如何使用python對(duì)泰坦尼克號(hào)幸存者進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)

本篇內(nèi)容主要講解“如何使用python對(duì)泰坦尼克號(hào)幸存者進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)”，感興趣的朋友不妨來(lái)看看。本文介紹的方法操作簡(jiǎn)單快捷，實(shí)用性強(qiáng)。下面就讓小編來(lái)帶大家學(xué)習(xí)“如何使用python對(duì)泰坦尼克號(hào)幸存者進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)”吧!

數(shù)據(jù)獲取

當(dāng)我們成功注冊(cè)賬號(hào)后，可以在競(jìng)賽鏈接中找到泰坦尼克沉船存活的競(jìng)賽鏈接，如下圖所示：

進(jìn)入競(jìng)賽頁(yè)面后，可以看到關(guān)于競(jìng)賽的簡(jiǎn)單介紹以及其他人的代碼等內(nèi)容，在這里我們點(diǎn)擊Data。

注意下面的數(shù)據(jù)介紹，這里的數(shù)據(jù)介紹將會(huì)幫助我們了解數(shù)據(jù)的基本情況以及其代表的內(nèi)容。

我們獲取到數(shù)據(jù)之后，打開(kāi)編譯環(huán)境準(zhǔn)備開(kāi)始進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，在本文中我使用的是jupyter進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，當(dāng)然可以選擇自己習(xí)慣的編譯環(huán)境進(jìn)行后續(xù)的工作。

拿到數(shù)據(jù)之后，我們首先編寫(xiě)代碼將其讀取進(jìn)編譯環(huán)境中，代碼如下：

# 導(dǎo)入pandas
import pandas as pd
# 將訓(xùn)練集數(shù)據(jù)導(dǎo)入
data = pd.read_csv('train.csv')

導(dǎo)入數(shù)據(jù)后的結(jié)果如下：

數(shù)據(jù)初步觀察與處理 數(shù)據(jù)觀察 數(shù)據(jù)清理4C原則

在我們拿到數(shù)據(jù)后，我們需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的觀察以及數(shù)據(jù)清洗。這里介紹Kaggle大佬提出的數(shù)據(jù)清理4C原則，其分別是：

Correcting（糾正）：顧名思義，糾正數(shù)據(jù)就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值的處理。例如年齡如果存在100+的數(shù)據(jù)，那么這一定是不正常的值。我們將對(duì)不同的數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值的檢查以確保其是正常有效的。但是，當(dāng)我們從原始的數(shù)據(jù)中修改數(shù)據(jù)的時(shí)候一定要謹(jǐn)慎行事，因?yàn)榻⒁粋€(gè)準(zhǔn)確的模型的基石就是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)決定了模型的好壞

Completing（補(bǔ)充）：補(bǔ)充缺失值以及被我們所發(fā)現(xiàn)的異常值是必須的。雖然在某些模型中，可以自動(dòng)的幫助我們處理缺失值兒不需要處理（例如決策樹(shù)）。在這部分中，我們通常會(huì)選擇缺失占比小的缺失值進(jìn)行刪除，兒占比較大或者占比非常大的缺失值，我們會(huì)考慮在原有的數(shù)據(jù)中探尋某種規(guī)律將其進(jìn)行填充。

Creating（創(chuàng)建）：特征工程中需要我們對(duì)原有的特征進(jìn)行理解并決定是否提取新的特征。例如，在本題中我們可以考慮對(duì)年齡進(jìn)行分段作為一個(gè)新的特征考慮在內(nèi)。當(dāng)然這里的前提是，我們對(duì)問(wèn)題有一個(gè)深刻的了解，探尋我們提取的特征是否真的能夠?qū)ψ詈蟮哪Ｐ蜆?gòu)建有幫助。這就需要我們反復(fù)驗(yàn)證，思考進(jìn)行提取特征，找尋到真正對(duì)不同問(wèn)題有幫助的特征。

Converting（轉(zhuǎn)換）：在針對(duì)某些特定的數(shù)據(jù)格式的時(shí)候，可能還需要我們進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。這當(dāng)然是非常重要的，例如某些字符串類(lèi)型的數(shù)據(jù)，需要我們轉(zhuǎn)換為數(shù)值的形式來(lái)表示。

在這一步中，我們將調(diào)用pandas中的基本函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的觀察。我們首先調(diào)用info（）查看數(shù)據(jù)的類(lèi)型以及基本情況，代碼如下：

data.info()

結(jié)果如下：

當(dāng)我們調(diào)用該函數(shù)后，可以看到所有數(shù)據(jù)的類(lèi)型以及基本情況。

這里需要注意我標(biāo)注的數(shù)據(jù)，我們發(fā)現(xiàn)Age數(shù)據(jù)與其它數(shù)據(jù)相比數(shù)量少了很多，也就是我們說(shuō)的缺失值。與此同時(shí)，可以看到Cabin以及Embarked也存在缺失的情況。

這些都需要我們關(guān)注，并在后續(xù)進(jìn)行一些處理。

隨后，我們調(diào)用describe()函數(shù)進(jìn)一步觀察數(shù)據(jù)的分布情況，該函數(shù)可以幫助我們計(jì)算每列數(shù)據(jù)的分布以及平均值等內(nèi)容。代碼如下：

data.describe()

結(jié)果如下：

這里我們發(fā)現(xiàn)Parch數(shù)據(jù)的75%都是0，存在明顯的分布不均勻的情況，后續(xù)可能需要處理。

缺失值處理（Completing）

在上節(jié)中，我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在一定的缺失情況，我們首先對(duì)其進(jìn)行可視化，這能夠使得我們對(duì)數(shù)據(jù)的觀察更直觀。

在這里我們用到了missingno庫(kù)進(jìn)行缺失數(shù)據(jù)的可視化，其對(duì)缺失數(shù)據(jù)的可視化更加直觀。

使用之前，請(qǐng)確保自己已經(jīng)安裝該庫(kù)。

使用該庫(kù)進(jìn)行可視化的代碼如下：

# 在數(shù)據(jù)中抽樣100個(gè)單位
data_sample = data.sample(100)
msno.matrix(data_sample)

結(jié)果如下：

可以發(fā)現(xiàn)，Cabin的缺失值較為明顯，Age也存在一些缺失值。

因?yàn)閿?shù)據(jù)中每列代表的情況不盡相同，所以我們將針對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行不同的處理方法。

我們?cè)偻ㄟ^(guò)代碼來(lái)觀察一下缺失的數(shù)據(jù)情況，代碼與結(jié)果如下：

missing_data = data.isnull().sum()
missing_data = missing_data [missing_data >0]
missing_data

Embarked的處理

我們首先處理Embarked列，在上邊的數(shù)據(jù)觀察中發(fā)現(xiàn)其擁有兩個(gè)缺失值，因?yàn)橄鄬?duì)于全部的一千條數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)其量級(jí)較小，所以我們?cè)谶@里直接選擇該列缺失的兩條數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除處理，代碼如下：

# 在data中尋找Embarked的缺失值 找到后在原表中將其行刪除
data.dropna(axis=0, how='any',subset=['Embarked'], inplace=True)

dropna 參數(shù)介紹：
axis: default 0指行,1為列
how: {‘any’, ‘all’}, default ‘any’指帶缺失值的所有行;'all’指清除全是缺失值的
thresh: int,保留含有int個(gè)非空值的行
subset: 對(duì)特定的列進(jìn)行缺失值刪除處理
inplace: 這個(gè)很常見(jiàn),True表示直接在原數(shù)據(jù)上更改

Age的處理

在上述觀察中，我們發(fā)現(xiàn)Age存在一定的缺失情況，接下來(lái)我們對(duì)其進(jìn)行處理。

我們由Kaggle中的數(shù)據(jù)介紹中了解到，其表示乘客的年齡，且缺失值相對(duì)來(lái)說(shuō)較多，不能夠直接采用刪除的方式。

我們首先觀察Age的分布情況，繪制年齡的直方圖，代碼如下：

data.hist(column='Age')

結(jié)果如下：

我們注意到，年齡的分布存在一定的偏態(tài)，這時(shí)候更適合采用中位數(shù)進(jìn)行填充。

注意：偏態(tài)分布的大部分值都聚集在變量分布的一側(cè)，中位數(shù)可以很好的表示中心趨勢(shì)。

所以，我們對(duì)年齡的缺失值進(jìn)行中位數(shù)的填充。代碼如下:

data['Age'].fillna(data['Age'].median(), inplace=True)

至此，我們對(duì)于年齡的缺失值處理完畢。

Cabin的處理

我們首先看一下Cabin的數(shù)據(jù)解釋?zhuān)篊abin number（機(jī)艙號(hào)碼）

對(duì)于該特征來(lái)說(shuō)，仿佛對(duì)于最終的數(shù)據(jù)幫助不大。即使其對(duì)于最后的數(shù)據(jù)是非常重要的，由于其缺失值過(guò)多且不容易探尋其中的規(guī)律，我們還是選擇對(duì)其做刪除的處理。

代碼如下：

# 這里我直接刪除了該列
del data['Cabin']

至此，所有數(shù)據(jù)的缺失值處理完畢。

異常值的檢測(cè)與處理（Correcting）

在本例中，我們能夠進(jìn)行檢測(cè)并處理的主要是Age特征，因?yàn)槲覀冾A(yù)先知道其大概的范圍。在這里我們繪制箱線圖觀察其數(shù)據(jù)的異常情況決定是否需要進(jìn)行處理，代碼如下：

data['Age'].plot.box()

結(jié)果如下：

在這里，我們可以看到該數(shù)據(jù)的最高點(diǎn)在80，符合我們對(duì)于數(shù)據(jù)的預(yù)先認(rèn)知，遂不進(jìn)行處理。

特征構(gòu)建（Create）

在這部分中，要求我們對(duì)不同的特征有一定的了解以及認(rèn)識(shí)，在這里我列出所有的特征含義。

特征名稱(chēng)含義survival是否存活，1表示存活，0表示沒(méi)有pclass表示票的種類(lèi)，分別為1，2，3等sex性別Age年齡sibsp在泰坦尼克號(hào)上的兄弟姐妹/配偶的數(shù)量parch在泰坦尼克號(hào)上的父母/子女人數(shù)ticket票號(hào)fare乘客票價(jià)cabin機(jī)艙號(hào)embarked上岸港口 ，C = Cherbourg, Q = Queenstown, S = Southampton

在這里，我們提取兩個(gè)特征，分別是乘客家庭規(guī)模，是否獨(dú)自一人，并對(duì)票價(jià)以及年齡進(jìn)行分段構(gòu)造兩個(gè)新的特征。

注意：針對(duì)不同的項(xiàng)目采取的特征提取工作并不相同，因?yàn)檫@需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)進(jìn)行分析并提取。

我們首先針對(duì)家庭規(guī)模以及是否獨(dú)自一人創(chuàng)建新的兩個(gè)特征，代碼如下：

data['FamilySize'] = data['SibSp'] + data['Parch'] + 1

data['IsAlone'] = 1 
data['IsAlone'].loc[data['FamilySize'] > 1] = 0

然后，我們對(duì)年齡和票價(jià)進(jìn)行分段，代碼如下：

data['FareBin'] = pd.qcut(data['Fare'], 4)
data['AgeBin'] = pd.cut(data['Age'].astype(int), 5)

這里簡(jiǎn)單介紹一下上述兩個(gè)函數(shù)的區(qū)別與作用
qcut：根據(jù)傳入的數(shù)值進(jìn)行等頻分箱，即每個(gè)箱子中含有的數(shù)的數(shù)量是相同的。
cut：根據(jù)傳入的數(shù)值進(jìn)行等距離分箱，即每個(gè)箱子的間距都是相同的。

特別的，在本節(jié)中特征工程的過(guò)程要根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)進(jìn)行不同的特征提取，這個(gè)過(guò)程需要我們對(duì)業(yè)務(wù)有足夠的理解程度。幾個(gè)好的特征對(duì)后續(xù)的模型精確程度有很大的積極影響。

數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換（Convert）

某些特定的格式在很多模型中其實(shí)是不適用的，在本例中經(jīng)過(guò)上述處理后的數(shù)據(jù)如下所示：

圖中的性別等內(nèi)容都為字符類(lèi)型，這顯然在模型中存在一定的不兼容情況，這就需要我們進(jìn)行一定程度的格式轉(zhuǎn)換。

在本部分中，我們要處理的有以下幾個(gè)部分：

PassengerId：用戶id的部分對(duì)后面的預(yù)測(cè)仿佛用處不大，我們對(duì)其進(jìn)行刪除。Name：這里的名字中有MR.MISS等信息，這可能對(duì)后續(xù)的模型有幫助，我們對(duì)其進(jìn)行處理保留。Sex：需要進(jìn)行編碼使用，因?yàn)樗亲址?lèi)型。Ticket：仿佛用處不大，這里我們選擇刪除。Embarked：需要進(jìn)行編碼使用，因?yàn)樗亲址?lèi)型。FareBin：需要進(jìn)行編碼使用，因?yàn)樗且粋€(gè)范圍。AgeBin：需要進(jìn)行編碼使用，因?yàn)樗且粋€(gè)范圍。

我們首先對(duì)需要?jiǎng)h除的兩列進(jìn)行刪除的操作，代碼如下：

del data['PassengerId']
del data['Ticket']

然后我們對(duì)Name進(jìn)行處理，將其中的身份信息提取出來(lái)，代碼如下：

data['Title'] = data['Name'].str.split(", ", expand=True)[1].str.split(".", expand=True)[0]

結(jié)果如下：

最后，我們對(duì)需要編碼的數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼：

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, LabelEncoder
label = LabelEncoder()

data['Sex_Code'] = label.fit_transform(data['Sex'])
data['Embarked_Code'] = label.fit_transform(data['Embarked'])
data['Title_Code'] = label.fit_transform(data['Title'])
data['AgeBin_Code'] = label.fit_transform(data['AgeBin'])
data['FareBin_Code'] = label.fit_transform(data['FareBin'])

編碼后的結(jié)果如下：

至此，數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換已經(jīng)完畢。

模型構(gòu)建與評(píng)價(jià)

在本節(jié)中，我們將基于上述數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的構(gòu)建，并且通過(guò)不同的評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行構(gòu)建。

模型構(gòu)建

在這里我將會(huì)使用基礎(chǔ)的分類(lèi)模型進(jìn)行模型的構(gòu)建，并挑選出初步表現(xiàn)最好的模型進(jìn)行參數(shù)調(diào)節(jié)。代碼如下：

# 處理不需要的數(shù)據(jù)列
data_x = data.copy()
del data_x['Survived']
del data_x['Name']
del data_x['Sex']
del data_x['FareBin']
del data_x['AgeBin']
del data_x['Title']
del data_x['Embarked']
# 構(gòu)建y
data_y = data['Survived']
# 導(dǎo)入包
from sklearn import svm, tree, linear_model, neighbors, naive_bayes, ensemble, discriminant_analysis, gaussian_process
from sklearn.model_selection import cross_val_score
# 定義常用的幾種分類(lèi)模型
MLA = {
    #隨機(jī)森林
    '隨機(jī)森林':ensemble.RandomForestClassifier(),
    #邏輯回歸
    '邏輯回歸':linear_model.LogisticRegressionCV(max_iter=3000),
    #SVM
    'SVM':svm.SVC(probability=True),
    #樹(shù)模型
    '樹(shù)模型':tree.DecisionTreeClassifier(),
    }
# 進(jìn)行5折交叉驗(yàn)證并選擇f1作為評(píng)價(jià)指標(biāo)
for model_name in MLA:
    scores = cross_val_score(MLA[model_name], X=data_x, y=data_y, verbose=0, cv = 5, scoring='f1')
    print(f'{model_name}:',scores.mean())

結(jié)果如下：

我們可以看到，目前隨機(jī)森林的效果最好，所以我們選擇隨機(jī)森林進(jìn)行參數(shù)調(diào)節(jié)。

參數(shù)調(diào)節(jié)

在這里我們選擇使用網(wǎng)格調(diào)參的方式進(jìn)行參數(shù)調(diào)節(jié)，代碼如下：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

n_estimators = [3,5,10,15,20,40, 55]
max_depth = [10,100,1000]

parameters = { 'n_estimators': n_estimators, 'max_depth': max_depth}

model = ensemble.RandomForestClassifier()
clf = GridSearchCV(model, parameters, cv=5)
clf = clf.fit(data_x, data_y)
clf.best_estimator_

結(jié)果如下：

在這里，我們選擇了幾個(gè)簡(jiǎn)單的參數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)，可以根據(jù)自己的實(shí)際情況對(duì)不同的參數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)。我們?cè)龠M(jìn)行一次交叉驗(yàn)證求平均值看一下效果，結(jié)果如下：

可以看到與剛才的效果相比有一些提升。

到此，相信大家對(duì)“如何使用python對(duì)泰坦尼克號(hào)幸存者進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)”有了更深的了解，不妨來(lái)實(shí)際操作一番吧！這里是億速云網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學(xué)習(xí)！