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预测python数据分析师的工资

一、对薪资进行转换

在这之前先导入模块并读入文件,不仅有训练数据文件,还有一组自拟的测试数据文件。

为了更好地进行分析,我们要对薪资做一个预处理。由于其分布比较散乱,很多值的个数只有1。为了不造成过大的误差,根据其分布情况,可以将它分成【5k 以下、5k-10k、10k-20k、20k-30k、30k-40k、40k 以上】,为了更加方便我们分析,取每个薪资范围的中位数,并划分到我们指定的范围内。

处理完成后,我们可以将“薪资”单独提取出来当作训练集的 label。

y_train = train_data.pop('薪资').values

二、对变量进行转换

把category的变量转变成numerical表达式

由于变量都不是numerical变量,在训练的时候计算机没办法识别,因此要对它们进行转换。 当我们用numerical来表达categorical的时候,要注意,数字本身有大小的含义,所以乱用数字会给之后的模型学习带来麻烦。于是我们可以用One-Hot的方法来表达category。

pandas自带的get_dummies方法,可以一键做到One-Hot。 这里按我的理解解释一下One-Hot:比如说data['学历要求']有'大专', '本科', '硕士', '不限'。但data['学历要求']=='本科',则他可以用字典表示成这样{'大专': 0, '本科':1, '硕士':0, '不限':0},用向量表示为[0, 1, 0, 0] 。

在此之前,将测试集和训练集组合起来一起处理,稍微方便一点。

为了更好地理解 One-Hot ,把处理后的结果展示出来,得到的结果是这样的:

当然,也可以用别的方法,比如用数字代替不同的值,这也是可以的。

上次可视化分析的时候就已经知道数据集中不存在缺失值了,为了走一下流程并确保正确性,再次看一下是否有缺失值。

dummied_data.isnull().sum().sort_values(ascending=False).head(10)

OK,很好,没有缺失值。这些值比较简单,不需要做那么多工作,但还是要先把训练集和测试集分开。

X_train = dummied_data[:train_data.shape[0]].values

X_test = dummied_data[-test_data.shape[0]:].values

三、选择参数

1、DecisionTree(决策树)

这个过程主要是通过交叉验证获得使模型更好时的参数,交叉验证大概可以理解为,把训练集分成几部分,然后分别把他们设置为训练集和测试集,重复循环训练得到的结果取平均值。Emmm... 感觉这样讲还是有点笼统,还是上网查来得详细吧哈哈。

然后我们得到的参数和值得关系如图所示:

可见当 max_features = 0.2 时达到最大,大概有0.5418。

2、ensemble(集成算法)

集成学习简单理解就是指采用多个分类器对数据集进行预测,从而提高整体分类器的泛化能力。这里将采用sklearn 的 AdaBoostClassifier(adaptive boosting) 通过改变训练样本的权值,学习多个分类器,并将这些分类器进行线性组合,提高泛化性能。

当 estimators=20 的时候,score最高,大概有0.544,虽然跟单个决策树的 score 的值相差不大,但总体还是有所提升。

四、建立模型

参数选择完毕,就可以建立模型了。

至于结果,总不可能预测得很完美,而且不同模型的结果也会有所不同,更何况它预测出来的结果是否符合常理还有待商榷,所以就把它当作一个小项目就好了

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20190421A08RH400?refer=cp_1026
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