为对目标变量的变换。

对于数值类型为数值的特征变量，也需要进行类似的变换。通过统计每一变量的skew值(偏度/偏态值，越接近0，越符合正态分布。大于0为正偏态，小于0为负偏态)，对绝对值大于0.5的进行boxcox变换。 box - cox变换 可以使线性回归模型满足线性性、独立性、方差齐性以及正态性的同时，又不丢失信息，此种变换称之为Box—Cox变换。这种变换是对变量y进行变换 误差与y相关，不服从正态分布，于是给线性回归的最小二乘估计系数的结果带来误差 使用Box-Cox变换族一般都可以保证将数据进行成功的正态变换，但在二分变量或较少水平的等级变量的情况下，不能成功进行转换，此时，我们可以考虑使用广义线性模型，如LOGUSTICS模型、Johnson转换等。 Box-Cox变换后，残差可以更好的满足正态性、独立性等假设前提，降低了伪回归的概率

scipy里面的变换公式为：y=xλ−1λ,λ!=0;y=xλ−1λ,λ!=0;

y=log(x),λ==0y=log(x),λ==0

其中 x 代表需要变换的数据，y代表数据变换后的结果

Modeling

此处先按下不表，以后再详细写

submission

将dataframe生成.csv文件，然后提交就OK啦！

dataframe.to_csv('final_submission.csv',index=False)