Python & 机器学习之项目实践

机器学习是一项经验技能，经验越多越好。在项目建立的过程中，实践是掌握机器学习的最佳手段。在实践过程中，通过实际操作加深对分类和回归问题的每一个步骤的理解，达到学习机器学习的目的。

预测模型项目模板

不能只通过阅读来掌握机器学习的技能，需要进行大量的练习。本文将介绍一个通用的机器学习的项目模板，创建这个模板总共有六个步骤。通过本文将学到：

• 端到端地预测（分类与回归）模型的项目结构。
• 如何将前面学到的内容引入到项目中。
• 如何通过这个项目模板来得到一个高准确度的模板。

机器学习是针对数据进行自动挖掘，找出数据的内在规律，并应用这个规律来预测新数据，如图19-1所示。

图19-1

在项目中实践机器学习

端到端地解决机器学习的问题是非常重要的。可以学习机器学习的知识，可以实践机器学习的某个方面，但是只有针对某一个问题，从问题定义开始到模型部署为止，通过实践机器学习的各个方面，才能真正掌握并应用机器学习来解决实际问题。

在部署一个项目时，全程参与到项目中可以更加深入地思考如何使用模型，以及勇于尝试用机器学习解决问题的各个方面，而不仅仅是参与到自己感兴趣或擅长的方面。一个很好的实践机器学习项目的方法是，使用从 UCI机器学习仓库（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html） 获取的数据集开启一个机器学习项目。如果从一个数据集开始实践机器学习，应该如何将学到的所有技巧和方法整合到一起来处理机器学习的问题呢？

分类或回归模型的机器学习项目可以分成以下六个步骤：

（1）定义问题。
（2）理解数据。
（3）数据准备。
（4）评估算法。
（5）优化模型。
（6）结果部署。

有时这些步骤可能被合并或进一步分解，但通常是按上述六个步骤来开展机器学习项目的。为了符合Python的习惯，在下面的Python项目模板中，按照这六个步骤分解整个项目，在接下来的部分会明确各个步骤或子步骤中所要实现的功能。

机器学习项目的Python模板

下面会给出一个机器学习项目的Python模板。代码如下：

# Python机器学习项目的模板

# 1. 定义问题
# a) 导入类库
# b) 导入数据集

# 2. 理解数据
# a) 描述性统计
# b) 数据可视化

# 3. 数据准备
# a) 数据清洗
# b) 特征选择
# c) 数据转换

# 4. 评估算法
# a) 分离数据集
# b) 定义模型评估标准
# c) 算法审查
# d) 算法比较

# 5. 优化模型
# a) 算法调参
# b) 集成算法

# 6. 结果部署
# a) 预测评估数据集
# b) 利用整个数据集生成模型
# c) 序列化模型

当有新的机器学习项目时，新建一个Python文件，并将这个模板粘贴进去，再按照前面章节介绍的方法将其填充到每一个步骤中。

各步骤的详细说明

接下来将详细介绍项目模板的各个步骤。

步骤1：定义问题

主要是导入在机器学习项目中所需要的类库和数据集等，以便完成机器学习的项目，包括导入Python的类库、类和方法，以及导入数据。同时这也是所有的配置参数的配置模块。当数据集过大时，可以在这里对数据集进行瘦身处理，理想状态是可以在1分钟内，甚至是30秒内完成模型的建立或可视化数据集。

步骤2：理解数据

这是加强对数据理解的步骤，包括通过描述性统计来分析数据和通过可视化来观察数据。在这一步需要花费时间多问几个问题，设定假设条件并调查分析一下，这对模型的建立会有很大的帮助。

步骤3：数据准备

数据准备主要是预处理数据，以便让数据可以更好地展示问题，以及熟悉输入与输出结果的关系。包括：

• 通过删除重复数据、标记错误数值，甚至标记错误的输入数据来清洗数据。
• 特征选择，包括移除多余的特征属性和增加新的特征属性。
• 数据转化，对数据尺度进行调整，或者调整数据的分布，以便更好地展示问题。

要不断地重复这个步骤和下一个步骤，直到找到足够准确的算法生成模型。

步骤4：评估算法

评估算法主要是为了寻找最佳的算法子集，包括：

• 分离出评估数据集，以便于验证模型。
• 定义模型评估标准，用来评估算法模型。
• 抽样审查线性算法和非线性算法。
• 比较算法的准确度。

在面对一个机器学习的问题的时候，需要花费大量的时间在评估算法和准备数据上，直到找到3~5种准确度足够的算法为止。

步骤5：优化模型

当得到一个准确度足够的算法列表后，要从中找出最合适的算法，通常有两种方法可以提高算法的准确度：

• 对每一种算法进行调参，得到最佳结果。
• 使用集合算法来提高算法模型的准确度。

步骤6：结果部署

一旦认为模型的准确度足够高，就可以将这个模型序列化，以便有新数据时使用该模型来预测数据。

• 通过验证数据集来验证被优化过的模型。
• 通过整个数据集来生成模型。
• 将模型序列化，以便于预测新数据。

做到这一步的时候，就可以将模型展示并发布给相关人员。当有新数据产生时，就可以采用这个模型来预测新数据。

使用模板的小技巧

快速执行一遍：首先要快速地在项目中将模板中的每一个步骤执行一遍，这样会加强对项目每一部分的理解并给如何改进带来灵感。

循环：整个流程不是线性的，而是循环进行的，要花费大量的时间来重复各个步骤，尤其是步骤3或步骤4（或步骤3～步骤5），直到找到一个准确度足够的模型，或者达到预定的周期。

尝试每一个步骤：跳过某个步骤很简单，尤其是不熟悉、不擅长的步骤。坚持在这个模板的每一个步骤中做些工作，即使这些工作不能提高算法的准确度，但也许在后面的操作就可以改进并提高算法的准确度。即使觉得这个步骤不适用，也不要跳过这个步骤，而是减少该步骤所做的贡献。

定向准确度：机器学习项目的目标是得到一个准确度足够高的模型。每一个步骤都要为实现这个目标做出贡献。要确保每次改变都会给结果带来正向的影响，或者对其他的步骤带来正向的影响。在整个项目的每个步骤中，准确度只能向变好的方向移动。
按需适用：可以按照项目的需要来修改步骤，尤其是对模板中的各个步骤非常熟悉之后。需要把握的原则是，每一次改进都以提高算法模型的准确度为前提。

总结

本章介绍了预测模型项目的模板，这个模板适用于分类或回归问题。接下来将介绍机器学习中的一个回归问题的项目，这个项目比前面介绍的鸢尾花的例子更加复杂，会利用到本章介绍的每个步骤。

回归项目实例

机器学习是一项经验技能，实践是掌握机器学习、提高利用机器学习解决问题的能力的有效方法之一。那么如何通过机器学习来解决问题呢？本章将通过一个实例来一步一步地介绍一个回归问题。本章主要介绍以下内容：

• 如何端到端地完成一个回归问题的模型。
• 如何通过数据转换提高模型的准确度。
• 如何通过调参提高模型的准确度。
• 如何通过集成算法提高模型的准确度。

定义问题

在这个项目中将分析研究波士顿房价（Boston House Price）数据集，这个数据集中的每一行数据都是对波士顿周边或城镇房价的描述。数据是1978年统计收集的。数据中包含以下14个特征和506条数据（UCI机器学习仓库中的定义）。

• CRIM：城镇人均犯罪率。
• ZN：住宅用地所占比例。
• INDUS：城镇中非住宅用地所占比例。
• CHAS：CHAS虚拟变量，用于回归分析。
• NOX：环保指数。
• RM：每栋住宅的房间数。
• AGE：1940年以前建成的自住单位的比例。
• DIS：距离5个波士顿的就业中心的加权距离。
• RAD：距离高速公路的便利指数。
• TAX：每一万美元的不动产税率。
• PRTATIO：城镇中的教师学生比例。
• B：城镇中的黑人比例。
• LSTAT：地区中有多少房东属于低收入人群。
• MEDV：自住房屋房价中位数。

通过对这些特征属性的描述，我们可以发现输入的特征属性的度量单位是不统一的，也许需要对数据进行度量单位的调整。

导入数据

首先导入在项目中需要的类库。代码如下：

# 导入类库
import numpy as np
from numpy import arange
from matplotlib import pyplot
from pandas import read_csv
from pandas import  set_option
from pandas.plotting import scatter_matrix
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.linear_model import ElasticNet
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor