专栏首页AI研习社Kaggle Titanic 生存预测比赛超完整笔记(上)

Kaggle Titanic 生存预测比赛超完整笔记(上)

一直想在Kaggle上参加一次比赛,奈何被各种事情所拖累。为了熟悉一下比赛的流程和对数据建模有个较为直观的认识,断断续续用一段时间做了Kaggle上的入门比赛:Titanic: Machine Learning from Disaster。

总的来说收获还算是挺大的吧。本来想的是只简单的做一下,在整个进行的过程中发现有很多好的Kernels以及数据分析的流程和方法,但是却鲜有比较清晰直观的流程和较为全面的分析方法。所以,本着自己强迫症的精神,同时也算对这次小比赛的一些方式方法以及绘图分析技巧做一个较为系统的笔记,经过几天快要吐血的整理下,本文新鲜出炉。

本文参考了若干kernels以及博客知文,文章下方均有引用说明。

1. 数据总览

Titanic 生存模型预测,其中包含了两组数据:train.csv 和 test.csv,分别为训练集合和测试集合。

import reimport numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport warningswarnings.filterwarnings('ignore')%matplotlib inline

观察前几行的源数据:

train_data = pd.read_csv('data/train.csv')test_data = pd.read_csv('data/test.csv')sns.set_style('whitegrid')train_data.head()

数据信息总览:

train_data.info()print("-" * 40)test_data.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
    RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
    Data columns (total 12 columns):
    PassengerId    891 non-null int64
    Survived       891 non-null int64
    Pclass         891 non-null int64
    Name           891 non-null object
    Sex            891 non-null object
    Age            714 non-null float64
    SibSp          891 non-null int64
    Parch          891 non-null int64
    Ticket         891 non-null object
    Fare           891 non-null float64
    Cabin          204 non-null object
    Embarked       889 non-null object
    dtypes: float64(2), int64(5), object(5)
    memory usage: 83.6+ KB
    ----------------------------------------
    <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
    RangeIndex: 418 entries, 0 to 417
    Data columns (total 11 columns):
    PassengerId    418 non-null int64
    Pclass         418 non-null int64
    Name           418 non-null object
    Sex            418 non-null object
    Age            332 non-null float64
    SibSp          418 non-null int64
    Parch          418 non-null int64
    Ticket         418 non-null object
    Fare           417 non-null float64
    Cabin          91 non-null object
    Embarked       418 non-null object
    dtypes: float64(2), int64(4), object(5)
    memory usage: 36.0+ KB

从上面我们可以看出,Age、Cabin、Embarked、Fare几个特征存在缺失值。

绘制存活的比例:

train_data['Survived'].value_counts().plot.pie(autopct = '%1.2f%%')

2. 缺失值处理的方法

对数据进行分析的时候要注意其中是否有缺失值。

一些机器学习算法能够处理缺失值,比如神经网络,一些则不能。对于缺失值,一般有以下几种处理方法:

  • (1)如果数据集很多,但有很少的缺失值,可以删掉带缺失值的行;
  • (2)如果该属性相对学习来说不是很重要,可以对缺失值赋均值或者众数。比如在哪儿上船Embarked这一属性(共有三个上船地点),缺失俩值,可以用众数赋值
train_data.Embarked[train_data.Embarked.isnull()] = train_data.Embarked.dropna().mode().values
  • (3)对于标称属性,可以赋一个代表缺失的值,比如‘U0’。因为缺失本身也可能代表着一些隐含信息。比如船舱号Cabin这一属性,缺失可能代表并没有船舱。
#replace missing value with U0train_data['Cabin'] = train_data.Cabin.fillna('U0') # train_data.Cabin[train_data.Cabin.isnull()]='U0'
  • (4)使用回归 随机森林等模型来预测缺失属性的值。因为Age在该数据集里是一个相当重要的特征(先对Age进行分析即可得知),所以保证一定的缺失值填充准确率是非常重要的,对结果也会产生较大影响。一般情况下,会使用数据完整的条目作为模型的训练集,以此来预测缺失值。对于当前的这个数据,可以使用随机森林来预测也可以使用线性回归预测。这里使用随机森林预测模型,选取数据集中的数值属性作为特征(因为sklearn的模型只能处理数值属性,所以这里先仅选取数值特征,但在实际的应用中需要将非数值特征转换为数值特征)
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor#choose training data to predict ageage_df = train_data[['Age','Survived','Fare', 'Parch', 'SibSp', 'Pclass']]age_df_notnull = age_df.loc[(train_data['Age'].notnull())]age_df_isnull = age_df.loc[(train_data['Age'].isnull())]X = age_df_notnull.values[:,1:]Y = age_df_notnull.values[:,0]# use RandomForestRegression to train dataRFR = RandomForestRegressor(n_estimators=1000, n_jobs=-1)RFR.fit(X,Y)predictAges = RFR.predict(age_df_isnull.values[:,1:])train_data.loc[train_data['Age'].isnull(), ['Age']]= predictAges

让我们再来看一下缺失数据处理后的DataFram:

train_data.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
  RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
  Data columns (total 12 columns):
  PassengerId    891 non-null int64
  Survived       891 non-null int64
  Pclass         891 non-null int64
  Name           891 non-null object
  Sex            891 non-null object
  Age            891 non-null float64
  SibSp          891 non-null int64
  Parch          891 non-null int64
  Ticket         891 non-null object
  Fare           891 non-null float64
  Cabin          891 non-null object
  Embarked       891 non-null object
  dtypes: float64(2), int64(5), object(5)
  memory usage: 83.6+ KB

3. 分析数据关系

(1) 性别与是否生存的关系 Sex

train_data.groupby(['Sex','Survived'])['Survived'].count()
Sex     Survived
  female  0            81
          1           233
  male    0           468
          1           109
  Name: Survived, dtype: int64
train_data[['Sex','Survived']].groupby(['Sex']).mean().plot.bar()

以上为不同性别的生存率,可见在泰坦尼克号事故中,还是体现了Lady First。

(2) 船舱等级和生存与否的关系 Pclass

train_data.groupby(['Pclass','Survived'])['Pclass'].count()
Pclass  Survived
  1       0            80
          1           136
  2       0            97
          1            87
  3       0           372
          1           119
  Name: Pclass, dtype: int64
train_data[['Pclass','Survived']].groupby(['Pclass']).mean().plot.bar()
train_data[['Sex','Pclass','Survived']].groupby(['Pclass','Sex']).mean().plot.bar()

不同等级船舱的男女生存率:

train_data.groupby(['Sex', 'Pclass', 'Survived'])['Survived'].count()
Sex     Pclass  Survived
  female  1       0             3
                  1            91
          2       0             6
                  1            70
          3       0            72
                  1            72
  male    1       0            77
                  1            45
          2       0            91
                  1            17
          3       0           300
                  1            47
  Name: Survived, dtype: int64

从图和表中可以看出,总体上泰坦尼克号逃生是妇女优先,但是对于不同等级的船舱还是有一定的区别。

(3) 年龄与存活与否的关系 Age

分别分析不同等级船舱和不同性别下的年龄分布和生存的关系:

fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize = (18, 8))sns.violinplot("Pclass", "Age", hue="Survived", data=train_data, split=True, ax=ax[0])ax[0].set_title('Pclass and Age vs Survived')ax[0].set_yticks(range(0, 110, 10))sns.violinplot("Sex", "Age", hue="Survived", data=train_data, split=True, ax=ax[1])ax[1].set_title('Sex and Age vs Survived')ax[1].set_yticks(range(0, 110, 10))plt.show()

分析总体的年龄分布:

plt.figure(figsize=(12,5))plt.subplot(121)train_data['Age'].hist(bins=70)plt.xlabel('Age')plt.ylabel('Num')plt.subplot(122)train_data.boxplot(column='Age', showfliers=False)plt.show()

不同年龄下的生存和非生存的分布情况:

facet = sns.FacetGrid(train_data, hue="Survived",aspect=4)facet.map(sns.kdeplot,'Age',shade= True)facet.set(xlim=(0, train_data['Age'].max()))facet.add_legend()

不同年龄下的平均生存率:

# average survived passengers by agefig, axis1 = plt.subplots(1,1,figsize=(18,4))train_data["Age_int"] = train_data["Age"].astype(int)average_age = train_data[["Age_int", "Survived"]].groupby(['Age_int'],as_index=False).mean()sns.barplot(x='Age_int', y='Survived', data=average_age)
train_data['Age'].describe()
count    891.000000
 mean      29.668231
 std       13.739002
 min        0.420000
 25%       21.000000
 50%       28.000000
 75%       37.000000
 max       80.000000
 Name: Age, dtype: float64

样本有891,平均年龄约为30岁,标准差13.5岁,最小年龄为0.42,最大年龄80.

按照年龄,将乘客划分为儿童、少年、成年和老年,分析四个群体的生还情况:

bins = [0, 12, 18, 65, 100]train_data['Age_group'] = pd.cut(train_data['Age'], bins)by_age = train_data.groupby('Age_group')['Survived'].mean()by_age
Age_group
 (0, 12]      0.506173
 (12, 18]     0.466667
 (18, 65]     0.364512
 (65, 100]    0.125000
 Name: Survived, dtype: float64
by_age.plot(kind = 'bar')

(4) 称呼与存活与否的关系 Name

通过观察名字数据,我们可以看出其中包括对乘客的称呼,如:Mr、Miss、Mrs等,称呼信息包含了乘客的年龄、性别,同时也包含了如社会地位等的称呼,如:Dr,、Lady、Major、Master等的称呼。

train_data['Title'] = train_data['Name'].str.extract(' ([A-Za-z]+)\.', expand=False)pd.crosstab(train_data['Title'], train_data['Sex'])

观察不同称呼与生存率的关系:

train_data[['Title','Survived']].groupby(['Title']).mean().plot.bar()

同时,对于名字,我们还可以观察名字长度和生存率之间存在关系的可能:

fig, axis1 = plt.subplots(1,1,figsize=(18,4))train_data['Name_length'] = train_data['Name'].apply(len)name_length = train_data[['Name_length','Survived']].groupby(['Name_length'],as_index=False).mean()sns.barplot(x='Name_length', y='Survived', data=name_length)

从上面的图片可以看出,名字长度和生存与否确实也存在一定的相关性。

(5) 有无兄弟姐妹和存活与否的关系 SibSp

# 将数据分为有兄弟姐妹的和没有兄弟姐妹的两组:sibsp_df = train_data[train_data['SibSp'] != 0]no_sibsp_df = train_data[train_data['SibSp'] == 0]
plt.figure(figsize=(10,5))plt.subplot(121)sibsp_df['Survived'].value_counts().plot.pie(labels=['No Survived', 'Survived'], autopct = '%1.1f%%')plt.xlabel('sibsp')plt.subplot(122)no_sibsp_df['Survived'].value_counts().plot.pie(labels=['No Survived', 'Survived'], autopct = '%1.1f%%')plt.xlabel('no_sibsp')plt.show()

(6) 有无父母子女和存活与否的关系 Parch

和有无兄弟姐妹一样,同样分析可以得到:

parch_df = train_data[train_data['Parch'] != 0]no_parch_df = train_data[train_data['Parch'] == 0]plt.figure(figsize=(10,5))plt.subplot(121)parch_df['Survived'].value_counts().plot.pie(labels=['No Survived', 'Survived'], autopct = '%1.1f%%')plt.xlabel('parch')plt.subplot(122)no_parch_df['Survived'].value_counts().plot.pie(labels=['No Survived', 'Survived'], autopct = '%1.1f%%')plt.xlabel('no_parch')plt.show()

(7) 亲友的人数和存活与否的关系 SibSp & Parch

fig,ax=plt.subplots(1,2,figsize=(18,8))train_data[['Parch','Survived']].groupby(['Parch']).mean().plot.bar(ax=ax[0])ax[0].set_title('Parch and Survived')train_data[['SibSp','Survived']].groupby(['SibSp']).mean().plot.bar(ax=ax[1])ax[1].set_title('SibSp and Survived')
train_data['Family_Size'] = train_data['Parch'] + train_data['SibSp'] + 1train_data[['Family_Size','Survived']].groupby(['Family_Size']).mean().plot.bar()

从图表中可以看出,若独自一人,那么其存活率比较低;但是如果亲友太多的话,存活率也会很低。

(8) 票价分布和存活与否的关系 Fare

首先绘制票价的分布情况:

plt.figure(figsize=(10,5))train_data['Fare'].hist(bins = 70)train_data.boxplot(column='Fare', by='Pclass', showfliers=False)plt.show()
train_data['Fare'].describe()
count    891.000000
 mean      32.204208
 std       49.693429
 min        0.000000
 25%        7.910400
 50%       14.454200
 75%       31.000000
 max      512.329200
 Name: Fare, dtype: float64

绘制生存与否与票价均值和方差的关系:

fare_not_survived = train_data['Fare'][train_data['Survived'] == 0]fare_survived = train_data['Fare'][train_data['Survived'] == 1]average_fare = pd.DataFrame([fare_not_survived.mean(), fare_survived.mean()])std_fare = pd.DataFrame([fare_not_survived.std(), fare_survived.std()])average_fare.plot(yerr=std_fare, kind='bar', legend=False)plt.show()

由上图标可知,票价与是否生还有一定的相关性,生还者的平均票价要大于未生还者的平均票价。

(9) 船舱类型和存活与否的关系 Cabin

由于船舱的缺失值确实太多,有效值仅仅有204个,很难分析出不同的船舱和存活的关系,所以在做特征工程的时候,可以直接将该组特征丢弃。

当然,这里我们也可以对其进行一下分析,对于缺失的数据都分为一类。

简单地将数据分为是否有Cabin记录作为特征,与生存与否进行分析:

# Replace missing values with "U0"train_data.loc[train_data.Cabin.isnull(), 'Cabin'] = 'U0'train_data['Has_Cabin'] = train_data['Cabin'].apply(lambda x: 0 if x == 'U0' else 1)train_data[['Has_Cabin','Survived']].groupby(['Has_Cabin']).mean().plot.bar()

对不同类型的船舱进行分析:

# create feature for the alphabetical part of the cabin numbertrain_data['CabinLetter'] = train_data['Cabin'].map(lambda x: re.compile("([a-zA-Z]+)").search(x).group())# convert the distinct cabin letters with incremental integer valuestrain_data['CabinLetter'] = pd.factorize(train_data['CabinLetter'])[0]train_data[['CabinLetter','Survived']].groupby(['CabinLetter']).mean().plot.bar()

可见,不同的船舱生存率也有不同,但是差别不大。所以在处理中,我们可以直接将特征删除。

(10) 港口和存活与否的关系 Embarked

泰坦尼克号从英国的南安普顿港出发,途径法国瑟堡和爱尔兰昆士敦,那么在昆士敦之前上船的人,有可能在瑟堡或昆士敦下船,这些人将不会遇到海难。

sns.countplot('Embarked', hue='Survived', data=train_data)plt.title('Embarked and Survived')
sns.factorplot('Embarked', 'Survived', data=train_data, size=3, aspect=2)plt.title('Embarked and Survived rate')plt.show()

由上可以看出,在不同的港口上船,生还率不同,C最高,Q次之,S最低。

以上为所给出的数据特征与生还与否的分析。

据了解,泰坦尼克号上共有2224名乘客。本训练数据只给出了891名乘客的信息,如果该数据集是从总共的2224人中随机选出的,根据中心极限定理,该样本的数据也足够大,那么我们的分析结果就具有代表性;但如果不是随机选取,那么我们的分析结果就可能不太靠谱了。

(11) 其他可能和存活与否有关系的特征

对于数据集中没有给出的特征信息,我们还可以联想其他可能会对模型产生影响的特征因素。如:乘客的国籍、乘客的身高、乘客的体重、乘客是否会游泳、乘客职业等等。

另外还有数据集中没有分析的几个特征:Ticket(船票号)、Cabin(船舱号),这些因素的不同可能会影响乘客在船中的位置从而影响逃生的顺序。但是船舱号数据缺失,船票号类别大,难以分析规律,所以在后期模型融合的时候,将这些因素交由模型来决定其重要性。

4. 变量转换

变量转换的目的是将数据转换为适用于模型使用的数据,不同模型接受不同类型的数据,Scikit-learn要求数据都是数字型numeric,所以我们要将一些非数字型的原始数据转换为数字型numeric。

所以下面对数据的转换进行介绍,以在进行特征工程的时候使用。

所有的数据可以分为两类:

  • 1.定性(Quantitative)变量可以以某种方式排序,Age就是一个很好的列子。
  • 2.定量(Qualitative)变量描述了物体的某一(不能被数学表示的)方面,Embarked就是一个例子。

定性(Qualitative)转换:

1. Dummy Variables

就是类别变量或者二元变量,当qualitative variable是一些频繁出现的几个独立变量时,Dummy Variables比较适合使用。我们以Embarked为例,Embarked只包含三个值'S','C','Q',我们可以使用下面的代码将其转换为dummies:

embark_dummies  = pd.get_dummies(train_data['Embarked'])train_data = train_data.join(embark_dummies)train_data.drop(['Embarked'], axis=1,inplace=True)
embark_dummies = train_data[['S', 'C', 'Q']]embark_dummies.head()

2. Factorizing

dummy不好处理Cabin(船舱号)这种标称属性,因为他出现的变量比较多。所以Pandas有一个方法叫做factorize(),它可以创建一些数字,来表示类别变量,对每一个类别映射一个ID,这种映射最后只生成一个特征,不像dummy那样生成多个特征。

# Replace missing values with "U0"train_data['Cabin'][train_data.Cabin.isnull()] = 'U0'# create feature for the alphabetical part of the cabin numbertrain_data['CabinLetter'] = train_data['Cabin'].map( lambda x : re.compile("([a-zA-Z]+)").search(x).group())# convert the distinct cabin letters with incremental integer valuestrain_data['CabinLetter'] = pd.factorize(train_data['CabinLetter'])[0]
train_data['CabinLetter'].head()
0    0
 1    1
 2    0
 3    1
 4    0
 Name: CabinLetter, dtype: int64

定量(Quantitative)转换:

1. Scaling

Scaling可以将一个很大范围的数值映射到一个很小的范围(通常是-1 - 1,或则是0 - 1),很多情况下我们需要将数值做Scaling使其范围大小一样,否则大范围数值特征将会由更高的权重。比如:Age的范围可能只是0-100,而income的范围可能是0-10000000,在某些对数组大小敏感的模型中会影响其结果。

下面对Age进行Scaling:

from sklearn import preprocessingassert np.size(train_data['Age']) == 891# StandardScaler will subtract the mean from each value then scale to the unit variancescaler = preprocessing.StandardScaler()train_data['Age_scaled'] = scaler.fit_transform(train_data['Age'].values.reshape(-1, 1))
train_data['Age_scaled'].head()
0   -0.558449
 1    0.606773
 2   -0.267144
 3    0.388293
 4    0.388293
 Name: Age_scaled, dtype: float64

2. Binning

Binning通过观察“邻居”(即周围的值)将连续数据离散化。存储的值被分布到一些“桶”或“箱“”中,就像直方图的bin将数据划分成几块一样。下面的代码对Fare进行Binning。

# Divide all fares into quartilestrain_data['Fare_bin'] = pd.qcut(train_data['Fare'], 5)train_data['Fare_bin'].head()
0      (-0.001, 7.854]
 1    (39.688, 512.329]
 2        (7.854, 10.5]
 3    (39.688, 512.329]
 4        (7.854, 10.5]
 Name: Fare_bin, dtype: category
 Categories (5, interval[float64]): [(-0.001, 7.854] < (7.854, 10.5] < (10.5, 21.679] < (21.679, 39.688] < (39.688, 512.329]]

在将数据Bining化后,要么将数据factorize化,要么dummies化。

# qcut() creates a new variable that identifies the quartile range, but we can't use the string# so either factorize or create dummies from the result# factorizetrain_data['Fare_bin_id'] = pd.factorize(train_data['Fare_bin'])[0]# dummiesfare_bin_dummies_df = pd.get_dummies(train_data['Fare_bin']).rename(columns=lambda x: 'Fare_' + str(x))train_data = pd.concat([train_data, fare_bin_dummies_df], axis=1)

(未完待续)

本文分享自微信公众号 - AI研习社(okweiwu),作者:大树先生

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2017-12-08

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