kaggle入门-泰坦尼克

机器学习流程

初探数据

导入数据：pd.read_csv
观察数据：head()、info()、describe()

数据可视化

画子图plt.subplot2grid((2,3),(1,0))
两行三列中第二行第一列的位置

每列按照unique值统计数量画条形图：df.col_name.values_counts().plot(kind=“bar”)

在此基础上观察某X于Y之间的联系

df.col_name[df.col_namevalues][df.col_namevalues].value_counts()

统计描述
groupby

统计每个特征值的频数
df.col_name.value_counts()

数据预处理

缺失值处理：

（1）占比高且且不重要：舍弃
（2）占比低
a. 连续变量 离散化 增加nan类
b. 非连续变量 增加nan类

（3）其他方法
a. 拟合得到缺失值
b. 平均值代替

例子：随机森林拟合缺失值age

独热编码

perfix加前缀
dummies_col_name=pd.get_dummies(df[“col_name”],perfix=“col_name”)

数据归一化

import sklearn.preprocessing as preprocessing
scaler=preprocessing.StandardScaler()
scaler.fit
scaler.fit_transfrom

模型训练

例子：逻辑回归
linear_model.LogisticRegression

模型预测

测试集做与训练集一样的操作
缺失值处理 独热编码 归一化

clf.predict

模型优化

创建baseline 之后的改进

系数关联分析

交叉验证：

方便优化调试

bad case

找出bad case尝试优化

特征工程

加tricks
离散化
组合变量构造新变量

特征工程之后拟合越来越好，分辨欠拟合以及过拟合

学习曲线

上图：过拟合test以及train之间gap很大
下图：欠拟合

模型融合

bagging：类似于随机森林
多个模型同时做决策，多数法则，有效缓解过拟合

数据集上入手，每次从数据集的subset中训练模型，每个模型都不一样，多数法则做决策，缓解过拟合

流程总结

参考 https://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49797143

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