• ken
    2019-01-25
    经典入门案例，浅入但没有提供完整的代码和说明，缺少拓展，对包调用的逻辑方法也不够完整。
    是一次手把手练习的实操过程，但有点不上不下的，完全没python基础的可能连sklearn也不知道，有点工程基础的，又没有理论拓展说明，未免鸡肋。

    当然，本人可能严格了。
     4
     91
  • 每天晒白牙
    2019-01-30
    # 依赖包从 cmd中 pip install即可
    import pandas as pd
    import numpy as np
    from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
    from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
    from sklearn.model_selection import cross_val_score
    from sklearn import tree
    import graphviz
    # 数据加载
    train_data = pd.read_csv('D:/workspace/study/python/Titanic_Data/train.csv')
    test_data = pd.read_csv('D:/workspace/study/python/Titanic_Data/test.csv')
    # 数据探索
    print(train_data.info())
    print('-'*30)
    print(train_data.describe())
    print('-'*30)
    print(train_data.describe(include=['O']))
    print('-'*30)
    print(train_data.head())
    print('-'*30)
    print(train_data.tail())
    # 数据清洗
    # 使用平均年龄来填充年龄中的 nan 值
    train_data['Age'].fillna(train_data['Age'].mean(), inplace=True)
    test_data['Age'].fillna(test_data['Age'].mean(), inplace=True)
    # 使用票价的均值填充票价中的 nan 值
    train_data['Fare'].fillna(train_data['Fare'].mean(), inplace=True)
    test_data['Fare'].fillna(test_data['Fare'].mean(), inplace=True)
    # 使用登录最多的港口来填充登录港口的 nan 值
    train_data['Embarked'].fillna('S', inplace=True)
    test_data['Embarked'].fillna('S', inplace=True)
    # 特征选择
    features = ['Pclass', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 'Embarked']
    train_features = train_data[features]
    train_labels = train_data['Survived']
    test_features = test_data[features]
    dvec = DictVectorizer(sparse=False)
    train_features = dvec.fit_transform(train_features.to_dict(orient='record'))
    print(dvec.feature_names_)
    # 决策树模型
    # 构造 ID3 决策树
    clf = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')
    # 决策树训练
    clf.fit(train_features, train_labels)
    # 模型预测 & 评估
    test_features=dvec.transform(test_features.to_dict(orient='record'))
    # 决策树预测
    pred_labels = clf.predict(test_features)
    # 决策树准确率
    acc_decision_tree = round(clf.score(train_features, train_labels), 6)
    print(u'score 准确率为 %.4lf' % acc_decision_tree)
    # K 折交叉验证统计决策树准确率
    print(u'cross_val_score 准确率为 %.4lf' % np.mean(cross_val_score(clf, train_features, train_labels, cv=10)))
    # 决策树可视化
    dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None)
    graph = graphviz.Source(dot_data)
    graph.view()
    展开

    作者回复: Good Job

    
     16
  • 程序员小熊猫
    2019-02-18
    fit 从一个训练集中学习模型参数，其中就包括了归一化时用到的均值，标准偏差等，可以理解为一个训练过程。
    transform: 在fit的基础上，对数据进行标准化，降维，归一化等数据转换操作
    fit_transform: 将模型训练和转化合并到一起，训练样本先做fit，得到mean，standard deviation，然后将这些参数用于transform（归一化训练数据），使得到的训练数据是归一化的，而测试数据只需要在原先fit得到的mean，std上来做归一化就行了，所以用transform就行了。

    编辑回复: 总结的很好。需要注意的是，transform和fit_transform虽然结果相同，但是不能互换。因为fit_transform只是 fit+transform两个步骤合并的简写。而各种分类算法都需要先fit，然后再进行transform。所以如果把fit_transform替换为transform可能会报错。

     1
     14
  • 不做键盘侠
    2019-02-05
    Fare似乎没有缺失值？

    编辑回复: 训练集train_data中Fare没有缺失值，测试集test_data中Fare有缺失值。
    通过print(test_data.info()) 可以看到，所以train_data可以补用填充，而test_data需要对缺失值做处理。

     2
     12
  • 一只眼看世界
    2019-07-03
    还有个问题 决策树怎么读？ 就是每个方框内的数据都代表什么意思呢？

    作者回复: 你可以看下输出的决策树的图形，有几个数值你需要了解：
    比如类似 X[7]<=0.5 这种就是告诉你这个节点，选择的属性是X[7]，阈值是0.5。
    当<=0.5的时候，决策进入到左子树，当>0.5的时候，决策进入到右子树。
    entropy实际上代表了信息不纯度，这个数值越大，代表纯度越低。
    samples代表的是这个节点的样本数，比如samples=891，就代表这个节点一般有891个样本。然后value这个数组会告诉你这个样本集是如何分布的，比如value=[549,342]，即891个样本，有549个为True，也就是X[7]<=0.5，还有342个样本为False，即这些样本的X[7]>0.5
    好了，然后继续上面的分裂过程，直到叶子节点，纯度越来越高，最终归为同一个类别时，纯度最高，entropy=0，此时样本都为同一个类别，也就是按照这条线路可以得到的最终分类结果。
    所以你能看到：决策树的使用，就是从根节点开始，然后属性划分，当<=阈值时走左子树，>阈值时走右子树，最终在叶子节点可以得到分类的结果。你指的每个方框里的entropy, samples, vale都是中间的计算结果。
    这样解释决策图的使用不知道是否理解，希望对你能有帮助。

    
     11
  • MachineLP
    2019-01-27
    这讲的确需要在精进一些哦，还有后续应该如何通过更好的数据分析进行效果提升也没有体现，感觉这才是关键，并不是简单跑个模型而已。
     1
     9
  • 听妈妈的话
    2019-03-20
    我想问Fare是怎么看出来有缺失的呀，数目是891呀
    
     7
  • 上官
    2019-01-25
    Carbin缺失率分别为 77% 和 78%， Age\Fare有缺失值，这都是在哪儿判断出来的？

    编辑回复: 在数据探索的过程中，我们可以通过打印train_data.info()和test_data.info()得出。
    你能看到训练集train_data中一共有891行数据，其中Cabin有204个非空数据。同理，测试集test_data中一共有418行数据，其中Cabin有91个非空数据。所以Cabin缺失率分别是77%和78%。同理，你能看到训练集和测试集中的Age字段有缺失值（即空值），测试集中的Fare有缺失值。

    
     7
  • Lambert
    2019-02-27
    # 决策树可视化
    from sklearn import tree
    import graphviz
    dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None)
    graph = graphviz.Source(dot_data)
    graph.render("tree")
    graph.view('graph')
    展开

    作者回复: Good Job

    
     6
  • 旭霁
    2019-03-27
    安装 graphviz 工具，并设置好环境变量后，发现还是出错，加了下边两行代码后得以解决。

    import os
    os.environ["PATH"] += os.pathsep + 'D:/Program Files (x86)/Graphviz2.38/bin/'

    在 Windows 中，只需在开头添加这两行，其中 'D：/ Program Files（x86）/Graphviz2.38/bin/' 将替换为 bin 文件所在的地址。
    展开
     1
     5
  • hh
    2019-02-17
    老师的课太值了，请问老师还有其他课吗，真是干货满满

    编辑回复: 多谢支持，后续有和数据相关的课程。
    数据分析中的知识点比较多，同时也需要一些基础。所以课程中，有些基础的内容会省略，虽然专栏前面有3节关于python的内容，不过还是需要一定的python基础。另外每篇文章篇幅有限，我会尽量在讲解算法使用的基础上，进行一个完整的项目交付。很多使用细节和体会，还需要你通过日常的学习慢慢进行总结。

    
     5
  • 听妈妈的话
    2019-03-21
    https://github.com/apachecn/kaggle/tree/master/competitions/getting-started/titanic
    我个人认为这里的预测方案写的更加详细一点，大家可以参考一下

    作者回复: 不错的分享

     2
     4
  • mickey
    2019-01-25
    # encoding=utf-8
    import pandas as pd
    from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
    from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
    import numpy as np
    from sklearn.model_selection import cross_val_score

    # 数据加载
    train_data = pd.read_csv('./Titanic_Data/train.csv')
    test_data = pd.read_csv('./Titanic_Data/test.csv')

    # 数据探索
    print(train_data.info())
    print(train_data.describe())
    print(train_data.describe(include=['O']))
    print(train_data.head())
    print(train_data.tail())

    # 数据清洗
    # 使用平均年龄来填充年龄中的Nan值
    train_data['Age'].fillna(train_data['Age'].mean(), inplace=True)
    test_data['Age'].fillna(test_data['Age'].mean(),inplace=True)
    # 使用票价的均值填充票价中的Nan值
    train_data['Fare'].fillna(train_data['Fare'].mean(), inplace=True)
    test_data['Fare'].fillna(test_data['Fare'].mean(),inplace=True)

    # 使用登录最多的港口来填充登录港口的nan值
    # print(train_data['Embarked'].value_counts())
    train_data['Embarked'].fillna('S', inplace=True)
    test_data['Embarked'].fillna('S',inplace=True)

    # 特征选择
    features = ['Pclass', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 'Embarked']
    train_features = train_data[features]
    train_labels = train_data['Survived']
    test_features = test_data[features]

    dvec = DictVectorizer(sparse=False)
    train_features = dvec.fit_transform(train_features.to_dict(orient='record'))

    # 构造ID3决策树
    clf = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')

    # 决策树训练
    clf.fit(train_features, train_labels)

    # 得到决策树准确率
    acc_decision_tree = round(clf.score(train_features, train_labels), 6)
    print(u'score准确率为 %.4lf' % acc_decision_tree)

    # 使用K折交叉验证 统计决策树准确率
    print(u'cross_val_score准确率为 %.4lf' % np.mean(cross_val_score(clf, train_features, train_labels, cv=10)))
    展开

    作者回复: Good Job

    
     3
  • 笔落惊风雨
    2019-02-26
    我表示真的没看明白 来回来看5遍了

    编辑回复: 我上传了完整的代码到GitHub上。你可以先自己运行一遍。如果有哪个模块不理解的，你可以加到微信群里，和我单独交流。也可以直接加我微信 cylearn123。

    
     2
  • Python
    2019-01-25
    这两个函数最后得出的结果完全一样，但实际上用法有所不同。如果一定要两个一起用，那肯定是得先
    fit_transforms,再transforms，不然就会报错。fit_transforms实际上是fit()和transforms（）这两个函数的集合

    编辑回复: 对的，如果大家刚接触sklearn，这个是需要注意的地方之一。

    
     2
  • 永降不息之雨
    2019-06-28
    自己写了一遍代码，说怎么一直报错，原来是测试集的fare有缺失啊！

    作者回复: 嗯 在数据探索阶段可以打印train_data.info()和test_data.info()进行查看

    
     1
  • pythonzwd
    2019-03-22
    咨询一下，就是那个是否生存的结果如何生成出来

    作者回复: # 决策树预测
    pred_labels = clf.predict(test_features)

    
     1
  • 柚子
    2019-02-19
    关于graphviz：我用的是anaconda，通过在anaconda prompt界面输入 conda install python-graphviz 可以直接安装graphviz

    作者回复: 可以的

    
     1
  • JackWu
    2019-02-14
    import numpy as np
    import pandas as pd
    from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
    from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
    from sklearn.model_selection import cross_val_score
    from pandas import DataFrame
    # 数据加载
    train_data = pd.read_csv('../data/train.csv')
    test_data = pd.read_csv('../data/test.csv')
    # 数据清洗
    # 使用平均年龄来填充年龄中的Nan值
    train_data['Age'].fillna(train_data['Age'].mean(), inplace=True)
    test_data['Age'].fillna(test_data['Age'].mean(),inplace=True)
    # 使用票价的均值填充票价中的Nan值
    train_data['Fare'].fillna(train_data['Fare'].mean(), inplace=True)
    test_data['Fare'].fillna(test_data['Fare'].mean(),inplace=True)
    # 使用登录最多的港口来填充登录港口的nan值
    # print(train_data['Embarked'].value_counts())
    train_data['Embarked'].fillna('S', inplace=True)
    test_data['Embarked'].fillna('S',inplace=True)
    # 特征选择
    features = ['Pclass', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 'Embarked']
    train_features = train_data[features]
    train_labels = train_data['Survived']
    test_features = test_data[features]
    dvec = DictVectorizer(sparse=False)
    train_features = dvec.fit_transform(train_features.to_dict(orient='record'))
    # 构造ID3决策树
    clf = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')
    # 决策树训练
    clf.fit(train_features, train_labels)
    # 得到决策树准确率
    acc_decision_tree = round(clf.score(train_features, train_labels), 6)
    print(u'score准确率为 %.4lf' % acc_decision_tree)
    # 使用K折交叉验证 统计决策树准确率
    print(u'cross_val_score准确率为 %.4lf' % np.mean(cross_val_score(clf, train_features, train_labels, cv=10)))
    test_features=dvec.transform(test_features.to_dict(orient='record'))
    # 决策树预测
    pred_labels = clf.predict(test_features)
    print(pred_labels)
    features1 = ['PassengerId','Name']
    df1=test_data[features1]
    df1['label'] = pred_labels
    print(df1)
    最后面这几行是我添加的， 我想把predict的结果跟passenger id关联起来，不知道这样做行不行（主要是顺序问题，如果顺序都是乱的，拼接肯定不行），请老师点评。
    score准确率为 0.9820
    cross_val_score准确率为 0.7791
    [0 0 1 1 1.....]
    ------
         PassengerId Name label
    0 892 Kelly, Mr. James 0
    展开
    
     1
  • szm
    2019-01-28
    那个问如何将预测的结果写入到test.csv中的? 直接test_data['Survived'] = pred_labels就可以了。
    
     1
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