机器学习实战第一篇：探索数据和数据预处理

机器学习之预测房价系列：

机器学习实战第一篇：探索数据和数据预处理

探索数据是指研究数据，发现数据的结构。数据集由数据对象构成，一个数据对象代表一个实体，实体由属性构成，属性是一个数据字段，表示数据对象的一个特征，通常，在数据分析和机器学习中，属性、维度、特征和变量这四个术语可以互换。

用来描述一个数据对象的一组属性，称作属性向量或者特征向量。一个属性的类型是由该属性的值决定的，属性可以是标称的、二元的、序数的和数值的。

本文使用的数据，使用以下脚本获得，案例是预测某个区域的房价，本文重点关注的是如何探索数据和对数据进行预处理。

import os
import tarfile
import urllib
import pandas as pd

DOWNLOAD_ROOT = "https://raw.githubusercontent.com/ageron/handson-ml2/master/"
HOUSING_PATH = os.path.join("datasets", "housing")
HOUSING_URL = DOWNLOAD_ROOT + "datasets/housing/housing.tgz"

def fetch_housing_data(housing_url=HOUSING_URL, housing_path=HOUSING_PATH):
    if not os.path.isdir(housing_path):
        os.makedirs(housing_path)
    tgz_path = os.path.join(housing_path, "housing.tgz")
    urllib.request.urlretrieve(housing_url, tgz_path)
    housing_tgz = tarfile.open(tgz_path)
    housing_tgz.extractall(path=housing_path)
    housing_tgz.close()


def load_housing_data(housing_path=HOUSING_PATH):
    csv_path = os.path.join(housing_path, "housing.csv")
    return pd.read_csv(csv_path)

#get data
fetch_housing_data()
housing = load_housing_data()

View Code

快速查看数据的结构，每一行代表一个区域，共有10个属性，其中median_house_value是需要预测的属性值。

housing.head()

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一，属性

属性可以分为两大类：定性属性和定量属性，还可以把属性分为离散属性和连续属性。

1，定性属性和定量属性

定性属性：

标称属性：属性的值代表类别、编码或状态，因此标称属性被看作是分类属性。
二元属性：属性只有两个类别或状态，0和1
序数属性：属性值之间存在有意义的顺序，比如成绩等级可以分为：差、良、优，

定量属性是定量的，它的值是可度量的，用整数或实数来表示，定量属性分为标量和比率。

数量属性：标量数值，比如成绩、温度、销量等
比率属性：表示一个值是另一个的倍数（或比率），比如，增长率、占比等。

2，离散属性和连续属性

离散属性是指存在有限个值，或可数的值

连续属性：值的个数是不可数的

3，对housing数据按照属性进行分析

housing数据共有10个属性，其中9个属性属于标量属性，1个标称属性。

标量属性：

longitude 和 latitude：表示区域的经纬度，
housing_median_age ：表示房龄中位数
total_rooms：区域中的总房间数量
total_bedrooms：区域中的总卧室数量
population：区域中的人口数量
households：区域中的家庭数量
median_income ：区域中的人口收入中位数

标称属性：

ocean_proximity：近海

预测值是标量值：

median_house_value：房屋价值中位数

二，数据的基本统计描述

数据的基本统计描述，是对数据集的整体做一个统计描述，通常是对一个属性进行统计分析。

1，总体数量统计

值的数量、唯一值的数量

2，缺失值

属性字段是否存在缺失值

3，中心趋势分析

均值
中位数
众数

4，离中趋势分析

值域：最小值和最大值之间的差值

方差和标准差：对同一值域的属性来说，标准差越大，数据的离散程度越大

四分位数：箱线图分析，特别是四分位数间距（IQR），它是上四分位数Q和下四分位数Q之差，其间包含全部观察值的一般，其值越大，说明数据的变异程度越大，离中趋势越明显。

5，对属性值进行基本的统计分析

使用DataFrame的describe()函数，对变量属性进行基本的统计描述分析，行索引是count ：表示统计非NaN的行数，mean表示均值，std表示标准差，最大值、最小值、上四分位数（25%），中位数（50%）和下四分位数（75%）。

housing.describe()

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三，属性的直方图

在Jupyter notebooks中显示属性的直方图，查看属性值的分布情况，通过DataFrame的hist()，可以对标量属性查看直方图。

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
housing.hist(bins=50, figsize=(20,15))
plt.show()

从直方图中可以看出，除了经纬度latitude 和 longitude之外，有5个属性households、population、total_bedrooms、total_rooms和meidan_income的直方图中出现重尾现象，呈现出左偏分布，中位数右侧的延伸比左侧要远的多，余下的2个属性 housing_median_age 和 median_house_value的直方图，最右侧都呈现出一个异常的值。

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对于属性直方图中出现的重尾分布，有时需要对数据进行转换，比如计算其对数。

四，属性之间的相关性

利用相关系数查看各个属性之间的相关性，用于发现不同变量之间的关联性，关联是指数据之间变化的相似性，这可以通过相关系数来描述。发现相关性可以帮助你预测未来，而发现因果关系意味着你可以改变世界。

由于housing的数据集不大，可以使用DataFrame.corr()方法计算出每队属性之间的标准相关系数（也称作皮尔逊r），查看median_house_value和其他属性的相关系数：

corr_matrix = housing.corr()
corr_matrix["median_house_value"].sort_values(ascending=False)

从相关系数中可以看出：median_house_value 和 median_income的相关系数是最高的，这也符合“房价和收入呈现正相”的常识。

还有一种方法用于检测属性之间的相关性，就是使用pandas的scatter_matrix函数，它会绘制出每个数值属性相对于其他数值属性的相关性。

from pandas.plotting import scatter_matrix

attributes = ["median_house_value", "median_income", "total_rooms", "housing_median_age"]
scatter_matrix(housing[attributes], figsize=(12, 8))

由于篇幅无法完全展示9个属性的散点图矩阵，下面的散点图矩阵仅仅绘制出四个属性的相关性，主对角线位置（从左上到右下）是每个属性的直方图，其他网格是都是两个属性之间的相关性。

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五，属性的组合

对变量属性进行组合，通常是跟标量属性推导出比率属性，比如，根据房间总数（total_rooms）和家庭总数（household）计算每个家庭的房间的数量，或者根据房间总数计算卧室的占比，或者根据人口和家庭来计算每个家庭的人口数量：

housing["rooms_per_household"] = housing["total_rooms"]/housing["households"]
housing["bedrooms_per_room"] = housing["total_bedrooms"]/housing["total_rooms"]
housing["population_per_household"]=housing["population"]/housing["households"]

corr_matrix = housing.corr()
corr_matrix["median_house_value"].sort_values(ascending=False)

计算新加的属性跟median_house_value的相关性：

六，缺失值

对于缺失值，有多种处理方式，本文只简单介绍一下：

删除缺失的数据行
删除缺失的属性
把缺失值设置为某个常量值，通常是均值
插补法，插入的值是不固定的，

七，分类属性的编码

对于文本属性，如果是标称属性，那么该属性用于对数据对象进行分类，可能只有有限多个取值，每个值代表一个类别。机器学习算法无法直接处理文本属性，通常把文本属性转换为数值来处理，这就需要把文本编码为数值。

1，有序编码

使用Scikit-Learn 的 OrdinalEncoder类把属性编码为有序的：

from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder

ordinal_encoder = OrdinalEncoder()
housing_cat_encoded = ordinal_encoder.fit_transform(housing_cat)

2，One-Hot编码

独热（One-Hot）编码把分类属性的各个属性值转换为数据集的新属性，在由分类属性派生的属性组中，对于同一个数据行，只有一个属性是1，其他属性都是0，使用Scikit-Learn 的OneHotEncoder编码器可以把分类属性转换为独热向量：

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

cat_encoder = OneHotEncoder()
housing_cat_1hot = cat_encoder.fit_transform(housing_cat)

八，特征缩放

如果输入的数值属性具有非常大的比例差异，往往会导致机器学习算法的性能表现不佳。

1，最小-最大缩放（归一化）

使用Scikit-Learn 的MinMaxScaler()实现标准化缩放

2，标准化

使用Scikit-Learn 的StandardScaler()实现标准化缩放

参考文档：

悦光阴