机器学习数据分析极简思路

机器学习拥有庞大的知识体系，这里对机器学习的数据分析的整个思路和流程作最最简单的归纳。机器学习的步骤大致包括：
1）理解和清理数据
2）特征选择
3）算法建模
4）测试评估模型

1）理解和清理数据

理解数据
数据是机器学习大餐的原始食材，对数据分析起着至关重要的作用，理解原始数据的含义将有助于进一步分析。例如，甲基化图谱与年龄有着显著的相关性，而与性别关系不大，因此在数据分析中，对这两个特征（faeature）需要区别对待。更好的理解方式是直接可视化某些数据，例如对于经典的鸢尾花数据集，可以通过python seaborn绘图包可视化各个特征（feature）之间的关系；对于大数据，则可以进行降维分析（PCOA、tSNE），理解数据组成主成分贡献度。

    #pip install seabornimport matplotlib.pyplot as pyplotimport seaborn as sbimport pandas as pd%matplotlib inlinedata=pd.read_csv('iris.csv')    #pandas 读入数据data.head(3)    #查看数据data.describe() #数据基本统计sb.pairplot(data.dropna(),hue='Species')

鸢尾花数据组成

鸢尾花数据所有feature基本数理统计

鸢尾花数据不同feature相互关系

剔除异常值
清理数据的目的在于去除原始数据中的异常值和想办法处理缺失值，我们拿到手上的数据不可能尽善尽美，总有一些妖孽作祟，对于异常值我们应当剔除。举个栗子，假设在鸢尾花数据集中，有一个样本显示鸢尾花花瓣长度10m，其他诸如花瓣宽度、花萼长宽值都正常，可以脑补一下这是一朵什么样的花，那么这个样本显然应该剔除。
处理缺失值
缺失值在数据分析中很常见，总有一些样本观测值会因为这那的问题缺失，处理缺失值如果样本数量很大，而包含缺失值的样本又少，这个时候果断去掉这些样本，眼不见为净；如果因为样本有限或者缺失值太多，就要想办法补全缺失值（imputation）,常常利用逻辑回归建立模型，找出这些数据变化的规律，从而预测缺失值。如何合理推断和填回这些缺失值是一门大学问，哪种方法好，我也不敢妄言。

2）特征选择

工业界广泛流传的一句话是：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见，特征选择是机器学习的关键的关键。特征选择目的在于提取跟目标最为有效的信息，降低数据维度和计算成本，同时防止过拟合（overfitting，训练集特征用的太多太细，以致于在测试集中不适）。要知道，并不是特征越多，结果越好，没有严格意义上的特征累加效应，有时候好的几个特征胜于大量零碎的特征取得的效果。
在许多大数据挖掘竞赛中（国内的阿里天池和国外的kaggle平台），最复杂的过程莫过于特征工程建立阶段，大概占据了整个竞赛过程的70%的时间和精力，最终建立的模型的好坏大多也取决于特征工程建立的好坏。遗憾的是，特征工程不像模型建立的过程有着固定的套路，特征工程的建立凭借的更多的是经验，因此没有统一的方法。这里抛砖引玉介绍一些常见的办法，更为详细的内容请参考文后链接。
a)特征过滤法
比较简单，它按照特征的发散性或者相关性指标对各个特征进行评分，设定评分阈值或者待选择阈值的个数，选择合适特征。例如，我们可以简单的计算出每个feature的方差，方差越大说明这个feature在样本中变异大，即有区分性；而越小的（极端时方差为0），即表示在所有样本中一样，特征选择时则可不考虑这些特征。我们可以选择方差最大的前n个feature用于建模，这就是最为简单的方差筛选法。
b)包装法
根据目标函数，通常是预测效果评分，每次选择部分特征，或者排除部分特征。
c)嵌入法
则稍微复杂一点，它先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据权值系数从大到小来选择特征。类似于过滤法，但是它是通过机器学习训练来确定特征的优劣，而不是直接从特征的一些统计学指标来确定特征的优劣。
踩雷说：特征选择之后，需要从原始数据矩阵提取相应的特征重构矩阵，那么训练集和测试集的特征经过你各种变换之后，应当保持一一对应，类别和顺序在矩阵中都应该一致。
目前，已经有一些套路化的特征选择工具，例如python的FeatureSlector包，见链接。

3）算法建模

针对具体的问题，是分类问题？回归问题？还是其他？选择合适的模型，或者使用集成的算法模型。常见的算法模型包括：
对于回归问题：
a)线性回归（回归，LinearRegression）
b)岭回归（回归，Ridge）Ridge是线性回归加L2正则平方，以防止过拟合
c)拉索回归（Lasso），加入惩罚函数L1正则绝对值，防止过拟合
d)弹性网络回归（回归），同时使用L1和L2正则。
e)K近邻（回归和分类，KNeighborsRegressor）
f)决策树（回归和分类，DecisionTreeRegressor）
g)支持向量机（回归和分类，SVR）

对于分类问题：
a)支持向量机（回归和分类，SVC）
b决策树（回归与分类,DecisionTreeClassifier）
c)逻辑回归（分类,LogisticRegression)
d)LDA线性判别分析（分类,LinearDiscriminantAnalysis)
e)K近邻（分类,KNeighborsClassifier)
值得一提的是无论是分类还是回归问题，基于决策树和SVM的算法都有比较好的表现。

4）测试评估模型

测试评估模型的目的在于，解决模型的欠拟合（under-fitting）和过拟合（over-fitting）问题，通过即时的反馈不断调整模型、优化模型，使得模型更加稳健。
实际上，测试评估模型应该在你建模之前就考虑，例如是否需要设置纯粹的外部数据验证集，若没有这样的数据，你怎样划分数据进行建模预测？
在实际训练中，模型通常对训练数据好，但是对训练数据之外的数据拟合程度差。用于评价模型的泛化能力（即模型普适性）。交叉验证的基本思想是把在某种意义下将原始数据进行分组,一部分做为训练集(train set),另一部分做为验证集(validation set or test set),首先用训练集对模型进行训练,再利用验证集来测试模型的泛化误差。另外，现实中数据总是有限的，为了对数据形成重用，比较常用的是k-fold交叉验证法。测试评估模型的时候，常常结合AUC曲线判断模型好坏。

sklearn 算法小试

实现目的

sklearn是python中一个强大的机器学习模块,拥有众多的机器学习算法和功能。这里，通过sklearn的datasets构建一个数据集，并用4种常用算法：逻辑回归（LogisticRegression）、支持向量机（SVM）、决策树（DecisionTree）和集成算法（VotingClassifier）对训练集建模，然后对测试集预测，最终通过得分看一下4种算法的差异。

步骤

1）构建本次使用的数据集
2）将数据拆分成训练集和测试集
3）用4种算法分别建模、预测

代码环境

python版本：python3
1）如果不想被python各种安装包困扰，推荐Jupyter在线python，Jupyter官网，点击"Try Jupyter with Python"，点击“+”号即可。安装包的时候直接pip install packages_name,例如pip install sklearn,点击“Run”，提示“Successfully installed sklearn-0.0”即安装完成。

2）Pycharm，专业、高效、强大的python开发端。

源码

#!/bin/env python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets #built-in datasets#make_moons,generated datasets
X,y = datasets.make_moons(n_samples=500,noise=0.3,random_state=42)
plt.scatter(X[y==0,0],X[y==0,1])
plt.scatter(X[y==1,0],X[y==1,1])
plt.show()  #plot for datasets#split datasets for train and test part
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,random_state=42)#1.logistic regression model
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
log_clf=LogisticRegression() #create LR classifer
log_clf.fit(X_train,y_train) #train and fit the model
log_score=log_clf.score(X_test,y_test) #test the model#2.svm model
from sklearn.svm import SVC
svm_clf=SVC()
svm_clf.fit(X_train,y_train)
svm_score=svm_clf.score(X_test,y_test)#3.decision tree model
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
dt_clf=DecisionTreeClassifier()
dt_clf.fit(X_train,y_train)
dt_score=dt_clf.score(X_test,y_test)#4.ensemble method
from sklearn.ensemble import VotingClassifier
voting_clf=VotingClassifier(estimators=[('log_clf',LogisticRegression()),('svm_clf',SVC()),('dt_clf',DecisionTreeClassifier())],voting="hard")
voting_clf.fit(X_train,y_train)
voting_score=voting_clf.score(X_test,y_test)print("log score:%s"%log_score)
print("svm score:%s"%svm_score)
print("dt score:%s"%dt_score)
print("voting score:%s"%voting_score)

构建数据集：

4种算法预测结果：

log score:0.864
svm score:0.888
dt score:0.84
voting score:0.904

可以看到，单一算法SVM比较好，集成算法较单一的算法还是有一定的提高。

参考

机器学习中，有哪些特征选择的工程方法？
FeatureSlector:一个可以进行机器学习特征选择的python工具
机器学习中的交叉验证