Kaggle实例-Titanic分析(二)-补全 拟合

前言

  本来是打算用一篇博客把完整的一次数据处理全部记录下来,但是无奈断(lan)电(ai)。同时也是为了写的更详(tuo)细(ta)一些,防止以后看不懂,所以我决定把三个大部分分开来写,同时,后面的内容我也打算这样处理希望各位大佬海涵。

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数据补充

  上回书说到,船帆了,人挂了,大家各安天命了。(摔)。我们简单的对我们当前得到的数据进行了简单的分析,以此来找出我们最后训练时能够用到的特征值。我们用图或表进行了相关内容的可视化处理。一眼就能看出的赶脚,大概找出了几个可能有用的特征值:年龄(age),性别(sex),乘客等级(Pclass),以及有可能有用的堂兄弟个数(SibSp), 亲子个数(Parch)。
  当然以上的内容都是我们结合图表大概分析得来,最终是否对训练有用当前我们是一概不知的。接下来可能有童鞋想说,我们是不是可以开始训练了?.当然不是。因为,我们在前文中说到过一个问题,那就是我们得到的数据是残缺的!(划重点)。残缺的啊有木有啊同志们。所以我们首先的当务之急是先要把我们所要使用的age选项来补齐。
  那么问题又来了,我们该如何来补上这部分残缺的值呢?根据情况有这么两种方法
  通常遇到缺值的情况,我们会有几种常见的处理方式

  1. 如果缺值的样本适中,而该属性非连续值特征属性(比如说类目属性),那就把NaN作为一个新类别,加到类别特征中。 如果缺值的样本适中,而该属性为连续值特征属性,有时候我们会考虑给定一个step(比如这里的age,我们可以考虑每隔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。
  2. 如果缺值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noise,影响最后的结果了
      有些情况下,缺失的值个数并不是特别多,那我们也可以试着根据已有的值,拟合一下数据,补充上。
    这里我们采用大佬推荐的一种scikit-learn中的RandomForest来拟合一下缺失的年龄数据
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
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()].as_matrix()
    unknown_age = age_df[age_df.Age.isnull()].as_matrix()
    # 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::])
    
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