天池数据挖掘 -- 建模调参

内容介绍

1.线性回归模型：

• 线性回归对于特征的要求；
• 处理长尾分布；
• 理解线性回归模型；

2.模型性能验证：

• 评价函数与目标函数；
• 交叉验证方法；
• 留一验证方法；
• 针对时间序列问题的验证；
• 绘制学习率曲线；
• 绘制验证曲线；

3.嵌入式特征选择：

• Lasso回归；
• Ridge回归；
• 决策树；

4.模型对比：

• 常用线性模型；
• 常用非线性模型；

5.模型调参：

• 贪心调参方法；
• 网格调参方法；
• 贝叶斯调参方法；

建模

减少数据占用的内存

import pandas as pd
import numpy as np
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

def reduce_mem_usage(df):
    """ iterate through all the columns of a dataframe and modify the data type
        to reduce memory usage.        
    """
    start_mem = df.memory_usage().sum() 
    print('Memory usage of dataframe is {:.2f} MB'.format(start_mem))
    
    for col in df.columns:
        col_type = df[col].dtype
        
        if col_type != object:
            c_min = df[col].min()
            c_max = df[col].max()
            if str(col_type)[:3] == 'int':
                if c_min > np.iinfo(np.int8).min and c_max < np.iinfo(np.int8).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.int8)
                elif c_min > np.iinfo(np.int16).min and c_max < np.iinfo(np.int16).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.int16)
                elif c_min > np.iinfo(np.int32).min and c_max < np.iinfo(np.int32).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.int32)
                elif c_min > np.iinfo(np.int64).min and c_max < np.iinfo(np.int64).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.int64)  
            else:
                if c_min > np.finfo(np.float16).min and c_max < np.finfo(np.float16).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.float16)
                elif c_min > np.finfo(np.float32).min and c_max < np.finfo(np.float32).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.float32)
                else:
                    df[col] = df[col].astype(np.float64)
        else:
            df[col] = df[col].astype('category')

    end_mem = df.memory_usage().sum() 
    print('Memory usage after optimization is: {:.2f} MB'.format(end_mem))
    print('Decreased by {:.1f}%'.format(100 * (start_mem - end_mem) / start_mem))
    return df
    
#导出储存数据
sample_feature = reduce_mem_usage(pd.read_csv('data_for_tree.csv'))

# 筛选数据特征
continuous_feature_names = [x for x in sample_feature.columns if x not in ['price','brand','model','name', 'bodyType', 'fuelType', 'notRepairedDamage']]

2.线性回归 & 五折交叉验证 & 模拟真实业务情况

sample_feature = sample_feature.dropna().replace('-', 0).reset_index(drop=True)
sample_feature = sample_feature.replace('MISSING', 0)
print(sample_feature.head())
sample_feature['notRepairedDamage'] = sample_feature['notRepairedDamage'].astype(np