kaggle 入门：逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾

经典又兼具备趣味性的Kaggle案例泰坦尼克号问题

kaggle入门——逻辑回归应用之kaggle泰坦尼克之灾原文连接：https://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49797143#commentBox
https://www.kesci.com/home/project/5bfe39b3954d6e0010681cd1

背景

关于Kaggle

我是kaggle地址，翻我牌子
这就是哪个无数【数据挖掘先驱】们，在回答”枪我有了，哪能找到靶子练练手啊？“时候的答案

Kaggel是一个要数据有数据，要实际应用场景有场景，要一起在数据挖掘领域high得不要不要的小伙伴就有小伙伴的地方啊！！！
据挖掘竞赛），企业或者研究者可以将问题背景、数据、期望指标等发布到Kaggle上，以竞赛的形式向广大的数据科学家征集解决方案。而热爱数(dong)据(shou)挖(zhe)掘(teng)的小伙伴们可以下载/分析数据，使用统计/机器学习/数据挖掘等知识，建立算法模型，得出结果并提交，排名top的可能会有奖金哦！

关于泰坦尼克号之灾

下面是问题的背景页
可下载Data的页面
下面是小伙伴们最爱的forum页面，你会看到各种神级人物厉(qi)害(pa)的数据处理/建模想法，你会直视『世界真奇妙』。
泰坦尼克号问题背景
- 就是那个大家都熟悉的『Jack and Rose』的故事，豪华游艇倒了，大家都惊恐逃生，可是救生艇的数量有限，无法人人都有，副船长发话了『lady and kid first！』，所以是否获救其实并非随机，而是基于一些背景有rank先后的。
- 训练和测试数据是一些乘客的个人信息以及存活状况，要尝试根据它生成合适的模型并预测其他人的存活状况。
- 对，这是一个二分类问题，是我们之前讨论的logistic regression所能处理的范畴。

初探数据

先看看数据长什么样，在Date下我们的train.csv和test.csv两个文件分别存着官方给的训练和测试数据。

import pandas as pd #数据分析
import numpy as np #科学计算
from pandas import Series,DataFramedata_train = pd.read_csv("e:/data/Titanic_data/train.csv")
data_train.columns

输出

Index(['PassengerId', 'Survived', 'Pclass', 'Name', 'Sex', 'Age', 'SibSp','Parch', 'Ticket', 'Fare', 'Cabin', 'Embarked'],dtype='object')

看到大概有以下这些字段

PassengerId =>乘客ID

Pclass => 乘客登记(1/2/3等舱位)

Name => 乘客姓名

Sex =>性别

Age => 年龄

SibSp => 堂兄弟/妹个数

Parch => 父母与小孩个数

Ticket => 船票信息

Fare => 票价

Cabin => 客舱

Embarked =>登船港口

查看数据集信息

data_train.info()

<class ‘pandas.core.frame.DataFrame’>
RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
Data columns (total 12 columns):
PassengerId 891 non-null int64
Survived 891 non-null int64
Pclass 891 non-null int64
Name 891 non-null object
Sex 891 non-null object
Age 714 non-null float64
SibSp 891 non-null int64
Parch 891 non-null int64
Ticket 891 non-null object
Fare 891 non-null float64
Cabin 204 non-null object
Embarked 889 non-null object
dtypes: float64(2), int64(5), object(5)
memory usage: 83.6+ KB

上面的数据可以看出来，训练数据总共又891名乘客，但是有些属性数据不全，比如说：

Age(年龄) 属性只有714名乘客是有记录
Cabin(客舱) 更是只有204名乘客是已知的
再查看一下数值的具体情况

data_train.describe()

由mean字段的值，大概0.383838的人最后获救了，2/3等舱人数要比1等舱多，平均乘客年龄大概是29.7岁…
上面的简单描述性信息并没有什么用，需要更细力度的分析数据

数据初步分析

仅仅上面的对数据的了解，依旧无法提供给我们想法和思路。再深入一点看看数据

查看每个/多个属性和最后的Survived之间有什么样的关系

乘客各属性分布

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
fig = plt.figure()
fig.set(alpha=0.2) #设定图表颜色alpha参数plt.subplot2grid((2,3),(0,0)) #在一张大图里分列几个小图
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #指定默认字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #解决中文显示为方框的问题
data_train.Survived.value_counts().plot(kind='bar') #柱状图
plt.title("获救情况 (1为获救)") #标题
plt.ylabel("人数")plt.subplot2grid((2,3),(0,1))
data_train.Pclass.value_counts().plot(kind='bar')
plt.ylabel("人数")
plt.title("乘客等级分布")plt.subplot2grid((2,3),(0,2))
plt.scatter(data_train.Survived,data_train.Age) #散点图
plt.ylabel("年龄")
plt.grid(b=True,which='major',axis='y') #显示y轴网格
plt.title("按年龄看获救分布 (1为获救)")plt.subplot2grid((2,3),(1,0),colspan=2)
data_train.Age[data_train.Pclass == 1].plot(kind='kde')
data_train.Age[data_train.Pclass == 2].plot(kind='kde')
data_train.Age[data_train.Pclass == 3].plot(kind='kde')
plt.xlabel("年龄")
plt.ylabel("密度")
plt.title("各等级的乘客年龄分布")
plt.legend(('头等舱','2等舱','3等舱'),loc='best')  #显示图例plt.subplot2grid((2,3),(1,2))
data_train.Embarked.value_counts().plot(kind='bar')
plt.title("各登船口岸上船人数")
plt.ylabel("人数")
plt.show()

在图上可以看出来，被救的人300多点，不到半数；3等舱人数非常多，遇难和获救的人年龄跨度似乎都很广;3个不同舱年龄总体趋势似乎也一致，2/3等舱乘客20多岁的人最多，1等舱40岁左右的最多(似乎符合财富和年龄的分配)；登船港口人数按照S、C、Q递减，而且s远对于另外两个港口。

现在可能会有一些想法了：

不同仓位/乘客等级了能和财富/地位有关系，最后获救的概率可能会不一样
年龄对获救概率也一定是有影响的，副船长说小孩和女士先走
和登船港口是不是也有关系呢？也许登船港口不同，人的身份地位不同？
口说无凭，空想无益，老老实实再来统计统计，看看这些属性值的统计分布。

属性与获救结果的关联统计

查看各乘客等级的获救情况

fig = plt.figure()
fig.set(alpha=0.2) #设定图表颜色alpha参数Survived_0 = data_train.Pclass[data_train.Survived == 0].value_counts()
survived_1 = data_train.Pclass[data_train.Survived == 1].value_counts()
df = pd.DataFrame({'未获救':Survived_0,'获救':survived_1})
df.plot(kind='bar',stacked=True) #stacked表示叠加
plt.title('各乘客等级的获救情况')
plt.xlabel('乘客等级')
plt.ylabel('人数')
plt.show()

<matplotlib.figure.Figure at 0x1d088f2ba20>

明显等级为1的乘客，获救的概率高很多。这一定是影响救结果的一个特征。

查看性别的获救情况

#### 查看性别的获救情况
fig = plt.figure()
fig.set(alpha=0.2)Survived_m = data_train.Survived[data_train.Sex == 'male'].value_counts()
Survived_f = data_train.Survived[data_train.Sex == 'female'].value_counts()df=pd.DataFrame({'男性':Survived_m,'女性':Survived_f})
df.plot(kind='bar',stacked=True)
plt.title('按性别查看获救情况')
plt.xlabel('性别')
plt.ylabel('人数')
plt.show()

<matplotlib.figure.Figure at 0x1d0a6e6a828>

外国人果然尊重lady,lady first践行的不错。性别无疑也要作为重要特征加入最后的模型之中。

来个详细版的

#然后来看看各种舱级别情况下各性别的获救情况
fig=plt.figure()
fig.set(alpha=0.65)
plt.title('舱等级和性别的获救情况')ax1 = fig.add_subplot(141)
data_train.Survived[data_train.Sex == 'female'][data_train.Pclass != 3].value_counts().plot(kind='bar',label='female high class',color='#FA2479')
ax1.set_xticklabels(["未获救","获救"],rotation=0)
plt.legend(["女性/低级舱"],loc='best')ax2=fig.add_subplot(142,sharey=ax1)
data_train.Survived[data_train.Sex == 'female'][data_train.Pclass == 3].value_counts().plot(kind='bar',label='female low class',color='pink')
ax2.set_xticklabels(["未获救","获救"],rotation=0)
plt.legend(["女性/低级舱"],loc='best')ax3=fig.add_subplot(143,sharey=ax1)
data_train.Survived[data_train.Sex == 'male'][data_train.Pclass != 3].value_counts().plot(kind='bar',label='male high class',color='lightblue')
ax3.set_xticklabels(["未获救","获救"],rotation=0)
plt.legend(["男性/高级舱"],loc="best")ax4=fig.add_subplot(144,sharey=ax1)
data_train.Survived[data_train.Sex == 'male'][data_train.Pclass == 3].value_counts().plot(kind='bar',label='male low class',color='steelblue')
ax4.set_xticklabels(["未获救","获救"],rotation=0)
plt.legend(["男性/低级舱"],loc="best")

<matplotlib.legend.Legend at 0x1d0a0dfaf60>

可以看出之前的判断是正确的

查看各登船港口的获救情况

fig = plt.figure()
fig.set(alpha=0.2) Survived_0 = data_train.Embarked[data_train.Survived == 0].value_counts()
Survived_1 = data_train.Embarked[data_train.Survived == 1].value_counts()
df=pd.DataFrame({"未获救":Survived_0,"获救":Survived_1})
df.plot(kind='bar',stacked=True)
plt.title("各登船港口乘客的获救情况")
plt.xlabel("登船港口")
plt.ylabel("人数")plt.show()

<matplotlib.figure.Figure at 0x1d0c61b08d0>

看堂兄弟/妹，孩子/父母有几人，对是否获救的影响

gg = data_train.groupby(['SibSp','Survived'])['PassengerId'].count()
print(gg)gp = data_train.groupby(['Parch','Survived'])['PassengerId'].count()
print(gp)

没有看出特别明显的规律。作为备选特征先放一放。

ticket cabin的分析

ticket是船票编号,应该是unique的，和最后的结果没有太大的关系，先不纳入考虑的特征范畴
cabin只有204个乘客有值，我们先看一下它的一个分布

data_train.Cabin.value_counts()

数据三三两两的很不集中，也许前面的ABCD是指加班位置，然后编号是房间号
Cabin属性，应该算作类目型的，本来缺失值就多，还如此不集中，第一感觉是，如果直接按照类目特征处理的话，太散了，估计每个因子化后的特征都拿不到什么权重。加上有那么多缺失值，就下那边Cabin缺失与否作为条件(虽然这部分信息缺失可能只是未登记，或者只是丢失了而已，所以这样做未必妥当)，现在有无Cabin信息这个粗细力度上看看Survived的情况好了。

fig = plt.figure()
fig.set(alpha=0.2) #设定图标颜色alpha参数Survived_cabin = data_train.Survived[data_train.Cabin.notnull()].value_counts()
Survived_nocabin = data_train.Survived[data_train.Cabin.isnull()].value_counts()
df=pd.DataFrame({"有":Survived_cabin,"无":Survived_nocabin}).transpose()
df.plot(kind='bar',stacked=True)
plt.title("按Cabin有无看获救情况")
plt.xlabel("Cabin有无")
plt.ylabel("人数")
plt.show()

<matplotlib.figure.Figure at 0x1d093f26e10>

有Cabin记录的似乎获救概率稍高一些，先这么放着吧

简单数据预处理

大体数据的情况看了一遍，对感兴趣的属性也有个大概的了解了。下一步干啥？应该处理处理这些数据，为机器学习建模做点准备了。

这里说的数据预处理，其实就包括了很多kaggler津津乐道的feature engineering过程，非常有必要！

【特征工程太重要了！】

先从最突出的数据属性开始吧，对，Cabin和Age,有缺失数据实在是对下一步工作影响太大。

先说Cabin，暂时就按照上面说的，按Cabin有无数据，将这个属性处理成Yes和No两种类型吧。

再说Age:

通常遇到缺失值的情况，会有几种常见的处理方式

如果缺失的样本占总数比例极高，我们可能就直接舍弃了，作为特征加入的话，可能反倒带入noice，影响最后的结果了。
如果缺失的样本适中，而该属性非连续值特征属性(比如类目属性)，那就把NaN作为一个新类别，加到类别特征中
如果缺失值样本适中，而该属性为连续值特征属性，会开率给定一个step(比如这里的age,可以考虑每隔2/3岁为一个步长)，然后把它离散化，之后把NaN作为一个type加到属性类目中。
有些情况下，缺失值的个数并不是特别多，哪我们也可以试着根据已有的值，拟合一下数据，补充上。

本例中，后两种处理方式应该都是可行的，先试试拟合补全吧(虽然说没有特别多的背景可供我们拟合，这不一定是一个多么好的选择)

我们这里使用scikit-learn种的RandomForest来拟合一下缺失的年龄数据(注：RandomForest是一个用在原始数据中做不同采样，建立多颗DesionTree，再进行average等等来降低过拟合现象，提高结果的机器学习算法，之后会介绍)

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()]unknown_age = age_df[age_df.Age.isnull()]#y即目标年龄y = known_age.iloc[:,0]#x即特征属性X = known_age.iloc[:,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.iloc[:,1::])#用得到的预测结果填补原缺失数据df.loc[(df.Age.isnull()),'Age'] = predictedAgesreturn df,rfr
def set_Cabin_type(df):df.loc[(df.Cabin.notnull()),'Cabin'] = 'Yes'df.loc[(df.Cabin.isnull()),'Cabin'] = 'No'return dfdata_train,rfr = set_missing_ages(data_train)
data_train = set_Cabin_type(data_train)

data_train.info()

嗯，目的达到了，OK了

因为逻辑回归建模时，需要输入的特征都是数值型特征，通常会先对类目型的特征因子化。什么叫因子化呢？举个例子：

以Cabin为例。原本一个属性维度，因为其取值可以是[‘yes’,‘no’],而将其平展开为’Cabin_yes’,'Cabin_no’两个属性

原本Cabin取值为yes的，在此处的"Cabin_yes"下取值为1，在"Cabin_no"下取值为0
原本Cabin取值为no的，在此处的"Cabin_yes"下取值为0，在"Cabin_no"下取值为1
我们使用pandas的"get_dummies"来完成这个工作，并拼接在原来的"data_train"之上，如下所示。

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')
df = pd.concat([data_train,dummies_Cabin,dummies_Embarked,dummies_Sex,dummies_Pclass],axis=1)
df.drop(['Pclass','Name','Sex','Ticket','Cabin','Embarked'],axis=1,inplace=True) #inplace=True：不创建新的对象，直接对原始对象进行修改
df.columns

df.info()

成功的把类目属性全部转化成0，1的属性值了。
这样，看起来，需要的属性值都有课，且都是数值类型的。?
但是仔细已经按Age和Fare两个属性，乘客的数值幅度变化太大，如果了解逻辑回归与梯度下降的话，会知道，各属性之间scale差距太大，将对收敛速度造成几万点伤害，设置不收敛…所以先用scikit-learn里面的preprocessing模块对这两列做一个scaling,其实就是将一些变化幅度较大的特征化到[-1,1]之内。

import sklearn.preprocessing as preprocessing
scaler = preprocessing.StandardScaler()
#知道shape属性是多少，但是想变成只有一列，行数不知道多少，通过`z.reshape(-1,1)`，Numpy自动计算
age_scale_param = scaler.fit(df['Age'].values.reshape(-1,1))
df['Age_scaled'] = scaler.fit_transform(df['Age'].values.reshape(-1,1),age_scale_param)
fare_scale_param = scaler.fit(df['Fare'].values.reshape(-1,1))
df['Fare_scaled'] = scaler.fit_transform(df['Fare'].values.reshape(-1,1),fare_scale_param)
df

逻辑回归建模

把需要的feature字段取出来

from sklearn import linear_model#用正则表达式取出我们要的属性值
train_df = df.filter(regex='Survived|Age_.*|SibSp|Parch|Fare_.*|Cabin_.*|Embarked_.*|Sex_.*|Pclass_.*')#y即Survival结果：第0列
y = train_df.iloc[:,0]#X即特征属性：第1列及后序列
X = train_df.iloc[:,1:]#fit到LogisticRegression之中
clf = linear_model.LogisticRegression(C=1.0,penalty='l1',tol=1e-6)
clf.fit(X,y)clf

X.shape

(891, 14)
good 很顺利，我们得到了一个model.
先淡定！淡定！不是直接把test.csv直接丢到model里就能拿到结果啊…我们的"test_data"也要做和"train_data"一样的预处理啊！！

data_test = pd.read_csv("e:/data/Titanic_data/test.csv")
data_test.loc[(data_test.Fare.isnull()),'Fare'] = 0
#接着我们对test_data做和train_data中一致的特征变换
#首先用同样变得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()].as_matrix()
#根据特征属性Xy预测年龄并补上
X = null_age[:,1:]
predictedAges = rfr.predict(X)
data_test.loc[(data_test.Age.isnull()),'Age'] = predictedAgesdata_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')df_test = pd.concat([data_test,dummies_Cabin,dummies_Embarked,dummies_Sex,dummies_Pclass],axis=1)
df_test.drop(['Pclass','Name','Sex','Ticket','Cabin','Embarked'],axis=1,inplace=True)
df_test['Age_scaled'] = scaler.fit_transform(df_test['Age'].values.reshape(-1,1),age_scale_param)
df_test['Fare_scaled'] = scaler.fit_transform(df_test['Fare'].values.reshape(-1,1),fare_scale_param)
df_test

418 rows × 17 columns
不错不错，数据很ok，差最后一步了。下面就做预测结果吧！！

test = df_test.filter(regex='Age_.*|SibSp|Parch|Fare_.*|Cabin_.*|Embarked_.*|Sex_.*|Pclass_.*')
predictions = clf.predict(test)
result = pd.DataFrame({'PassengerId':data_test['PassengerId'],'Survived':predictions.astype(np.int32)})
result.to_csv("e:/data/Titanic_data/logistic_regression_predictions.csv",index=False)

pd.read_csv('e:/data/Titanic_data/logistic_regression_predictions.csv')

418 rows × 2 columns
在Kaggle的Make a submission页面，提交上结果。如下：

0.76555，结果还不错，毕竟，这只是简单分析处理过后的一个baseline模型。

逻辑回归系统优化

模型系数关联分析

提交只是万里长征第一步，这才刚撸完baseline model，模型还需要优化

看过Andrew Ng老师的machine Learning课程的同学们知道，现在应该分析分析模型现在的状态了，是过/欠拟合，以确定我们需要更多的特征还是更多的数据，或者其他操作。
我们有一条很著名的learning curves对吧。

不过在现在的场景下，先不着急做这个事情，我们这个baseline系统还有些粗糙，先再挖掘挖掘。

首先，Name和Ticket两个属性被我们完整舍弃了(好吧，其实是因为这俩属性，几乎每一条记录都是一个完全不同的值，我们并没有找到很直接的处理方式)。
然后，我们想想，年龄的拟合本身也未必是一件非常靠谱的事情，我们依据其余属性，其实并不能很好地拟合预测出未知的年龄。再一个，以我们地日常经验，小朋友和老人可能
得到地照顾会多一些，这样看的话，年龄作为一个连续值，给一个固定的系数，应该和年龄是一个正相关或者负相关，西湖体现不出两头受照顾的实际情况，
所以，说不定把年龄离散化，按区段分作类别属性会更合适一些。

上面只是瞎想的，是不是这么回事呢，老老实实先把得到的model系数和feature关联起来看看。

LR模型系数

pd.DataFrame({"columns":list(train_df.columns)[1:],"coef":list(clf.coef_.T)})

交叉验证

【要做交叉验证】
【要做交叉验证】
【要做交叉验证】
嗯，重要的事情说三遍。通常情况下，这么做cross validation:把train.csv分成两部分，一部分训练我们需要的模型，另一部分数据上看我们预测算法的效果。

用scilit-learn的cross_validation来帮我们完成小数据集上的这个工作。

先简单看看cross validation情况下的打分

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)
all_data = df.filter(regex='Survived|Age_.*|SibSp|Parch|Fare_.*|Cabin_.*|Embarked_.*|Sex_.*|Pclass_.*')
X = all_data.iloc[:,1:]
y = all_data.iloc[:,0]
print(cross_val_score(clf,X,y,cv=5))

[ 0.81564246 0.81564246 0.78651685 0.78651685 0.81355932]
结果是[ 0.81564246 0.81564246 0.78651685 0.78651685 0.81355932]
似乎比Kaggle上的结果略高，毕竟用的不是同一份数据集评估的。
既然要做交叉验证，干脆就把交叉验证里面bad case拿出来看看，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上面得到的想法和前面系数分析的合在一起，然后逐个试试。
下面做数据分割，并再原始数据集上瞄一眼bad case:

#分隔数据，按照训练数据：测试数据 = 7：3
split_train,split_cv = train_test_split(df,test_size=0.3,random_state=42)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)
clf.fit(train_df.iloc[:,1:],train_df.iloc[:,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.iloc[:,1:])origin_data_train = pd.read_csv("e:/data/Titanic_data/train.csv")
bad_cases = origin_data_train.loc[origin_data_train['PassengerId'].isin(split_cv[predictions != cv_df.iloc[:,0]]['PassengerId'].values)]
bad_cases

可以跑一遍自己试试，拿到bad cases之后，仔细看看。也会有一些猜测和想法。其中会有一部分印证在系数分析部分的猜测，那这些优化的想法的优先级可以放高一些。

现在有了"train_df"和"cv_df"两个数据部分，前者用于训练model,后者用于评定和选择模型。可以开始可劲折腾了。

我们随便列一些可能可以做的优化操作：

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feature。
Cabin再细化一些，对于有记录的Cabin属性，我们将其分为前面的字母部分(我猜是位置和船层之类的信息) 和后面的数字部分(应该是房间号，有意思的事情是，如果你仔细看看原始数据，你会发现，这个值大的情况下，似乎获救的可能性高一些)。
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(你去看看数据，确实小盆友优先程度很高啊)
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是一个我们一直没有触碰的属性，我们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。

大家接着往下挖掘，可能还可以想到更多可以细挖的部分。我这里先列这些了，然后我们可以使用手头上的”train_df”和”cv_df”开始试验这些feature engineering的tricks是否有效了

试验的过程比较漫长，也需要有耐心，而且我们经常会面临很尴尬的状况，就是我们灵光一闪，想到一个feature，然后坚信它一定有效，结果试验下来，效果还不如试验之前的结果。恩，需要坚持和耐心，以及不断的挖掘。

learning curves

有一个很可能发生的问题是，我们不断的做feature engineering,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的越来越好，同时也可能在逐步丧失泛化能力，从而在待预测的数据上表现不佳，也就是发生过拟合问题。

从另一个角度上说，如果模型在待预测的数据上表现不佳，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。》

过拟合和欠拟合解释起来就是：

过拟合就像是你班上学数学比较刻板的同学，老师讲过的题目，一字不漏全记下来了，于是老师再出一样的题目，分分钟精确出结果。but数学考试，
总是碰到新题目，所以成绩不咋地。
欠拟合就像是，差生。练老师讲的练习题也记不住，于是连老师出一样题目复习的周测都做不好，考试更是可想而知了。
而在机器学习的问题上，对于过拟合和欠拟合两种情形，优化的方式是不同的。

对过拟合而言，通常以下策略对结果优化是有用的：

做一下feature selection,挑出较好的feature的subset来做training
提供更多的数据，从而弥补原始数据的bias问题，学习到的model也会更准确

而对于欠拟合而言，通常需要更多的feature，更复杂的模型来提高准确度。

著名的learing curve可以帮我们判定我们的模型现在所处状态。我们以样本数为横坐标，训练和交叉验证集上的错误率为纵坐标，两种状态分别如下两张图所示：过拟合(overfitting/high variace),欠拟合(underfitting/high bias)

我们也可可以把错误率替换成准确率，得到另一种形式的learning curve(sklearn 里面是这么做的)。

回到我们的问题，我们用scikit-learn里面的learning_curve来帮我们分辨我们的模型状态。举个例子，我们画一下我们最先得到的baseline model的learning curve

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import learning_curve#用sklearn的learning_curve 得到training_score和cv_scoer,使用matplotlib画出learning curve
def plot_learing_curve(estimator,title,X,y,ylim=None,cv=None,n_jobs=1,train_size=np.linspace(.05,1.,20),verbose=0,plot=True):'''画出data在某模型上的learning curve.参数解释--------estimator:使用的分类器title:表格的标题X:输入的feature,numpy类型y：输入的target vactorylim:tuple格式的(ymin,ymax),设定图像中纵坐标的最低点和最高点cv:做cross-validation的时候，数据分成的份数n_jobs:并行的任务数(默认1)'''train_sizes,train_scores,test_scores = learning_curve(estimator,X,y,cv=cv,n_jobs=n_jobs,train_sizes=train_size,verbose=verbose)train_scores_mean = np.mean(train_scores,axis=1)train_scores_std = np.std(train_scores,axis=1)test_scores_mean = np.mean(test_scores,axis=1)test_scores_std = np.std(test_scores,axis=1)if plot:plt.figure()plt.title(title)if ylim is not None:plt.ylim(*ylim)plt.xlabel(u"训练样本数")plt.ylabel(u"得分")plt.gca().invert_yaxis()plt.grid()plt.fill_between(train_sizes, train_scores_mean - train_scores_std, train_scores_mean + train_scores_std, alpha=0.1, color="b")plt.fill_between(train_sizes, test_scores_mean - test_scores_std, test_scores_mean + test_scores_std, alpha=0.1, color="r")plt.plot(train_sizes, train_scores_mean, 'o-', color="b", label=u"训练集上得分")plt.plot(train_sizes, test_scores_mean, 'o-', color="r", label=u"交叉验证集上得分")plt.legend(loc="best")plt.draw()plt.gca().invert_yaxis()plt.show()midpoint = ((train_scores_mean[-1] + train_scores_std[-1]) + (test_scores_mean[-1] - test_scores_std[-1])) / 2diff = (train_scores_mean[-1] + train_scores_std[-1]) - (test_scores_mean[-1] - test_scores_std[-1])return midpoint, diffplot_learing_curve(clf, u"学习曲线", X, y)

从实际数据上看，我们得到的learning curve 没有推到的那么光滑，但是可以大致看出来，训练集和交叉验证集上的得分走势曲线还是符合预期的。

目前的曲线来看，我们的model并不处于overfitting的状态，(overfintting的表现一般是训练集上得分高，而交叉验证集上要低很多，中间的gap比较大)。因此我们可以再做一些feature engineering的工作，添加一些新产出的特征或组合特征到模型中。

模型融合(model ensemble)

好了，终于到这一步了，我们要祭出机器学习/数据挖掘上通常最后会用到的大杀器了。嗯，模型融合。

【模型融合很重要】
【模型融合很重要】
【模型融合很重要】

重要的事情说三遍。

什么是模型融合呢，举例子来直观理解一下。

大家都看过知识问答的综艺节目中，求助现场观众的时候，让观众投票，最高的答案作为自己的答案的形式吧，每个人都有一个判定结果，最后我们相信答案在大多数人手里。

再举一个通俗一点的例子。你和你班某数学大神关系好，每次作业都模仿他的，于是大多数情况下，
他做对了，你也对了。突然有一天大神脑子犯糊涂，手一抖，写错了一个数，于是…嗯，你也跟着错了。另一个场景是，你跟你班5个大神的关系都很好，每次都把他们作业拿过来，对比一下，再自己做，如果哪天某大神犯糊涂了，写错了，but另外4个写对了，那你肯定相信另外4个人的是正确答案吧？

最简单的模型融合大概就是这么个意思，比如分类问题，当我们手上有一堆在同一份数据集上训练得到的分类器(比如logistic regression,SVM,KNN,random forest,神经网络),那我们让它们都分别去做判定，然后对结果做投票统计，取票数最多的结果为最后结果。

bingo.问题就这么完美的解决了。

话说回来，回到我们现在的问题，你看，我们现在只讲了logistic regression。如果我们还想用这个融合思想取提高我们的结果，我们应该怎么做呢？

既然这个时候模型没得选，而欧美让你就在数据上动动手脚。如果模型出现过拟合，一定是在我们的训练上出现拟合度过度造成的对吧。

我们干脆就不要用全部的训练集，每次取训练集的一个subset，做训练，这样，我们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，因为我们没有任何一份子数据集是全的，因此即使粗线过拟合，也是在子训练集上，而不是全体数据上，这样做一个融合，可能
对最后的结果有一个帮助。对，这就是常用的Bagging

from sklearn.ensemble import BaggingRegressor
train_df = df.filter(regex='Survived|Age_.*|SibSp|Parch|Fare_.*|Cabin_.*|Embarked_.*|Sex_.*|Pclass.*|Mother|Child|Family|Title')#y即Survived结果
y = train_df.iloc[:,0]#X即特征属性值
X = train_df.iloc[:,1:]#fir到BaggingRegressor之中
clf = linear_model.LogisticRegression(C=1.0,penalty='l1',tol=1e-6)
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'],'Survived':predictions})
result.to_csv("e:/data/Titanic_data/logistic_regression_bagging_predictions.csv",index=False)

pd.read_csv('e:/data/Titanic_data/logistic_regression_bagging_predictions.csv')

然后再Make a submission，嗯，发现对结果还是有帮助的。

总结

对于任何机器学习的问题，不要一上来就追求尽善美，先用自己会的算法撸一个baseline的model出来，然后进行后续的分析步骤，一步步提高。
在问题的结果过程中：

【对数据的认识太重要了！】
【数据中的特殊点/离群点的分析和处理太重要了！】
【特征工程(feature engineering)太重要了!】
【模型融合(model ensemble)太重要了！】
本文中用机器学习解决问题的过程大概如下所示：