Baseline & EDA（一）

前期

 预先Baseline，后期在基础上优化提升。

大纲

Baseline代码解析

导入工具箱

import numpy as np
import pandas as pd
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore') #利用过滤器实现忽略警报
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from scipy.special import jn
import time
%matplotlib inline

模型预测

from sklearn import linear_model #线性回归算法模型
from sklearn import preprocessing #预处理数据
from sklearn.svm import SVR #支持向量回归，区别于支持向量机
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor,GradientBoostingRegressor #随机森林梯度决策树

数据降维处理

from sklearn.decomposition import PCA,FastICA,FactorAnalysis,SparsePCA
#模型
import lightgbm as lgb
import xgboost as xgb

参数搜索和评价

from sklearn.model_selection import GridSearchCV,cross_val_score,StratifiedKFold,train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error

读取数据

train_data = pd.read_csv(used_car_train_20200313.csv',sep=' ')
testA_data = pd.read_csv(used_car_testA_20200313.csv',sep=' ')

train_data.head().append(train_data.tail())

test_data.head().append(testA_data.tail())

#数据信息查看，info简要查看对应数据列名即NAN缺失信息
train_data.info()

#查看train列名
train_data.columns

数据统计信息浏览

#查看数值特征的统计信息
train_data.describe()

#缺失和异常值查看
train_data.isnull().sum()

testA_data.isnull().sum()

特征与标签构建

拆分并提取数值类型特征列名

numerical_cols = train_data.select_dtypes(exclude = 'object').columns
print(numerical_cols)

categorical_cols = train_data.select_dtypes(include = 'object').columns
print(categorical_cols)

构建训练和测试样本

#选择特征
feature_cols = [col for col in numerical_cols if col not in ['SaleID', 'name', 'regDate', 'model', 'brand', 'price', 'regionCode', 'seller', 'creatDate']]   
feature_cols = [col for col in feature_cols if 'Type' not in col]  

#提前特征列，标签列构造训练样本和测试样本
X_data = train_data[feature_cols]
Y_data = train_data['price']

X_test = testA_data[feature_cols]
print('X train shape:',X_data.shape)
print('X test shape:',X_test.shape)

#定义一个统计函数，方便后续信息统计
def Sta_inf(data):
    print('_min',np.min(data))
    print('_max',np.max(data))
    print('_mean',np.mean(data))
    print('_ptp',np.ptp(data))
    print('_std',np.std(data))
    print('_var',np.var(data))

统计标签的基本分布信息

print('Sta of label:')
Sta_inf(Y_data)

#绘制标签的统计图，查看标签分布
plt.hist(Y_data)
plt.show()
plt.close()

缺省值用-1填补

X_data = X_data.fillna(-1)
X_test = X_test.fillna(-1)

模型训练与测试

利用XGB进行五折交叉验证查看模型的参数效果

#xgb-Model
xgr = xgb.XGBRegressor(n_estimators=120,learning_rate=0.1,gamma=0,subsample=0.8,\
                      colsample_bytree=0.9,max_depth=7)#objective = 'reg:squarederror'
scores_train = []
scores = []
## 5折交叉验证方法
sk = StratifiedKFold(n_splits=5,shuffle=True,random_state=0)
for train_ind,val_ind in sk.split(X_data,Y_data):
    train_x = X_data.iloc[train_ind].values
    train_y = Y_data.iloc[train_ind]
    val_x = X_data.iloc[val_ind].values
    val_y = Y_data.iloc[val_ind]   
    
    xgr.fit(train_x,train_y)
    pred_train_xgb=xgr.predict(train_x)
    pred_xgb=xgr.predict(val_x)
    
    score_train = mean_absolute_error(train_y,pred_train_xgb)
    scores_train.append(score_train)
    score = mean_absolute_error(val_y,pred_xgb)
    scores.append(score)
    
print('Train mae:',np.mean(score_train))
print('Val mae:',np.mean(scores))

定义XGB和LGB模型函数

def build_model_xgb(x_train,y_train):
    model = xgb.XGBRegressor(n_estimators=150,learning_rate=0.1,gamma=0,subsample=0.8,\
                            colsample_bytree=0.9,max_depth=7)#objective = 'reg:squarederror'
    model.fit(x_train,y_train)
    return model
def build_model_lgb(x_train,y_train):
    estimator = lgb.LGBMRegressor(num_leaves=127,n_estimators = 150)
    param_grid ={
        'learning_rate':[0.01,0.05,0.1,0.2],
    }
    gbm = GridSearchCV(estimator,param_grid)
    gbm.fit(x_train,y_train)
    return gbm

切分数据集进行模型训练、评价和预测

##Split data with val
x_train,x_val,y_train,y_val = train_test_split(X_data,Y_data,test_size=0.3)

print('Train LGB...')
model_lgb = build_model_lgb(x_train,y_train)
val_lgb = model_lgb.predict(x_val)
MAE_lgb = mean_absolute_error(y_val,val_lgb)
print('MAE of val with lgb:',MAE_lgb)

print('Predict LGB...')
model_lgb_pre = build_model_lgb(X_data,Y_data)
subA_lgb = model_lgb_pre.predict(X_test)
print('Sta of Predict lgb:')
Sta_inf(subA_lgb)

print('Train XGB...')
model_xgb = build_model_xgb(x_train,y_train)
val_xgb = model_xgb.predict(x_val)
MAE_xgb = mean_absolute_error(y_val,val_xgb)
print('MAE of val with xgb:',MAE_xgb)

print('Predict XGB...')
model_xgb_pre = build_model_xgb(X_data,Y_data)
subA_xgb = model_xgb_pre.predict(X_test)
print('Sta of Predict XGB:')
Sta_inf(subA_xgb)

进行两模型的结果加权融合

#采取简单的加权融合方式
val_Weighted = (1-MAE_lgb/(MAE_xgb+MAE_lgb))*val_lgb+(1-MAE_xgb/(MAE_xgb+MAE_lgb))*val_xgb
val_Weighted[val_Weighted<0]=10 # 由于我们发现预测的最小值有负数，而真实情况下，price为负是不存在的，由此我们进行对应的后修正
print('MAE of val with Weighted ensemble:',mean_absolute_error(y_val,val_Weighted))

sub_Weighted = (1-MAE_lgb/(MAE_xgb+MAE_lgb))*subA_lgb+(1-MAE_xgb/(MAE_xgb+MAE_lgb))*subA_xgb

## 查看预测值的统计进行
plt.hist(Y_data)
plt.show()
plt.close()

输出结果

sub = pd.DataFrame()
sub['SaleID'] = testA_data.SaleID
sub['price'] = sub_Weighted
sub.to_csv('./sub_Weighted.csv',index=False)

sub.head()

EDA

步骤

数据业务==>数据结构==>重要的实际意义特征==>异常/离群数据==>查看数据情况-试用合理模型。

方法

绘图方法

数据原始图；时序图；统计图（均值图、箱型图、小提琴图、直方图等）；对比差异和相同点。

量化方法

偏度、峰度、方差等异常情况；取值范围

1. 时序图
   随着时间的推移观察数据特点，例如周期性、震荡幅度、震荡宽度等。
2. 直方图
   方便观察数据的分布范围，分布形状，以及分布幅度（离散）
3. 密度曲线图
   概率密度函数，分布形状即间隔（连续）
4. 箱型图
   方便查看数据的异常状况，以及不同数据间分布的对比。
   
5. 小提琴图
   进阶箱型图，可看出某个值附近分布的频率
   

量化方法

相关性分析

• 定类变量：名义型变量，例如性别、家庭身份，不具有数值意义。
• 定序变量：不仅分类，还按某种特性排序，两值的差无意义，例如教育程度、收入能力、电影评级
• 定距变量：可比较大小，差有意义的变量
  

性分析

变量间无线性相关，还可能存在非线性关联。相对下述方法应用性比较强

对应步骤

• describe()描述：查看异常值。
• info()了解每列的type，有助于了解是否存在除了nan以外的特殊符号异常。
• 判断缺失与异常：使用is_null函数查看缺失，value_counts函数查看数据情况。例如数值少到无影响可删除。
• 绘制数据分布
  各种拟合方法，选择最适合的拟合方法处理。
• 统计数值变量的相关性：皮尔曼相关系数（斯皮尔曼和卡方检验做非数值的）：低级的模型需要剔除相关性强的特征，高级的例如XGB、随机森林等可以不剔除。
• 统计特征的偏度与峰度：pandas自带。
• 会址特征之间的关系图：根据定量方法看线性相关，pairplot可以看到更多的非线性相关。
• 绘制类别特征分布图：各个特征之间的取值区别。value取值为0或1，y_test有很大的区分效果。

常见问题

Q1：回归对数据的分布有什么要求？

不同模型对数据分布要求不同，有个基本假设，例如每个样本假设属于同分布的；变量之间相互；自变量和应变量同分布；长尾分布中进行Log后，长尾影响会放大。

Q2：用随机森林做模型，需要怎么做特征工程？

做特征工程，再用模型试用，和其他模型做特征工程差不多。线性一般要做归一化，XGB、LGBM、随机森林不需要满足量纲一致；深度模型省去特征模型的步骤。

Q3：求偏度和峰度的目的

偏度（左偏、右偏）表示数据需要做特殊处理；峰度表示凸起的高度。

Q4：刚拿到数据时怎么筛选特征？

EDA的目的就是这个。

Q5：方差小/不平衡等等的标准是什么？

相对而言，一般凭自己的经验；或相对比较。

Q6：脱敏处理

映射方法或哈希表，未知。

Q7：数据集的划分与保留？

Task4建模中有详解

Q8：模型的选择？模型的融合？

Task4和Task5

Q9：整个数据挖掘用时最多？重难点？

特征工程

Q10：组队合作和管理迭代？

先做再组队，github可做管理迭代。

Q11：国外用外部数据？

提前很大的数据库训练好模型，将好的模型迁移训练，类似pretrain。

Q12：如何将规则引入模型？

一开始用简单的规则做预测（例如线性回归、中位数*权重），后期将规则当做特征放入模型里面，特征工程里面的特征进行融合放在模型里面。

Q13：如果测试集包含异常值如何处理？

不合符训练模型样本分布，先分析为何会异常？手动解决。

Q14：匿名特征可以用PCA降维吗？

PCA降维会损失特征（具体百度）