Kaggle 比赛项目总结（项目流程）

 一、EDA（Exploratory Data Analysis）

• EDA：也就是探索性的分析数据

• 目的：

1. 理解每个特征的意义；
2. 知道哪些特征是有用的，这些特征哪些是直接可以用的，哪些需要经过变换才能用，为之后的特征工程做准备；

 

• 1）每个特征的意义、特征的类型：

  df.describe()
  df['Category'].unique()

 

• 2）看是否存在 missing value（特征数据是否缺失）

  df.loc[df.Dates.isnull(),'Dates']

 

• 3）看每个特征下的数据分布，用 boxplot 或者 hist：

  %matplotlib inline
  import matplotlib.pyplot as plt
  df.boxplot(column='Fare', by = 'Pclass')
  plt.hist(df['Fare'], bins = 10, range =(df['Fare'].min(),df['Fare'].max()))
  plt.title('Fare >distribution')
  plt.xlabel('Fare')
  plt.ylabel('Count of Passengers')

1. 如果变量是categorical的，想看distribution，则可以：

   df.PdDistrict.value_counts().plot(kind='bar', figsize=(8,10))

    

• 4）看一些 特征之间的联立情况，用 pandas 的  groupby：

  temp = pd.crosstab([df.Pclass, df.Sex], df.Survived.astype(bool))
  temp.plot(kind='bar', stacked=True, color=['red','blue'], grid=False)

 

 

二、Data Preprocessing（数据预处理）

• 目的：将数据处理下，为模型输入做准备；

　1）处理  missing  value（缺失值）

• 查看数据集中，所有的特征数据有没有缺失；

1. 如果 missing value 占总体的比例非常小，那么直接填入平均值或者众数；
2. 如果 missing value 所占比例不算小也不算大，那么可以考虑它跟其他特征的关系，如果关系明显，那么直接根据其他特征填入；也可以建立简单的模型，比如线性回归，随机森林等。
3. 如果 missing value 所占比例大，那么直接将 miss value 当做一种特殊的情况，另取一个值填入处理；

 

　2）处理 Outlier （异常值）

• 这个就是 EDA 的作用，通过画图，找出异常值

 

　3）categorical feature （类别特征）

• Categorical 特征常被称为离散特征、分类特征，数据类型通常是 object 类型；

• 机器学习模型通常只能处理数值数据，所以需要对 Categorical 数据转换成 Numeric 特征。

 

• categorical  feature 有两种分类：

1. Ordinal 类型：这种类型的Categorical存在着自然的顺序结构，如果你对Ordinal 类型数据进行排序的话，可以是增序或者降序，比如在学习成绩这个特征中具体的值可能有：A、B、C、D四个等级，但是根据成绩的优异成绩进行排序的话有A>B>C>D
2. Nominal 类型：这种是常规的Categorical类型，不能对Nominal类型数据进行排序。比如血型特征可能的值有：A、B、O、AB，但你不能得出A>B>O>AB的结论。

 

• 对于Ordinal 和 Nominal 类型数据有不同的方法将它们转换成数字：

• Ordinal 类型数据：使用 LabelEncoder 进行编码处理；

1. 例如成绩的A、B、C、D四个等级进行 LabelEncoder 处理后会映射成1、2、3、4，这样数据间的自然大小关系也会保留下来。

• Nominal 类型数据：使用 OneHotEncoder 进行编码处理；

1. Pandas 的 get_dummies() 方法，对应每一个虚拟变量，都返回一包含一个新的一列的 DataFrame；
2. Use the concat() method to add these dummy columns back to the original DataFrame
3. Then drop the original columns entirely using the drop method

 

　4）处理 categorical feature

• 一般就是通过dummy variable的方式解决，也叫one hot encode：

1. pandas.get_dummies()
2. sklearn 中 preprocessing.OneHotEncoder()

 

• 例：

  将一列的 month 数据展开为了12列，用0、1代表类别

• 

• 另外在处理 categorical feature 有两点值得注意：

 

1. 如果特征中包含大量需要做 dummy variable（虚拟变量）处理的，那么很可能导致得到一个稀疏的dataframe，这时候最好用下PCA做降维处理。
2. 如果某个特征有好几万个取值，那么用 dummy variable 就并不现实了，这时候可以用Count-Based Learning.

 

 

• 对于类别特征，在模型中加入tf-idf 有好的效果；
• “Leave-one-out” encoding：可以处理类别特征种类过多的问题；

 

 

 

三、Feature Engineering（特征工程）

• 理论上来说，“特征工程” 属于数据预测。

• 特征工程非常重要，可以说最后结果的好坏，大部分就是由特征工程决定的，剩下部分应该是调参和 Ensemble（集成学习） 决定。

• 特征工程的好坏主要是由 domain knowledge 决定的，但是大部分人可能并不具备这种知识，那么只能尽可能多的根据原来 feature 生成新的 feature ，然后让模型选择其中重要的feature。这里就又涉及到 feature selection（特征选择）；

• feature selection 的方法：backward、forward selection 等有很多。我个人倾向于用 random forest 的 feature importance，这里有论文介绍了这种方法。

 

 

四、Model Selection and Training

　1）Model Selection（模型选择）

 

• 最常用的模型是 Ensemble Model（集成学习），比如 Random Forest、Gradient Boosting。

• Kaggle 上的项目，开始可以用点简单的模型，一方面是可以作为底线 threshold，另一方面也可以在最后作为Ensemble Model。xgboost

 

　2）Model Training（模型训练）

 

• 训练模型主要就是调参，每种模型都有自己最关键的几个参数，在 sklearn 中

1. GridSearchCV （网格搜索）设置需要比较的几种参数组合；

2. 用 cross validation 选出最优秀的参数组合。

• 大概用法：

  from sklearn.grid_search import GridSearchCV
  from pprint import pprint
  clf=RandomForestClassifier(random_state=seed)
  parameters = {'n_estimators': [300, 500], 'max_features':[4,5,'auto']}
  grid_search = GridSearchCV(estimator=clf,param_grid=parameters, cv=10, scoring='accuracy')
  print("parameters:")
  pprint(parameters)
  grid_search.fit(train_x,train_y)
  print("Best score: %0.3f" % grid_search.best_score_)
  print("Best parameters set:")
  best_parameters=grid_search.best_estimator_.get_params()
  for param_name in sorted(parameters.keys()):
  print("\t%s: %r" % (param_name, best_parameters[param_name]))

 

 

五、Model Ensemble（模型集成）

• Model Ensemble  的方法：Pasting、Bagging、Boosting（增强学习）、Stacking（堆叠）；其中 Bagging 和 Boosting 都算是 Bootstraping 的应用。Bootstraping 的概念是对样本每次有放回的抽样，抽样K个，一共抽N次。

• Bagging：每次从总体样本中随机抽取K个样本来训练模型，重复N次，得到N个模型，然后将各个模型结果合并，分类问题投票方式结合，回归则是取平均值，e.g.Random Forest。

• Boosting：一开始给每个样本取同样的权重，然后迭代训练，每次对训练失败的样本调高其权重。最后对多个模型用加权平均来结合，e.g. GBDT。

• Bagging 与Boosting 的比较：在深入理解 Bagging 和 Boosting 后发现，bagging 其实是用相同的模型来训练随机抽样的数据，这样的结果是各个模型之间的 bias（偏差） 差不多，variance（方差） 也差不多，通过平均，使得 variance 降低（由算平均方差的公式可知），从而提高 ensemble model 的表现。而 Boosting 其实是一种贪心算法，不断降低bias。

 

• Stacking：训练一个模型来组合其他各个模型。

 

1. 首先先训练多个不同的模型；
2. 然后再以之前训练的各个模型的输出为输入来训练一个模型，以得到一个最终的输出。

• stacking很像神经网络，通过很多模型的输出，构建中间层，最后用逻辑回归将中间层训练得到最后的结果。
• 例：

  def single_model_stacking(clf):
       skf = list(StratifiedKFold(y, 10))
       dataset_blend_train = np.zeros((Xtrain.shape[0],len(set(y.tolist()))))
      dataset_blend_test = np.zeros((Xtest.shape[0],len(set(y.tolist()))))
      dataset_blend_test_list=[]
      loglossList=[]
      for i, (train, test) in enumerate(skf):
      dataset_blend_test_j = []
      X_train = Xtrain[train]
      y_train =dummy_y[train]
      X_val = Xtrain[test]
      y_val = dummy_y[test]
      if clf=='NN_fit':
          fold_pred,pred=NN_fit(X_train, y_train,X_val,y_val)
      if clf=='xgb_fit':
               fold_pred,pred=xgb_fit(X_train, y_train,X_val,y_val)
      if clf=='lr_fit':
          fold_pred,pred=lr_fit(X_train, y_train,X_val,y_val) 
      print('Fold %d, logloss:%f '%(i,log_loss(y_val,fold_pred))) 
  
      dataset_blend_train[test, :] = fold_pred                 
      dataset_blend_test_list.append( pred )         
      loglossList.append(log_loss(y_val,fold_pred))     
      dataset_blend_test = np.mean(dataset_blend_test_list,axis=0)    
      print('average log loss is :',np.mean(log_loss(y_val,fold_pred)))
      print ("Blending.")
  
      clf = LogisticRegression(multi_class='multinomial',solver='lbfgs')     
      clf.fit(dataset_blend_train, np.argmax(dummy_y,axis=1))
      pred = clf.predict_proba(dataset_blend_test)
  
      return pred