步骤：
一、提出问题
二、理解数据
1、采集数据
2、导入数据
3、查看数据信息
三、数据清洗
1、数据预处理
2、特征工程
四、构建模型
五、模型评估
六、方案实施
撰写报告
一、提出问题：什么样的人在此次事件中更易存活？
二、数据理解：
1、采集数据：从Kaggle泰坦尼克号项目页面下载数据：https://www.kaggle.com/c/titanic
本人是采用百度上来的数据集 网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1BfRZdCz6Z1XR6aDXxiHmHA 提取码：jzb3
2、导入数据
#导入处理数据包 import numpy as np import pandas as pd
#导入数据 #训练数据集 train = pd.read_csv("./train.csv") #测试数据集 test = pd.read_csv("./test.csv") #这里要记住训练数据集有891条数据，方便后面从中拆分出测试数据集用于提交Kaggle结果 print ('训练数据集:',train.shape,'测试数据集:',test.shape)
训练数据集: (891, 12) 测试数据集: (418, 11)
rowNum_train=train.shape[0] rowNum_test=test.shape[0] print('kaggle训练数据集有多少行数据：',rowNum_train, ',kaggle测试数据集有多少行数据：',rowNum_test,)
kaggle训练数据集有多少行数据： 891 ,kaggle测试数据集有多少行数据： 418
#合并数据集，方便同时对两个数据集进行清洗 full = train.append( test , ignore_index = True ) print ('合并后的数据集:',full.shape)
合并后的数据集: (1309, 12)
3、查看数据集信息：
#查看数据 full.head()
''' describe只能查看数据类型的描述统计信息，对于其他类型的数据不显示，比如字符串类型姓名（name），客舱号（Cabin） 这很好理解，因为描述统计指标是计算数值，所以需要该列的数据类型是数据 ''' #获取数据类型列的描述统计信息 full.describe()
# 查看每一列的数据类型，和数据总数 full.info() ''' 我们发现数据总共有1309行。 其中数据类型列：年龄（Age）、船舱号（Cabin）里面有缺失数据： 1）年龄（Age）里面数据总数是1046条，缺失了1309-1046=263，缺失率263/1309=20% 2）船票价格（Fare）里面数据总数是1308条，缺失了1条数据 字符串列： 1）登船港口（Embarked）里面数据总数是1307，只缺失了2条数据，缺失比较少 2）船舱号（Cabin）里面数据总数是295，缺失了1309-295=1014，缺失率=1014/1309=77.5%，缺失比较大 这为我们下一步数据清洗指明了方向，只有知道哪些数据缺失数据，我们才能有针对性的处理。 '''
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 1309 entries, 0 to 1308 Data columns (total 12 columns): Age 1046 non-null float64 Cabin 295 non-null object Embarked 1307 non-null object Fare 1308 non-null float64 Name 1309 non-null object Parch 1309 non-null int64 PassengerId 1309 non-null int64 Pclass 1309 non-null int64 Sex 1309 non-null object SibSp 1309 non-null int64 Survived 891 non-null float64 Ticket 1309 non-null object dtypes: float64(3), int64(4), object(5) memory usage: 122.8+ KB
三、数据清洗
1、数据预处理
在前面，理解数据阶段，我们发现数据总共有1309行。 其中数据类型列：年龄（Age）、船舱号（Cabin）里面有缺失数据。 字符串列：登船港口（Embarked）、船舱号（Cabin）里面有缺失数据。
这为我们下一步数据清洗指明了方向，只有知道哪些数据缺失数据，我们才能有针对性的处理。
很多机器学习算法为了训练模型，要求所传入的特征中不能有空值。
- 如果是数值类型，用平均值取代
- 如果是分类数据，用最常见的类别取代
- 使用模型预测缺失值，例如：K-NN
''' 我们发现数据总共有1309行。 其中数据类型列：年龄（Age）、船舱号（Cabin）里面有缺失数据： 1）年龄（Age）里面数据总数是1046条，缺失了1309-1046=263，缺失率263/1309=20% 2）船票价格（Fare）里面数据总数是1308条，缺失了1条数据 对于数据类型，处理缺失值最简单的方法就是用平均数来填充缺失值 ''' print('处理前：') full.info() #年龄(Age) full['Age']=full['Age'].fillna( full['Age'].mean() ) #船票价格(Fare) full['Fare'] = full['Fare'].fillna( full['Fare'].mean() ) print('处理红后：') full.info()
处理前： <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 1309 entries, 0 to 1308 Data columns (total 12 columns): Age 1046 non-null float64 Cabin 295 non-null object Embarked 1307 non-null object Fare 1308 non-null float64 Name 1309 non-null object Parch 1309 non-null int64 PassengerId 1309 non-null int64 Pclass 1309 non-null int64 Sex 1309 non-null object SibSp 1309 non-null int64 Survived 891 non-null float64 Ticket 1309 non-null object dtypes: float64(3), int64(4), object(5) memory usage: 122.8+ KB 处理红后： <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 1309 entries, 0 to 1308 Data columns (total 12 columns): Age 1309 non-null float64 Cabin 295 non-null object Embarked 1307 non-null object Fare 1309 non-null float64 Name 1309 non-null object Parch 1309 non-null int64 PassengerId 1309 non-null int64 Pclass 1309 non-null int64 Sex 1309 non-null object SibSp 1309 non-null int64 Survived 891 non-null float64 Ticket 1309 non-null object dtypes: float64(3), int64(4), object(5) memory usage: 122.8+ KB
#检查数据处理是否正常 full.head()
''' 总数据是1309 字符串列： 1）登船港口（Embarked）里面数据总数是1307，只缺失了2条数据，缺失比较少 2）船舱号（Cabin）里面数据总数是295，缺失了1309-295=1014，缺失率=1014/1309=77.5%，缺失比较大 ''' #登船港口（Embarked）：查看里面数据长啥样 ''' 出发地点：S=英国南安普顿Southampton 途径地点1：C=法国 瑟堡市Cherbourg 途径地点2：Q=爱尔兰 昆士敦Queenstown ''' full['Embarked'].head()
''' 从结果来看，S类别最常见。我们将缺失值填充为最频繁出现的值： S=英国南安普顿Southampton ''' full['Embarked'] = full['Embarked'].fillna( 'S' )
#船舱号（Cabin）：查看里面数据长啥样 full['Cabin'].head()
#缺失数据比较多，船舱号（Cabin）缺失值填充为U，表示未知（Uknow） full['Cabin'] = full['Cabin'].fillna( 'U' )
#检查数据处理是否正常 full.head()
#查看最终缺失值处理情况，记住生成情况（Survived）这里一列是我们的标签，用来做机器学习预测的，不需要处理这一列 full.info()
2、特征提取
查看数据类型，分为3种数据类型。并对类别数据处理：用数值代替类别，并进行One-hot编码
''' 1.数值类型： 乘客编号（PassengerId），年龄（Age），船票价格（Fare），同代直系亲属人数（SibSp），不同代直系亲属人数（Parch） 2.时间序列：无 3.分类数据： 1）有直接类别的 乘客性别（Sex）：男性male，女性female 登船港口（Embarked）：出发地点S=英国南安普顿Southampton，途径地点1：C=法国 瑟堡市Cherbourg，出发地点2：Q=爱尔兰 昆士敦Queenstown 客舱等级（Pclass）：1=1等舱，2=2等舱，3=3等舱 2）字符串类型：可能从这里面提取出特征来，也归到分类数据中 乘客姓名（Name） 客舱号（Cabin） 船票编号（Ticket） ''' full.info()
性别
#查看性别数据这一列 full['Sex'].head()
''' 将性别的值映射为数值 男（male）对应数值1，女（female）对应数值0 ''' sex_mapDict={'male':1, 'female':0} #map函数：对Series每个数据应用自定义的函数计算 full['Sex']=full['Sex'].map(sex_mapDict) full.head()
登船港口
''' 登船港口(Embarked)的值是： 出发地点：S=英国南安普顿Southampton 途径地点1：C=法国 瑟堡市Cherbourg 途径地点2：Q=爱尔兰 昆士敦Queenstown ''' #查看该类数据内容 full['Embarked'].head()
#存放提取后的特征 embarkedDf = pd.DataFrame() ''' 使用get_dummies进行one-hot编码，产生虚拟变量（dummy variables），列名前缀是Embarked ''' embarkedDf = pd.get_dummies( full['Embarked'] , prefix='Embarked' ) embarkedDf.head()
#添加one-hot编码产生的虚拟变量（dummy variables）到泰坦尼克号数据集full full = pd.concat([full,embarkedDf],axis=1) ''' 因为已经使用登船港口(Embarked)进行了one-hot编码产生了它的虚拟变量（dummy variables） 所以这里把登船港口(Embarked)删掉 ''' full.drop('Embarked',axis=1,inplace=True) full.head()
客舱等级
''' 客舱等级(Pclass): 1=1等舱，2=2等舱，3=3等舱 ''' #存放提取后的特征 pclassDf = pd.DataFrame() #使用get_dummies进行one-hot编码，列名前缀是Pclass pclassDf = pd.get_dummies( full['Pclass'] , prefix='Pclass' ) pclassDf.head()
#添加one-hot编码产生的虚拟变量（dummy variables）到泰坦尼克号数据集full full = pd.concat([full,pclassDf],axis=1) #删掉客舱等级（Pclass）这一列 full.drop('Pclass',axis=1,inplace=True) full.head()
字符串类型：可能从这里面提取出特征来，也归到分类数据中，这里数据有：
- 乘客姓名（Name）
- 客舱号（Cabin）
- 船票编号（Ticket）
从姓名中提取头衔
''' 查看姓名这一列长啥样 注意到在乘客名字（Name）中，有一个非常显著的特点： 乘客头衔每个名字当中都包含了具体的称谓或者说是头衔，将这部分信息提取出来后可以作为非常有用一个新变量，可以帮助我们进行预测。 例如： Braund, Mr. Owen Harris Heikkinen, Miss. Laina Oliva y Ocana, Dona. Fermina Peter, Master. Michael J ''' full[ 'Name' ].head()
#练习从字符串中提取头衔，例如Mr #split用于字符串分割，返回一个列表 #我们看到姓名中'Braund, Mr. Owen Harris'，逗号前面的是“名”，逗号后面是‘头衔. 姓’ name1='Braund, Mr. Owen Harris' ''' split用于字符串按分隔符分割，返回一个列表。这里按逗号分隔字符串 也就是字符串'Braund, Mr. Owen Harris'被按分隔符,'拆分成两部分[Braund,Mr. Owen Harris] 你可以把返回的列表打印出来瞧瞧，这里获取到列表中元素序号为1的元素，也就是获取到头衔所在的那部分，即Mr. Owen Harris这部分 ''' #Mr. Owen Harris str1=name1.split( ',' )[1] ''' 继续对字符串Mr. Owen Harris按分隔符'.'拆分，得到这样一个列表[Mr, Owen Harris] 这里获取到列表中元素序号为0的元素，也就是获取到头衔所在的那部分Mr ''' #Mr. str2=str1.split( '.' )[0] #strip() 方法用于移除字符串头尾指定的字符（默认为空格） str3=str2.strip()
''' 定义函数：从姓名中获取头衔 ''' def getTitle(name): str1=name.split( ',' )[1] #Mr. Owen Harris str2=str1.split( '.' )[0]#Mr #strip() 方法用于移除字符串头尾指定的字符（默认为空格） str3=str2.strip() return str3
#存放提取后的特征 titleDf = pd.DataFrame() #map函数：对Series每个数据应用自定义的函数计算 titleDf['Title'] = full['Name'].map(getTitle) titleDf.head()
''' 定义以下几种头衔类别： Officer政府官员 Royalty王室（皇室） Mr已婚男士 Mrs已婚妇女 Miss年轻未婚女子 Master有技能的人/教师 ''' #姓名中头衔字符串与定义头衔类别的映射关系 title_mapDict = { "Capt": "Officer", "Col": "Officer", "Major": "Officer", "Jonkheer": "Royalty", "Don": "Royalty", "Sir" : "Royalty", "Dr": "Officer", "Rev": "Officer", "the Countess":"Royalty", "Dona": "Royalty", "Mme": "Mrs", "Mlle": "Miss", "Ms": "Mrs", "Mr" : "Mr", "Mrs" : "Mrs", "Miss" : "Miss", "Master" : "Master", "Lady" : "Royalty" } #map函数：对Series每个数据应用自定义的函数计算 titleDf['Title'] = titleDf['Title'].map(title_mapDict) #使用get_dummies进行one-hot编码 titleDf = pd.get_dummies(titleDf['Title']) titleDf.head()
#添加one-hot编码产生的虚拟变量（dummy variables）到泰坦尼克号数据集full full = pd.concat([full,titleDf],axis=1) #删掉姓名这一列 full.drop('Name',axis=1,inplace=True) full.head()
从客舱中提取客舱类别
#补充知识：匿名函数 ''' python 使用 lambda 来创建匿名函数。 所谓匿名，意即不再使用 def 语句这样标准的形式定义一个函数，预防如下： lambda 参数1，参数2：函数体或者表达式 ''' # 定义匿名函数：对两个数相加 sum = lambda a,b: a + b # 调用sum函数 print ("相加后的值为 : ", sum(10,20))
相加后的值为 : 30
''' 客舱号的首字母是客舱的类别 ''' #查看客舱号的内容 full['Cabin'].head()
#存放客舱号信息 cabinDf = pd.DataFrame() ''' 客场号的类别值是首字母，例如： C85 类别映射为首字母C ''' full[ 'Cabin' ] = full[ 'Cabin' ].map( lambda c : c[0] ) ##使用get_dummies进行one-hot编码，列名前缀是Cabin cabinDf = pd.get_dummies( full['Cabin'] , prefix = 'Cabin' ) cabinDf.head()
#添加one-hot编码产生的虚拟变量（dummy variables）到泰坦尼克号数据集full full = pd.concat([full,cabinDf],axis=1) #删掉客舱号这一列 full.drop('Cabin',axis=1,inplace=True) full.head()
建立家庭人数与家庭类别
#存放家庭信息 familyDf = pd.DataFrame() ''' 家庭人数=同代直系亲属数（Parch）+不同代直系亲属数（SibSp）+乘客自己 （因为乘客自己也是家庭成员的一个，所以这里加1） ''' familyDf[ 'FamilySize' ] = full[ 'Parch' ] + full[ 'SibSp' ] + 1 ''' 家庭类别： 小家庭Family_Single：家庭人数=1 中等家庭Family_Small: 2<=家庭人数<=4 大家庭Family_Large: 家庭人数>=5 ''' #if 条件为真的时候返回if前面内容，否则返回0 familyDf[ 'Family_Single' ] = familyDf[ 'FamilySize' ].map( lambda s : 1 if s == 1 else 0 ) familyDf[ 'Family_Small' ] = familyDf[ 'FamilySize' ].map( lambda s : 1 if 2 <= s <= 4 else 0 ) familyDf[ 'Family_Large' ] = familyDf[ 'FamilySize' ].map( lambda s : 1 if 5 <= s else 0 ) familyDf.head()
#添加one-hot编码产生的虚拟变量（dummy variables）到泰坦尼克号数据集full full = pd.concat([full,familyDf],axis=1) full.head()
#到现在我们已经有了这么多个特征了 full.shape
(1309, 33)
3、特征选择
相关系数法：计算各个特征的相关系数
#相关性矩阵 corrDf = full.corr() corrDf
32 rows × 32 columns
''' 查看各个特征与生成情况（Survived）的相关系数， ascending=False表示按降序排列 ''' corrDf['Survived'].sort_values(ascending =False)
Survived 1.000000 Mrs 0.344935 Miss 0.332795 Pclass_1 0.285904 Family_Small 0.279855 Fare 0.257307 Cabin_B 0.175095 Embarked_C 0.168240 Cabin_D 0.150716 Cabin_E 0.145321 Cabin_C 0.114652 Pclass_2 0.093349 Master 0.085221 Parch 0.081629 Cabin_F 0.057935 Royalty 0.033391 Cabin_A 0.022287 FamilySize 0.016639 Cabin_G 0.016040 Embarked_Q 0.003650 PassengerId -0.005007 Cabin_T -0.026456 Officer -0.031316 SibSp -0.035322 Age -0.070323 Family_Large -0.125147 Embarked_S -0.149683 Family_Single -0.203367 Cabin_U -0.316912 Pclass_3 -0.322308 Sex -0.543351 Mr -0.549199 Name: Survived, dtype: float64
根据各个特征与生成情况（Survived）的相关系数大小，我们选择了这几个特征作为模型的输入：
头衔（前面所在的数据集titleDf）、客舱等级（pclassDf）、家庭大小（familyDf）、船票价格（Fare）、船舱号（cabinDf）、登船港口（embarkedDf）、性别（Sex）
#特征选择 full_X = pd.concat( [titleDf,#头衔 pclassDf,#客舱等级 familyDf,#家庭大小 full['Fare'],#船票价格 cabinDf,#船舱号 embarkedDf,#登船港口 full['Sex']#性别 ] , axis=1 ) full_X.head()
四、构建模型
用训练数据和某个机器学习算法得到机器学习模型，用测试数据评估模型
1、建立训练数据集和测试数据集
''' 1）坦尼克号测试数据集因为是我们最后要提交给Kaggle的，里面没有生存情况的值，所以不能用于评估模型。 我们将Kaggle泰坦尼克号项目给我们的测试数据，叫做预测数据集（记为pred,也就是预测英文单词predict的缩写）。 也就是我们使用机器学习模型来对其生存情况就那些预测。 2）我们使用Kaggle泰坦尼克号项目给的训练数据集，做为我们的原始数据集（记为source）， 从这个原始数据集中拆分出训练数据集（记为train：用于模型训练）和测试数据集（记为test：用于模型评估）。 ''' #原始数据集有891行 sourceRow=891 ''' sourceRow是我们在最开始合并数据前知道的，原始数据集有总共有891条数据 从特征集合full_X中提取原始数据集提取前891行数据时，我们要减去1，因为行号是从0开始的。 ''' #原始数据集：特征 source_X = full_X.loc[0:sourceRow-1,:] #原始数据集：标签 source_y = full.loc[0:sourceRow-1,'Survived'] #预测数据集：特征 pred_X = full_X.loc[sourceRow:,:]
''' 确保这里原始数据集取的是前891行的数据，不然后面模型会有错误 ''' #原始数据集有多少行 print('原始数据集有多少行:',source_X.shape[0]) #预测数据集大小 print('原始数据集有多少行:',pred_X.shape[0])
原始数据集有多少行: 891 原始数据集有多少行: 418
''' 从原始数据集（source）中拆分出训练数据集（用于模型训练train），测试数据集（用于模型评估test） train_test_split是交叉验证中常用的函数，功能是从样本中随机的按比例选取train data和test data train_data：所要划分的样本特征集 train_target：所要划分的样本结果 test_size：样本占比，如果是整数的话就是样本的数量 ''' from sklearn.cross_validation import train_test_split #建立模型用的训练数据集和测试数据集 train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(source_X , source_y, train_size=.8) #输出数据集大小 print ('原始数据集特征：',source_X.shape, '训练数据集特征：',train_X.shape , '测试数据集特征：',test_X.shape) print ('原始数据集标签：',source_y.shape, '训练数据集标签：',train_y.shape , '测试数据集标签：',test_y.shape)
原始数据集特征： (891, 27) 训练数据集特征： (712, 27) 测试数据集特征： (179, 27) 原始数据集标签： (891,) 训练数据集标签： (712,) 测试数据集标签： (179,)
#原始数据查看 source_y.head()
2、选择机器学习算法
选择逻辑回归算法
#第1步：导入算法 from sklearn.linear_model import LogisticRegression #第2步：创建模型：逻辑回归（logisic regression） model = LogisticRegression()
3、训练模型
#第3步：训练模型 model.fit( train_X , train_y )
LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False, fit_intercept=True,
intercept_scaling=1, max_iter=100, multi_class='ovr', n_jobs=1,
penalty='l2', random_state=None, solver='liblinear', tol=0.0001,
verbose=0, warm_start=False)
五、模型评估
# 分类问题，score得到的是模型的正确率 model.score(test_X , test_y )
0.84357541899441346
六、撰写报告
