kaggle house price思路记录

预测房价是一个离散值，所以采用回归的方法。

数据读取

采用 pandas.read_csv() 方法读取文件。

然后再采用pandas_profiling模块对数据进行分析（探索性数据分析Exploratory Data Analysis，简称EDA）
pearson皮尔逊系数（单变量），spearman（多变量）

import pandas as pd
import pandas_profiling as ppftrain = pd.read_csv("train.csv") #数据读取进来
train.headtest = pd.read_csv("test.csv")
test.headppf.ProfileReport(train)
ppf.ProfileReport(test)

注pandas的两种数据结构是series和dataframe
pandas的可视化函数是 pandas.plotting.andrew_curves/bootstrap_plot/lag_plot/radviz/scatter_matrix

数据清洗

再进行数据清洗，删除重复信息，纠正存在的错误，并提供数据一致性（字符化为数字）。
难点：难以归纳统一的方法

数据清洗方法

1、解决缺失值：最大最小平均或者更为复杂的概率估计去替代缺失的值
注意不能随意删除，会导致特征丢失。

miss = full.isnull().sum() #统计出空值的个数
miss[miss>0].sort_values(ascending=True) #由低到高统计数据 #字符类型
for col in cols1:full[col].fillna("None",inplace=True)#数值类型
for col in cols:full[col].fillna(0, inplace=True)#平均值填充
full["LotFrontage"].fillna(np.mean(full["LotFrontage"]),inplace=True)#众数填充
for col in cols2:full[col].fillna(full[col].mode()[0], inplace=True)

2、去重：相等的记录合并为一条记录（即合并或者清除）
3、解决错误值：用统计分析的方法识别出可能的错误值或异常值。如偏差分析、是被不遵守分布或回归方程的值，也可以采用简单规则库（常识性规则，业务特定规则）等等

利用箱型图发现异常点

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
plt.figure(figsize=(10,8))
sns.boxplot(train.YearBuilt, train.SalePrice)  ##箱型图是看异常值的，离群点

利用线形图删除异常点

plt.figure(figsize=(12,6))
plt.scatter(x=train.GrLivArea, y=train.SalePrice)  ##散点图可以用来观察存在线型的关系
plt.xlabel("GrLivArea", fontsize=13)
plt.ylabel("SalePrice", fontsize=13)
plt.ylim(0,800000)
train.drop(train[(train["GrLivArea"]>4000)&(train["SalePrice"]<300000)].index,inplace=True)#pandas 里面的条件索引 删除大于4000和小于300000的散点
# inplace = True：不创建新的对象，直接对原始对象进行修改 inplace = False：对数据进行修改，创建并返回新的对象承载其修改结果。

4、解决数据的不一致性：不如数据是类别性（label/onehot）或者次序型（第一第二第三不能放到模型中去用label）

数据清洗的八大场景

1、删除多列采用pandas中的drop
2、更改数据类型
3、将分类变量转换为数字变量
4、检查缺失的数据
5、删除列中的字符串
6、删除列中的空格利用dropna
7、用字符串连接两列（带条件）数据的乘除之类的
8、转换时间戳（从字符串到日期时间格式）

数据处理

让数据更好的能够拟合好我们的模型，更便于计算，减少计算量，但是具体问题要具体分析。

方法：
1、对数变换
2、标准缩放
3、转换数据类型
4、独热编码

full2 = pd.get_dummies(full)##独热编码

5、标签编码

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
lab = LabelEncoder()
full["Alley"] = lab.fit_transform(full.Alley)
full["PoolQC"] = lab.fit_transform(full.PoolQC)
full["MiscFeature"] = lab.fit_transform(full.MiscFeature)
full["Fence"] = lab.fit_transform(full.Fence)
full["FireplaceQu"] = lab.fit_transform(full.FireplaceQu)
full["GarageQual"] = lab.fit_transform(full.GarageQual)
full["GarageCond"] = lab.fit_transform(full.GarageCond)
full["GarageFinish"] = lab.fit_transform(full.GarageFinish)

特征工程 sklearn

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
特征工程：最大限度从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。

特征工程主要分为三部分(以及对应的sklearn包)：
1、数据预处理 sklearn-Processing data
不属于同一量纲:即特征的规格不一样，不能够放在一起比较。无量纲化可以解决这一问题。
信息冗余:对于某些定量特征，其包含的有效信息为区间划分，例如学习成绩，假若只关心“及格”或不“及格”，那么需要将定量的考分，转换成“1”和“0”表示及格和未及格。二值化可以解决这一问题。
定性特征不能直接使用:通常使用哑编码的方式将定性特征转换为定量特征，假设有N种定性值，则将这一个特征扩展为N种特征，当原始特征值为第i种定性值时，第i个扩展特征赋值为1，其他扩展特征赋值为0。哑编码的方式相比直接指定的方式，不用增加调参的工作，对于线性模型来说，使用哑编码后的特征可达到非线性的效果。（哑编码也就是独热编码）
存在缺失值:填充缺失值。
信息利用率低:不同的机器学习算法和模型对数据中信息的利用是不同的，之前提到在线性模型中，使用对定性特征哑编码可以达到非线性的效果。类似地，对定量变量多项式化，或者进行其他的数据变换，都能达到非线性的效果。
2、特征选择 sklearn-Feature selection
3、降维 sklearn-Dimensionality reduction