Kaggle竞赛——Titanic泰坦尼克之灾（0.76315==＞0.79186）

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上一章：Kaggle竞赛——Titanic泰坦尼克之灾（保姆级基础版）

本次Kaggle泰坦尼克之灾分析过程大致分为：

第1步：了解数据（上一章）
第2步：分析数据之间的关系（上一章）
第3步：缺失项数据处理（上一章）
第4步：特征因子化（上一章）
第5步：处理特殊值或浮动较大的数值（上一章）
第6步：数据筛选（上一章）
第7步：数据建模（上一章）
第8步：测试集预处理（上一章）
第9步：结果预测（上一章）
第10步：模型优化（本章）
第11步：模型融合（本章）

好的，基于上一章的分析与讲解，我们大致的得到了一个简单baseline。那么我们下一步该怎么优化呢？

先思考一下：
1.如果不断地做特征工程，产生的特征越来越多，用这些特征去训练模型，会对我们的训练集拟合得越来越好，同时也可能逐步地丧失泛化能力，从而在测试集上表现不佳，也就是发生过拟合问题；
2.如果模型在测试集上表现不佳，除掉上面说的过拟合问题，也有可能是欠拟合问题，也就是说在训练集上，其实拟合的也不是那么好；
a. 对过拟合而言，通常以下策略对结果优化是有用的：做一下特征筛选，挑出较好的特征子集为训练提供更多的数据，从而弥补原始数据的bias问题，学习到的模型也会更准确；
b. 而对于欠拟合而言，通常需要更多的特征，更复杂的模型来提高模型的准确度。

第10步：逻辑回归优化
10.1 模型系数分析

# 模型系数关联分析
pd.DataFrame({"columns":list(train_df.columns)[1:], "coef":list(clf.coef_.T)}) # LR模型系数

从上表格可以看出：

SibSp和Parch一定程度上呈现的是一个负相关，这个需要看看进一步验证；
有Cabin（客舱）值会很大程度拉升最后获救概率；(但事实上从最上面的有无Cabin记录的Survived分布图上看出，即使有Cabin记录的乘客也有一部分遇难了，估计这个属性上我们挖掘还不够。)
登船港口S会有一定程度拉低获救的概率，另外俩港口没啥作用；(但我们从之前的统计图上并没有看到S港口的获救率非常低，可以考虑把登船港口这个feature去掉试试)
Sex属性，如果是female会极大提高最后获救的概率，而male会很大程度拉低这个概率；
Pclass属性，头等舱乘客最后获救的概率会上升，而乘客等级为3会极大地拉低这个概率；
Age是一个负相关，意味着在我们的模型里，年龄越小，越有获救的优先权；(需要看看原数据上是否合理）
船票Fare有小幅度的正相关。(并不意味着这个feature作用不大，有可能是细化的程度还不够)

10.2 交叉验证
把交叉验证里面的bad case拿出来，看看人眼审核是否能发现什么蛛丝马迹，是忽略了哪些信息，使得这些乘客被判定错了？再把bad case上得到的想法和前头系数分析的合在一起，然后逐个试试。

# 交叉验证
from sklearn.model_selection import cross_val_score, train_test_split# 简单看看打分情况
clf = linear_model.LogisticRegression(C=1.0, penalty='l1', tol=1e-6, solver='liblinear')
all_data = df.filter(regex='Survived|Age_.*|SibSp|Parch|Fare_.*|Cabin_.*|Embarked_.*|Sex_.*|Pclass_.*')
X = all_data.values[:,1:]
y = all_data.values[:,0]
cross_val_score = cross_val_score(clf, X, y, cv=5)
cross_val_score

10.3 特征挖掘

# 分割数据
split_train, split_cv = train_test_split(df, test_size=0.3, random_state=0)
train_df = split_train.filter(regex='Survived|Age_.*|SibSp|Parch|Fare_.*|Cabin_.*|Embarked_.*|Sex_.*|Pclass_.*')
# 生成模型
clf = linear_model.LogisticRegression(C=1.0, penalty='l1', tol=1e-6, solver='liblinear')
clf.fit(train_df.values[:,1:], train_df.values[:,0])# 对cross validation数据进行预测
cv_df = split_cv.filter(regex='Survived|Age_.*|SibSp|Parch|Fare_.*|Cabin_.*|Embarked_.*|Sex_.*|Pclass_.*')
predictions = clf.predict(cv_df.values[:,1:])
predictions
# split_cv[ predictions != cv_df.values[:,0]].drop()
# # 出现这个报错：ValueError: Need to specify at least one of 'labels', 'index' or 'columns'

# 去除预测错误的case看原始dataframe数据
# split_cv['PredictResult'] = predictions
origin_data_train = pd.read_csv("Train.csv")
bad_cases = origin_data_train.loc[origin_data_train['PassengerId'].isin(split_cv[predictions != cv_df.values[:,0]]['PassengerId'].values)]
bad_cases

对比bad case：仔细看看预测错的样本，到底是哪些特征有问题，还是处理得不够细？
列一些可能做的优化操作：

Age属性不使用现在的拟合方式，而是根据名称中的Mr、Mrs、Miss等的平均值进行填充；
Age不做成一个连续值属性，而是使用一个步长进行离散化，变成离散的类目特征；
Cabin再细化一些，对于有记录的Cabin属性，将其分为前面的字母部分(可能是位置和船层之类的信息) 和后面的数字部分(可能是房间号)； Pclass和Sex俩太重要了，我们试着用它们去组出一个组合属性来试试，这也是另外一种程度的细化；
单加一个Child字段，Age<=12的，设为1，其余为0(看看这一类的乘客优先度如何) ；
如果名字里面有Mrs，而Parch>1的，我们猜测她可能是一个母亲，应该获救的概率也会提高，因此可以多加一个Mother字段，此种情况下设为1，其余情况下设为0；
登船港口可以考虑先去掉试试(Q和C本来就没权重，S有点诡异) ；
把堂兄弟/兄妹和 Parch 还有自己个数加在一起组一个Family_size字段(考虑到大家族可能对最后的结果有影响)Name是一直没有触碰的属性，可以做一些简单的处理，比如说男性中带某些字眼的(‘Capt’,‘Don’, ‘Major’, ‘Sir’)可以统一到一个Title，女性也一样。

data_train[data_train['Name'].str.contains("Major")]

# 继续特征挖掘
data_train = pd.read_csv("Train.csv")
data_train['Sex_Pclass'] = data_train.Sex + "_" + data_train.Pclass.map(str) # 性别_乘客等级合并
data_train

10.4 补全缺失值

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor# 使用 RandomForestClassifier 填补缺失的年龄属性
def set_missing_ages(df):# 把已有的数值型特征取出来丢进Random Forest Regressor中age_df = df[['Age','Fare', 'Parch', 'SibSp', 'Pclass']]# 乘客分成已知年龄和未知年龄两部分known_age = age_df[age_df.Age.notnull()].valuesunknown_age = age_df[age_df.Age.isnull()].values# y即目标年龄y = known_age[:, 0]# X即特征属性值X = known_age[:, 1:]# fit到RandomForestRegressor之中rfr = RandomForestRegressor(random_state=0, n_estimators=2000, n_jobs=-1)rfr.fit(X, y)# 用得到的模型进行未知年龄结果预测predictedAges = rfr.predict(unknown_age[:, 1::])# 用得到的预测结果填补原缺失数据df.loc[ (df.Age.isnull()), 'Age' ] = predictedAges return df, rfrdef set_Cabin_type(df):df.loc[ (df.Cabin.notnull()), 'Cabin' ] = "Yes"df.loc[ (df.Cabin.isnull()), 'Cabin' ] = "No"return df

10.5 特征因子化

data_train, rfr = set_missing_ages(data_train)
data_train = set_Cabin_type(data_train)
# 向量化
dummies_Cabin = pd.get_dummies(data_train['Cabin'], prefix= 'Cabin')
dummies_Embarked = pd.get_dummies(data_train['Embarked'], prefix= 'Embarked')
dummies_Sex = pd.get_dummies(data_train['Sex'], prefix= 'Sex')
dummies_Pclass = pd.get_dummies(data_train['Pclass'], prefix= 'Pclass')
dummies_Sex_Pclass = pd.get_dummies(data_train['Sex_Pclass'], prefix= 'Sex_Pclass')df = pd.concat([data_train, dummies_Cabin, dummies_Embarked, dummies_Sex, dummies_Pclass, dummies_Sex_Pclass], axis=1)
df.drop(['Pclass', 'Name', 'Sex', 'Ticket', 'Cabin', 'Embarked', 'Sex_Pclass'], axis=1, inplace=True)
df

10.6 处理浮动较大的数值

# 处理数据集中浮动较大的数值到(-1,1)之间
import sklearn.preprocessing as preprocessing
scaler = preprocessing.StandardScaler()# fit的数据需要以2维([[]])的形式传入
age_scale_param = scaler.fit(df[['Age']])
# 将fit的数据处理后的结果以np.array的形式返回
df['Age_scaled'] = scaler.fit_transform(df[['Age']], age_scale_param)
fare_scale_param = scaler.fit(df[['Fare']])
df['Fare_scaled'] = scaler.fit_transform(df[['Fare']], fare_scale_param)
df

10.7 筛选数据

# 筛选数据(结果+特征)
# 利用正则表达式
train_df = df.filter(regex='Survived|Age_.*|SibSp|Parch|Fare_.*|Cabin_.*|Embarked_.*|Sex_.*|Pclass.*')
train_np = train_df.values

10.8 数据建模

# y即Survival结果
y = train_np[:, 0]
# X即特征属性值
X = train_np[:, 1:]from sklearn import linear_model
# fit到RandomForestRegressor之中
clf = linear_model.LogisticRegression(C=1.0, penalty='l1', tol=1e-6, solver='liblinear')
clf.fit(X, y)
clf

10.9 测试集预处理

# 测试集预处理
data_test = pd.read_csv("test.csv")# 缺失值处理
data_test.loc[ (data_test.Fare.isnull()), 'Fare' ] = 0
data_test['Sex_Pclass'] = data_test.Sex + "_" + data_test.Pclass.map(str)# 对test_data做和train_data中一致的特征变换
# 用同样的RandomForestRegressor模型填上丢失的年龄
tmp_df = data_test[['Age','Fare', 'Parch', 'SibSp', 'Pclass']]
null_age = tmp_df[data_test.Age.isnull()].values# 根据特征属性X预测年龄并补上
X = null_age[:, 1:]
predictedAges = rfr.predict(X)
data_test.loc[ (data_test.Age.isnull()), 'Age' ] = predictedAges# 向量化
data_test = set_Cabin_type(data_test)
dummies_Cabin = pd.get_dummies(data_test['Cabin'], prefix= 'Cabin')
dummies_Embarked = pd.get_dummies(data_test['Embarked'], prefix= 'Embarked')
dummies_Sex = pd.get_dummies(data_test['Sex'], prefix= 'Sex')
dummies_Pclass = pd.get_dummies(data_test['Pclass'], prefix= 'Pclass')
dummies_Sex_Pclass = pd.get_dummies(data_test['Sex_Pclass'], prefix= 'Sex_Pclass')# 合成新的数据集
df_test = pd.concat([data_test, dummies_Cabin, dummies_Embarked, dummies_Sex, dummies_Pclass, dummies_Sex_Pclass], axis=1)
df_test.drop(['Pclass', 'Name', 'Sex', 'Ticket', 'Cabin', 'Embarked', 'Sex_Pclass'], axis=1, inplace=True)# 处理浮动值大的数据
df_test['Age_scaled'] = scaler.fit_transform(df_test[['Age']], age_scale_param)
df_test['Fare_scaled'] = scaler.fit_transform(df_test[['Fare']], fare_scale_param)
df_test

10.10 结果预测

# 筛选数据(特征)
test = df_test.filter(regex='Age_.*|SibSp|Parch|Fare_.*|Cabin_.*|Embarked_.*|Sex_.*|Pclass.*')
predictions = clf.predict(test)
result = pd.DataFrame({'PassengerId':data_test['PassengerId'].values, 'Survived':predictions.astype(np.int32)})
result.to_csv("result_2.csv", index=False)

第11步：模型融合
模型融合可以比较好地缓解训练过程中产生的过拟合问题，从而对于结果的准确度提升有一定的帮助。

思路
由于我这里只用了logistic regression，所以只能从数据上入手了，每次训练的时候不用全部训练集，而是每次取训练集的子集做训练。这样一来，虽然用的是同一个机器学习算法，但是得到的模型却是不一样的；
同时，因为没有任何一份子集是全的，因此即使出现过拟合，也是在子训练集上出现过拟合，而不是全体数据上，这样做一个融合，可能对最后的结果有一定的帮助（常用的是scikit-learn里面的Bagging）。

# 导入sklearn中的BaggingRegressor
from sklearn.ensemble import BaggingRegressor# 正则表达式处理
train_df = df.filter(regex='Survived|Age_.*|SibSp|Parch|Fare_.*|Cabin_.*|Embarked_.*|Sex_.*|Pclass.*|Mother|Child|Family|Title')
train_np = train_df.values# y即Survival结果
y = train_np[:, 0]
# X即特征属性值
X = train_np[:, 1:]# fit到BaggingRegressor之中
clf = linear_model.LogisticRegression(C=1.0, penalty='l1', tol=1e-6, solver='liblinear')
# 根据需要进行调参
bagging_clf = BaggingRegressor(clf, n_estimators=20, max_samples=0.8, max_features=1.0, bootstrap=True, bootstrap_features=False, n_jobs=-1)
bagging_clf.fit(X, y)test = df_test.filter(regex='Age_.*|SibSp|Parch|Fare_.*|Cabin_.*|Embarked_.*|Sex_.*|Pclass.*|Mother|Child|Family|Title')
predictions = bagging_clf.predict(test)
result = pd.DataFrame({'PassengerId':data_test['PassengerId'].values, 'Survived':predictions.astype(np.int32)})
result.to_csv("result_bagging2.csv", index=False)

至此，我们通过了对特征进行简单加工处理，使用了scikit-learn里面的Bagging进行模型融合之后，我们的分数有上升了一个档次啦~ 然后把预测的结果上传到kaggle上，看看你们的分数上涨了多少！！！
我的分数是从0.76315（10861名）到0.79186（1051名）的提升，总参赛人数14251人，后续的分数排名上可能还会往上冲一冲，一起加油把！

当然，本次也仅仅是针对个别特征、个别算法做的优化工作。其实像模型融合，还有很多比较常见常用的手段。比如：简单加权融合回归，stacking/blending ，还有boosting，这个大家后面可以自己了解了解，多尝试尝试。

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