回归分析预测世界大学综合得分_世界大学排名预测可以用什么模型(3)

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大学排名是一个非常重要同时也极富挑战性与争议性的问题，一所大学的综合实力涉及科研、师资、学生等方方面面。目前全球有上百家评估机构会评估大学的综合得分进行排序，而这些机构的打分也往往并不一致。在这些评分机构中，世界大学排名中心（Center for World University Rankings，缩写CWUR）以评估教育质量、校友就业、研究成果和引用，而非依赖于调查和大学所提交的数据著称，是非常有影响力的一个。

本任务中我们将根据 CWUR 所提供的世界各地知名大学各方面的排名（师资、科研等），一方面通过数据可视化的方式观察不同大学的特点，另一方面希望构建机器学习模型（线性回归）预测一所大学的综合得分。

世界大学综合得分预测

数据来源：World University Rankings | Kaggle

数据观察与处理**：**

import pandas as pd
import numpy as np

data_df = pd.read_csv('./cwurData.csv')
data_df.head(3).T  # 观察前几列并转置方便观察

​

去除其中包含 NaN 的数据

data_df = data_df.dropna()
len(data_df) # 2000

设置矩阵

feature_cols = ['quality_of_faculty', 'publications', 'citations', 'alumni_employment', 
                'influence', 'quality_of_education', 'broad_impact', 'patents'] # 提取特征值
X = data_df[feature_cols]
Y = data_df['score']
# X Y分别为自变量 因变量矩阵

数据可视化

观察世界排名前十学校的平均得分情况，为此需要将同一学校不同年份的得分做一个平均。我们可以利用groupby()函数，将同一学校的记录整合起来并通过mean()函数取平均。之后我们按平均分降序排序，取前十个学校作为要观察的数据。

import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn as sns 

mean_df = data_df.groupby('institution').mean()  # 按学校聚合并对聚合的列取平均
top_df = mean_df.sort_values(by='score', ascending=False).head(10)  # 取前十学校
sns.set()
x = top_df['score'].values  # 综合得分列表
y = top_df.index.values  # 学校名称列表
sns.barplot(x, y, orient='h', palette="Blues_d")  # 画条形图
plt.xlim(75, 101)  # 限制 x 轴范围
plt.show()

​

用pairplot的方法观察变量之间的关联关系，可以从图中看到，少部分变量之间有线性关系；各个变量和结果之间，近似对数关系。

sns.pairplot(data_df[feature_cols + ['score']], height=3, diag_kind="kde")
plt.show()

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还可以用热力图的形式呈现相关度矩阵：

​

构建模型

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