kaggle竞赛-Instacart Market Basket Analysis(推荐)-初探

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1.1赛题背景：

根据顾客的历史购买记录，预测Instacart的消费者将再次购买哪些产品？

1.2数据集详情：

aisle.csv 产品摆放位置说明
 - 包含了aisle_id和aisle两列数据
departments.csv 产品所属类别
 - 包含了department_id和department两列数据
products.csv  产品详情说明
 - 包含product_id、product_name、aisle_id、department_id四列数据
orders.csv  订单详情说明
 - 包含了order_id、user_id、eval_set、order_number、order_dow、order_hour_of_day、days_since_prior_order七列数据
orders_products__prior.csv 历史订单购买情况记录
 - 包含了order_id、product_id、add_to_cart_order、reordered四列数据
orders_products__train.csv 训练集订单购买情况记录
 - 包含了order_id、product_id、add_to_cart_order、reordered四列数据
sample_submission.csv 提交文件参考格式说明

1.3评分指标：

mean F1 score

1.4提交格式：

包含order_id和products,如下图所示

2.数据探索分析（EDA）

2.1数据导入

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline

path='/home/WLY/learn/Kaggle_example_learn/Instacart/Data/'
aisles=pd.read_csv(path+'aisles.csv')
departments = pd.read_csv(path + 'departments.csv')
products = pd.read_csv(path + 'products.csv')
orders = pd.read_csv(path + 'orders.csv')
order_products__train = pd.read_csv(path + 'order_products__train.csv')
order_products__prior = pd.read_csv(path + 'order_products__prior.csv')
sample_submission = pd.read_csv(path + 'sample_submission.csv')

2.2数据探索性分析

1.aisles数据集分析

• aisles数据集大小为134*2,共有134个不同的取值，代表产品摆放位置

1.查看数据集的大小，前五行数据，以及各列数据的不同取值情况
aisles.shape
aisles.head()
aisles.nunique()

2.departments数据集分析

• departments数据集大小为21*2，共有21个不同的取值，代表产品所属类别

departments.shape
departments.head()
departments.nunique()

3.products数据集分析

• products数据集中大小为49688*4，共有49688个取值，代表产品名称

products.shape
products.head()
products.nunique()

4.orders数据集分析

• orders数据集大小为3421083*7
• 上一单与本单的时间间隔(days_since_prior_order)含有缺失值，原因是order_number=1也就是第一单时，无上一单可言
• order_number=1数目和用户id数目相同。说明order_number代表用户购买顺序
• eval_set有三个类别取值（prior,train,test）即历史数据，训练数据，测试数据
• 查看用户购买总次数，即user_id出现的次数，得知最少购买次数为4，最大购买次数为100
• order_dow一周七天，order_hour_of_day一天24小时
• 训练集和测试集中的用户均在历史数据集中出现过，但训练集和测试集的用户无交集，且为用户最新购买（购买顺序最大）

orders.shape
orders.head()
orders.nunique()

根据数据分布可以看出最后一列数据有缺失值。下一步对缺失值进行分析
将最后一列数据提取出来，判断是否为nan值,并定位在数据集中有缺失值的行，分析原因
结论：当有缺失值时，订购顺序为1，不存在上一单的情况，所以为nan
orders.loc[orders.days_since_prior_order.isnull()].head() 

eval_set有3个类别取值，查看取值情况
结论：分别为历史数据，训练数据，测试数据
orders.eval_set.value_counts()

统计order_number=1的数目.
结论：order_number=1的数目和用户id数目相同，说明order_number代表用户购买顺序
print('There are %d samples with order_number=1'%np.sum(orders['order_number']==1))

查看剩余两列数据的基础信息
结论：order_dow,order_hour_of_day属于正常值,一周7天,一天24小时
orders[['order_dow','order_hour_of_day']].describe()

查看用户购买总次数情况，即用户的记录
结论：一个用户最多记录为100，最少为4
orders['user_id'].value_counts()
orders['user_id'].value_counts()[:5]
orders['user_id'].value_counts()[-5:]

绘制用户购买总次数的分布图，横轴为用户购买总次数，纵轴为购买人数
tmp=pd.DataFrame(orders['user_id'].value_counts().values,columns=['user_correspoding_samples'])
tmp=tmp['user_correspoding_samples'].value_counts()
sns.barplot(x=tmp.index,y=tmp.values)

查看历史数据集，训练数据和测试数据之间用户的交叉情况，因为用户在推荐问题中都是一个很重要的特征变量
结论：train中所有用户均在prior中出现，test中所有用户均在prior中出现，但是train和test无相交用户情况
因此可知用户id在模型预测时，可能并不能带来增益，可以考虑删除
len(set(orders.loc[orders['eval_set']=='prior','user_id'])-set(orders.loc[orders['eval_set']=='train','user_id&#