Ames房价预测特征工程

最近学人工智能，讲到了Kaggle上的一个竞赛任务，Ames房价预测 。本文将描述一下数据预处理和特征工程所进行的操作，具体代码Click Me。

原始数据集共有特征81个，数值型特征38个，非数值型特征43个。有很多缺失值。

1、离群点检测

以GrLivArea（地上面积）和SalePrice（房价）为自变量和因变量，得到如下散点图：

从上图中可以看出有2个极端的离群点在图的右下角（面积很大，但价格很低）。该数据集的提供者建议移除面积大于4000 square feet的数据点（这样就去掉了4个点）。

当然也可以使用其他特征作为自变量，来绘制散点图，检查是否存在离群点。

2、缺失值处理

缺失值处理方法有：删除、统计填充、统一填充、预测填充、具体分析。（可参考这里）

 2.1、具体分析，填充缺失值

首先，在Kaggle提供的数据描述中，有说明部分缺省值意味着什么，例如：

BsmtQual: Evaluates the height of the basement

Ex 　　Excellent (100+ inches)
Gd 　　Good (90-99 inches)
TA 　　Typical (80-89 inches)
Fa 　　Fair (70-79 inches)
Po 　　Poor (<70 inches
NA 　　No Basement

也就是说，如果“地下室质量”的值缺失，说明没有地下室。因此，如果BsmtQual值缺失，我们设置为一种新的取值：No（非数值型特征）。如果BsmtFullBath（地下室完整浴室的数量）的值确实，直接设置为0（数值型特征）。

其次，就要对特征进行具体分析了。比如，CentralAir（是否有中央空调）缺失，倾向于没有（如果有的话，房东一般都会写出来吧）。

2.2、其它缺失值填充

上一步未能填充的缺失值，这一步进行统一处理。数值型特征使用中位数填充，非数值型特征将缺失设置为一种新的类型。

3、数值型数据和非数值型数据的转换

有些特征，虽然取值是数值型的，但这些数值是分类的意思，作为数值进行统计分析没有意义，例如：

MSSubClass: Identifies the type of dwelling involved in the sale.

20 　　1-STORY 1946 & NEWER ALL STYLES
30 　　1-STORY 1945 & OLDER
40 　　1-STORY W/FINISHED ATTIC ALL AGES
45 　　1-1/2 STORY - UNFINISHED ALL AGES
50 　　1-1/2 STORY FINISHED ALL AGES
60 　　2-STORY 1946 & NEWER
70 　　2-STORY 1945 & OLDER
75 　　2-1/2 STORY ALL AGES
80 　　SPLIT OR MULTI-LEVEL
85 　　SPLIT FOYER
90 　　DUPLEX - ALL STYLES AND AGES
120 　　1-STORY PUD (Planned Unit Development) - 1946 & NEWER
150 　　1-1/2 STORY PUD - ALL AGES
160 　　2-STORY PUD - 1946 & NEWER
180 　　PUD - MULTILEVEL - INCL SPLIT LEV/FOYER
190 　　2 FAMILY CONVERSION - ALL STYLES AND AGES

这一特征是房屋风格。虽然取值是数值型的，但这些数值是对风格的分类，应该转换为非数值型的特征。

 

还有一些特征虽然在类别型的，但存在明显的数值等级，例如：

Alley: Type of alley access to property

Grvl 　　 Gravel
Pave 　　Paved
NA 　　   No alley access

这一特征是指通向房屋的道路类型。Grvl是碎石路，Paved是水泥路，NA是不通道路。显然，Grvl、Pave、NA这三者存在的关系，分别设置为0、1、2。

4、创建新的特征

4.1、简化已有特征

例如：

OverallQual: Rates the overall material and finish of the house

10　　Very Excellent
9 　　Excellent
8 　　Very Good
7 　　Good
6 　　Above Average
5 　　Average
4 　　Below Average
3 　　Fair
2 　　Poor
1 　　Very Poor

该特征是房屋的使用材料和完成品级，从最好到最差，设置了10的档次。我们相应的设置一个简化的SimplOverallQual，将数据的1、2、3映射为1（低品级），4、5、6映射为2（中等水平），7、8、9、10映射为3（高品级）。

4.2、联合已有特征

例如，设置一个新的特征PoolScore（游泳池得分），取值为PoolArea（游泳池面积）和PoolQC（游泳池质量）的乘积。

4.3、现有重要特征（top 10）的多项式

通过计算协方差，找到10个跟房价关联性最强的特征，我们得到了AllSF,AllFlrsSF,GrLivArea,OverallQual,GarageCars,TotalBsmtSF,GarageArea,TotalBath,ExterQual,1stFlrSF这是个特征。

对于top10的每一个特征，都设置三个新的特征，分别是该特征的平方、立方、平方根。

5、数值型特征的数据标准化

数值型特征填充了缺失值之后，我们使用sklearn模块里面的StandardScaler()函数，进行标准化。处理后的数据期望为0，方差为1。

6、非数值型特征处理

对非数值型特征进行one hot编码。

7、遇到的问题

7.1、不要添加与某个属性线性相关的属性。

例如，YearBuilt这个属性，表示的是房屋建造年费。我尝试添加一个房龄属性HouseAge = 2017 - YearBuilt。添加之后，模型的正确率反而下降了。无正则项的线性回归，校验集正确率出现了大幅下滑，LinearRegression.score是个很大的负数，说明模型特别差劲；岭回归校验集正确率出现了小幅下滑。

实际上根本没有必要添加HouseAge。我们看一下HouseAge和YearBuilt标准化之后（使用StandardScaler，转化后均值为0，标准差为1），分别为Std_HouseAge和Std_YearBuilt。由方差与均值的计算规则可知，Std_HouseAge = -Std_YearBuilt。