Kaggle是一个数据分析建模的应用竞赛平台，有点类似KDD-CUP（国际知识发现和数据挖掘竞赛），企业或者研究者可以将问题背景、数据、期望指标等发布到Kaggle上，以竞赛的形式向广大的数据科学家征集解决方案。而热爱数(dong)据(shou)挖(zhe)掘(teng)的小伙伴们可以下载/分析数据，使用统计/机器学习/数据挖掘等知识，建立算法模型，得出结果并提交，排名top的可能会有奖金！
01 关于泰坦尼克号之灾
· 带大家去该问题页面溜达一圈吧
· 下面是问题背景页
· 泰坦尼克号问题之背景
· 就是那个大家都熟悉的『Jack and Rose』的故事，豪华游艇倒了，大家都惊恐逃生，可是救生艇的数量有限，无法人人都有，副船长发话了『lady and kid first！』，所以是否获救其实并非随机，而是基于一些背景有rank先后的。
· 训练和测试数据是一些乘客的个人信息以及存活状况，要尝试根据它生成合适的模型并预测其他人的存活状况。
· 对，这是一个二分类问题，是我们之前讨论的logistic regression所能处理的范畴。
02 说明
接触过Kaggle的同学们可能知道这个问题，也可能知道RandomForest和SVM等等算法，甚至还对多个模型做过融合，取得过非常好的结果，那maybe这篇文章并不是针对你的，你可以自行略过。
我们因为之前只介绍了Logistic Regression这一种分类算法。所以本次的问题解决过程和优化思路，都集中在这种算法上。
03 初探数据
先看看我们的数据，长什么样吧。在Data下我们train.csv和test.csv两个文件，分别存着官方给的训练和测试数据。
import pandas as pd #数据分析
import numpy as np #科学计算
from pandas import Series,DataFrame
data_train = pd.read_csv("/Users/Hanxiaoyang/Titanic_data/Train.csv")
data_train
pandas是常用的python数据处理包，把csv文件读入成dataframe各式，我们在ipython notebook中，看到data_train如下所示：
这就是典型的dataframe格式，如果你没接触过这种格式，完全没有关系，你就把它想象成Excel里面的列好了。
我们看到，总共有12列，其中Survived字段表示的是该乘客是否获救，其余都是乘客的个人信息，包括：
· PassengerId => 乘客ID
· Pclass => 乘客等级(1/2/3等舱位)
· Name => 乘客姓名
· Sex => 性别
· Age => 年龄
· SibSp => 堂兄弟/妹个数
· Parch => 父母与小孩个数
· Ticket => 船票信息
· Fare => 票价
· Cabin => 客舱
· Embarked => 登船港口
逐条往下看，要看完这么多条，眼睛都有一种要瞎的赶脚。好吧，我们让dataframe自己告诉我们一些信息，如下所示：
data_train.info()
看到了如下的信息：
上面的数据说啥了？它告诉我们，训练数据中总共有891名乘客，但是很不幸，我们有些属性的数据不全，比如说：
· Age（年龄）属性只有714名乘客有记录
· Cabin（客舱）更是只有204名乘客是已知的
似乎信息略少啊，想再瞄一眼具体数据数值情况呢？恩，我们用下列的方法，得到数值型数据的一些分布(因为有些属性，比如姓名，是文本型；而另外一些属性，比如登船港口，是类目型。这些我们用下面的函数是看不到的)：
我们从上面看到更进一步的什么信息呢？
mean字段告诉我们，大概0.383838的人最后获救了，2/3等舱的人数比1等舱要多，平均乘客年龄大概是29.7岁(计算这个时候会略掉无记录的)等等…
04 数据初步分析
每个乘客都这么多属性，那我们咋知道哪些属性更有用，而又应该怎么用它们啊？仅仅最上面的对数据了解，依旧无法给我们提供想法和思路。我们再深入一点来看看我们的数据，看看每个/多个 属性和最后的Survived之间有着什么样的关系呢。
4.1 乘客各属性分布
脑容量太有限了…数值看花眼了。我们还是统计统计，画些图来看看属性和结果之间的关系好了，代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
fig.set(alpha=0.2) # 设定图表颜色alpha参数plt.subplot2grid((2,3),(0,0)) # 在一张大图里分列几个小图data_train.Survived.value_counts().plot(kind='bar')# 柱状图 plt.title(u"获救情况 (1为获救)") # 标题plt.ylabel(u"人数")
plt.subplot2grid((2,3),(0,1))
data_train.Pclass.value_counts().plot(kind="bar")
plt.ylabel(u"人数")
plt.title(u"乘客等级分布")
plt.subplot2grid((2,3),(0,2))
plt.scatter(data_train.Survived, data_train.Age)
plt.ylabel(u"年龄") # 设定纵坐标名称plt.grid(b=True, which='major', axis='y')
plt.title(u"按年龄看获救分布 (1为获救)")
plt.subplot2grid((2,3),(1,0), colspan=2)
data_train.Age[data_train.Pclass == 1].plot(kind='kde')
data_train.Age[data_train.Pclass == 2].plot(kind='kde')
data_train.Age[data_train.Pclass == 3].plot(kind='kde')
plt.xlabel(u"年龄")# plots an axis lableplt.ylabel(u"密度")
plt.title(u"各等级的乘客年龄分布")
plt.legend((u'头等舱', u'2等舱',u'3等舱'),loc='best') # sets our legend for our graph.plt.subplot2grid((2,3),(1,2))
data_train.Embarked.value_counts().plot(kind='bar')
plt.title(u"各登船口岸上船人数")
plt.ylabel(u"人数")
plt.show()
bingo，图还是比数字好看多了。所以我们在图上可以看出来，被救的人300多点，不到半数；3等舱乘客灰常多；遇难和获救的人年龄似乎跨度都很广；3个不同的舱年龄总体趋势似乎也一致，2/3等舱乘客20岁多点的人最多，1等舱40岁左右的最多(→_→似乎符合财富和年龄的分配哈，咳咳，别理我，我瞎扯的)；登船港口人数按照S、C、Q递减，而且S远多于另外俩港口。
这个时候我们可能会有一些想法了：
· 不同舱位/乘客等级可能和财富/地位有关系，最后获救概率可能会不一样
· 年龄对获救概率也一定是有影响的，毕竟前面说了，副船长还说『小孩和女士先走』呢
· 和登船港口是不是有关系呢？也许登船港口不同，人的出身地位不同？
口说无凭，空想无益。老老实实再来统计统计，看看这些属性值的统计分布吧。
4.2 属性与获救结果的关联统计
#看看各乘客等级的获救情况fig = plt.figure()
fig.set(alpha=0.2) # 设定图表颜色alpha参数Survived_0 = data_train.Pclass[data_train.Survived == 0].value_counts()
Survived_1 = data_train.Pclass[data_train.Survived == 1].value_counts()
df=pd.DataFrame({u'获救':Survived_1, u'未获救':Survived_0})
df.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.title(u"各乘客等级的获救情况")
plt.xlabel(u"乘客等级")
plt.ylabel(u"人数")
plt.show()
啧啧，果然，钱和地位对舱位有影响，进而对获救的可能性也有影响啊←_←
咳咳，跑题了，我想说的是，明显等级为1的乘客，获救的概率高很多。恩，这个一定是影响最后获救结果的一个特征。
#看看各性别的获救情况fig = plt.figure()
fig.set(alpha=0.2) # 设定图表颜色alpha参数Survived_m = data_train.Survived[data_train.Sex == 'male'].value_counts()
Survived_f = data_train.Survived[data_train.Sex == 'female'].value_counts()
df=pd.DataFrame({u'男性':Survived_m, u'女性':Survived_f})
df.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.title(u"按性别看获救情况")
plt.xlabel(u"性别")
plt.ylabel(u"人数")
plt.show()
歪果盆友果然很尊重lady，lady first践行得不错。性别无疑也要作为重要特征加入最后的模型之中。
恩，坚定了之前的判断。
我们看看各登船港口的获救情况。
下面我们来看看 堂兄弟/妹，孩子/父母有几人，对是否获救的影响。
好吧，没看出特别特别明显的规律(为自己的智商感到捉急…)，先作为备选特征，放一放。
部分结果如下：
这三三两两的…如此不集中…我们猜一下，也许，前面的ABCDE是指的甲板位置、然后编号是房间号？…好吧，我瞎说的，别当真…
关键是Cabin这鬼属性，应该算作类目型的，本来缺失值就多，还如此不集中，注定是个棘手货…第一感觉，这玩意儿如果直接按照类目特征处理的话，太散了，估计每个因子化后的特征都拿不到什么权重。加上有那么多缺失值，要不我们先把Cabin缺失与否作为条件(虽然这部分信息缺失可能并非未登记，maybe只是丢失了而已，所以这样做未必妥当)，先在有无Cabin信息这个粗粒度上看看Survived的情况好了。
咳咳，有Cabin记录的似乎获救概率稍高一些，先这么着放一放吧。
05 简单数据预处理
大体数据的情况看了一遍，对感兴趣的属性也有个大概的了解了。
下一步干啥？咱们该处理处理这些数据，为机器学习建模做点准备了。
对了，我这里说的数据预处理，其实就包括了很多Kaggler津津乐道的feature engineering过程，灰常灰常有必要！
先从最突出的数据属性开始吧，对，Cabin和Age，有丢失数据实在是对下一步工作影响太大。
先说Cabin，暂时我们就按照刚才说的，按Cabin有无数据，将这个属性处理成Yes和No两种类型吧。
再说Age：
通常遇到缺值的情况，我们会有几种常见的处理方式
· 如果缺值的样本占总数比例极高，我们可能就直接舍弃了，作为特征加入的话，可能反倒带入noise，影响最后的结果了
· 如果缺值的样本适中，而该属性非连续值特征属性(比如说类目属性)，那就把NaN作为一个新类别，加到类别特征中
· 如果缺值的样本适中，而该属性为连续值特征属性，有时候我们会考虑给定一个step(比如这里的age，我们可以考虑每隔2/3岁为一个步长)，然后把它离散化，之后把NaN作为一个type加到属性类目中。
· 有些情况下，缺失的值个数并不是特别多，那我们也可以试着根据已有的值，拟合一下数据，补充上。
本例中，后两种处理方式应该都是可行的，我们先试试拟合补全吧(虽然说没有特别多的背景可供我们拟合，这不一定是一个多么好的选择)
我们这里用scikit-learn中的RandomForest来拟合一下缺失的年龄数据(注：RandomForest是一个用在原始数据中做不同采样，建立多颗DecisionTree，再进行average等等来降低过拟合现象，提高结果的机器学习算法，我们之后会介绍到)
恩。目的达到，OK了。
因为逻辑回归建模时，需要输入的特征都是数值型特征，我们通常会先对类目型的特征因子化。
什么叫做因子化呢？举个例子：
以Cabin为例，原本一个属性维度，因为其取值可以是[‘yes’,’no’]，而将其平展开为’Cabin_yes’,’Cabin_no’两个属性
原本Cabin取值为yes的，在此处的”Cabin_yes”下取值为1，在”Cabin_no”下取值为0
原本Cabin取值为no的，在此处的”Cabin_yes”下取值为0，在”Cabin_no”下取值为1
我们使用pandas的”get_dummies”来完成这个工作，并拼接在原来的”data_train”之上，如下所示。
bingo，我们很成功地把这些类目属性全都转成0，1的数值属性了。
这样，看起来，是不是我们需要的属性值都有了，且它们都是数值型属性呢。
有一种临近结果的宠宠欲动感吧，莫急莫急，我们还得做一些处理，仔细看看Age和Fare两个属性，乘客的数值幅度变化，也忒大了吧！！如果大家了解逻辑回归与梯度下降的话，会知道，各属性值之间scale差距太大，将对收敛速度造成几万点伤害值！甚至不收敛！ (╬▔皿▔)…所以我们先用scikit-learn里面的preprocessing模块对这俩货做一个scaling，所谓scaling，其实就是将一些变化幅度较大的特征化到[-1,1]之内。
恩，好看多了，万事俱备，只欠建模。马上就要看到成效了，哈哈。我们把需要的属性值抽出来，转成scikit-learn里面LogisticRegression可以处理的格式。
06 逻辑回归建模
我们把需要的feature字段取出来，转成numpy格式，使用scikit-learn中的LogisticRegression建模。
good，很顺利，我们得到了一个model，如下：
先淡定！淡定！你以为把test.csv直接丢进model里就能拿到结果啊…骚年，图样图森破啊！我们的”test_data”也要做和”train_data”一样的预处理啊！！
不错不错，数据很OK，差最后一步了。
下面就做预测取结果吧！！
啧啧，挺好，格式正确，去make a submission啦啦啦！
在Kaggle的Make a submission页面，提交上结果。如下：
0.76555，恩，结果还不错。毕竟，这只是我们简单分析处理过后出的一个baseline模型嘛。
07 逻辑回归系统优化
7.1 模型系数关联分析
亲，你以为结果提交上了，就完事了？
我不会告诉你，这只是万里长征第一步啊(泪牛满面)！！！这才刚撸完baseline model啊！！！还得优化啊！！！
看过Andrew Ng老师的machine Learning课程的同学们，知道，我们应该分析分析模型现在的状态了，是过/欠拟合？，以确定我们需要更多的特征还是更多数据，或者其他操作。我们有一条很著名的learning curves对吧。
不过在现在的场景下，先不着急做这个事情，我们这个baseline系统还有些粗糙，先再挖掘挖掘。
首先，Name和Ticket两个属性被我们完整舍弃了(好吧，其实是因为这俩属性，几乎每一条记录都是一个完全不同的值，我们并没有找到很直接的处理方式)。
然后，我们想想，年龄的拟合本身也未必是一件非常靠谱的事情，我们依据其余属性，其实并不能很好地拟合预测出未知的年龄。再一个，以我们的日常经验，小盆友和老人可能得到的照顾会多一些，这样看的话，年龄作为一个连续值，给一个固定的系数，应该和年龄是一个正相关或者负相关，似乎体现不出两头受照顾的实际情况，所以，说不定我们把年龄离散化，按区段分作类别属性会更合适一些。
上面只是我瞎想的，who knows是不是这么回事呢，老老实实先把得到的model系数和feature关联起来看看。
pd.DataFrame({"columns":list(train_df.columns)[1:], "coef":list(clf.coef_.T)})
1
首先，大家回去前两篇文章里瞄一眼公式就知道，这些系数为正的特征，和最后结果是一个正相关，反之为负相关。
我们先看看那些权重绝对值非常大的feature，在我们的模型上：
· Sex属性，如果是female会极大提高最后获救的概率，而male会很大程度拉低这个概率。
· Pclass属性，1等舱乘客最后获救的概率会上升，而乘客等级为3会极大地拉低这个概率。
· 有Cabin值会很大程度拉升最后获救概率(这里似乎能看到了一点端倪，事实上从最上面的有无Cabin记录的Survived分布图上看出，即使有Cabin记录的乘客也有一部分遇难了，估计这个属性上我们挖掘还不够)
· Age是一个负相关，意味着在我们的模型里，年龄越小，越有获救的优先权(还得回原数据看看这个是否合理）
· 有一个登船港口S会很大程度拉低获救的概率，另外俩港口压根就没啥作用(这个实际上非常奇怪，因为我们从之前的统计图上并没有看到S港口的获救率非常低，所以也许可以考虑把登船港口这个feature去掉试试)。
· 船票Fare有小幅度的正相关(并不意味着这个feature作用不大，有可能是我们细化的程度还不够，举个例子，说不定我们得对它离散化，再分至各个乘客等级上？)
噢啦，观察完了，我们现在有一些想法了，但是怎么样才知道，哪些优化的方法是promising的呢？
因为test.csv里面并没有Survived这个字段(好吧，这是废话，这明明就是我们要预测的结果)，我们无法在这份数据上评定我们算法在该场景下的效果…
而『每做一次调整就make a submission，然后根据结果来判定这次调整的好坏』其实是行不通的…
7.2 交叉验证
我们通常情况下，这么做cross validation：把train.csv分成两部分，一部分用于训练我们需要的模型，另外一部分数据上看我们预测算法的效果。
我们用scikit-learn的cross_validation来帮我们完成小数据集上的这个工作。
先简单看看cross validation情况下的打分
结果是下面酱紫的：
[0.81564246 0.81005587 0.78651685 0.78651685 0.81355932]
似乎比Kaggle上的结果略高哈，毕竟用的是不是同一份数据集评估的。
等等，既然我们要做交叉验证，那我们干脆先把交叉验证里面的bad case拿出来看看，看看人眼审核，是否能发现什么蛛丝马迹，是我们忽略了哪些信息，使得这些乘客被判定错了。再把bad case上得到的想法和前头系数分析的合在一起，然后逐个试试。
下面我们做数据分割，并且在原始数据集上瞄一眼bad case：
我们判定错误的 bad case 中部分数据如下：
大家可以自己跑一遍试试，拿到bad cases之后，仔细看看。也会有一些猜测和想法。其中会有一部分可能会印证在系数分析部分的猜测，那这些优化的想法优先级可以放高一些。
现在有了”train_df” 和 “vc_df” 两个数据部分，前者用于训练model，后者用于评定和选择模型。可以开始可劲折腾了。
我们随便列一些可能可以做的优化操作：
· Age属性不使用现在的拟合方式，而是根据名称中的『Mr』『Mrs』『Miss』等的平均值进行填充。
· Age不做成一个连续值属性，而是使用一个步长进行离散化，变成离散的类目feature。
· Cabin再细化一些，对于有记录的Cabin属性，我们将其分为前面的字母部分(我猜是位置和船层之类的信息) 和 后面的数字部分(应该是房间号，有意思的事情是，如果你仔细看看原始数据，你会发现，这个值大的情况下，似乎获救的可能性高一些)。
· Pclass和Sex俩太重要了，我们试着用它们去组出一个组合属性来试试，这也是另外一种程度的细化。
· 单加一个Child字段，Age<=12的，设为1，其余为0(你去看看数据，确实小盆友优先程度很高啊)
· 如果名字里面有『Mrs』，而Parch>1的，我们猜测她可能是一个母亲，应该获救的概率也会提高，因此可以多加一个Mother字段，此种情况下设为1，其余情况下设为0
· 登船港口可以考虑先去掉试试(Q和C本来就没权重，S有点诡异)
· 把堂兄弟/兄妹 和 Parch 还有自己 个数加在一起组一个Family_size字段(考虑到大家族可能对最后的结果有影响)
· Name是一个我们一直没有触碰的属性，我们可以做一些简单的处理，比如说男性中带某些字眼的(‘Capt’, ‘Don’, ‘Major’, ‘Sir’)可以统一到一个Title，女性也一样。
大家接着往下挖掘，可能还可以想到更多可以细挖的部分。我这里先列这些了，然后我们可以使用手头上的”train_df”和”cv_df”开始试验这些feature engineering的tricks是否有效了。
试验的过程比较漫长，也需要有耐心，而且我们经常会面临很尴尬的状况，就是我们灵光一闪，想到一个feature，然后坚信它一定有效，结果试验下来，效果还不如试验之前的结果。恩，需要坚持和耐心，以及不断的挖掘。
我最好的结果是在
『Survived~C(Pclass)+C(Title)+C(Sex)+C(Age_bucket)+C(Cabin_num_bucket)Mother+Fare+Family_Size』下取得的，结果如下(抱歉，之前commit的时候没有截图，于是重新make commission了，截了个图，不是目前我的最高分哈)：
7.3 learning curves
有一个很可能发生的问题是，我们不断地做feature engineering，产生的特征越来越多，用这些特征去训练模型，会对我们的训练集拟合得越来越好，同时也可能在逐步丧失泛化能力，从而在待预测的数据上，表现不佳，也就是发生过拟合问题。
从另一个角度上说，如果模型在待预测的数据上表现不佳，除掉上面说的过拟合问题，也有可能是欠拟合问题，也就是说在训练集上，其实拟合的也不是那么好。
额，这个欠拟合和过拟合怎么解释呢。这么说吧：
· 过拟合就像是你班那个学数学比较刻板的同学，老师讲过的题目，一字不漏全记下来了，于是老师再出一样的题目，分分钟精确出结果。but数学考试，因为总是碰到新题目，所以成绩不咋地。
· 欠拟合就像是，咳咳，和博主level差不多的差生。连老师讲的练习题也记不住，于是连老师出一样题目复习的周测都做不好，考试更是可想而知了。
而在机器学习的问题上，对于过拟合和欠拟合两种情形。我们优化的方式是不同的。
对过拟合而言，通常以下策略对结果优化是有用的：
· 做一下feature selection，挑出较好的feature的subset来做training
· 提供更多的数据，从而弥补原始数据的bias问题，学习到的model也会更准确
而对于欠拟合而言，我们通常需要更多的feature，更复杂的模型来提高准确度。
著名的learning curve可以帮我们判定我们的模型现在所处的状态。我们以样本数为横坐标，训练和交叉验证集上的错误率作为纵坐标，两种状态分别如下两张图所示：过拟合(overfitting/high variace)，欠拟合(underfitting/high bias)
我们也可以把错误率替换成准确率(得分)，得到另一种形式的learning curve(sklearn 里面是这么做的)。
回到我们的问题，我们用scikit-learn里面的learning_curve来帮我们分辨我们模型的状态。举个例子，这里我们一起画一下我们最先得到的baseline model的learning curve。
在实际数据上看，我们得到的learning curve没有理论推导的那么光滑哈，但是可以大致看出来，训练集和交叉验证集上的得分曲线走势还是符合预期的。
目前的曲线看来，我们的model并不处于overfitting的状态(overfitting的表现一般是训练集上得分高，而交叉验证集上要低很多，中间的gap比较大)。因此我们可以再做些feature engineering的工作，添加一些新产出的特征或者组合特征到模型中。
08 模型融合（model ensemble）
啥叫模型融合呢，我们还是举几个例子直观理解一下好了。
大家都看过知识问答的综艺节目中，求助现场观众时候，让观众投票，最高的答案作为自己的答案的形式吧，每个人都有一个判定结果，最后我们相信答案在大多数人手里。
再通俗一点举个例子。你和你班某数学大神关系好，每次作业都『模仿』他的，于是绝大多数情况下，他做对了，你也对了。突然某一天大神脑子犯糊涂，手一抖，写错了一个数，于是…恩，你也只能跟着错了。
我们再来看看另外一个场景，你和你班5个数学大神关系都很好，每次都把他们作业拿过来，对比一下，再『自己做』，那你想想，如果哪天某大神犯糊涂了，写错了，but另外四个写对了啊，那你肯定相信另外4人的是正确答案吧？
最简单的模型融合大概就是这么个意思，比如分类问题，当我们手头上有一堆在同一份数据集上训练得到的分类器(比如logistic regression，SVM，KNN，random forest，神经网络)，那我们让他们都分别去做判定，然后对结果做投票统计，取票数最多的结果为最后结果。
bingo，问题就这么完美的解决了。
模型融合可以比较好地缓解，训练过程中产生的过拟合问题，从而对于结果的准确度提升有一定的帮助。
话说回来，回到我们现在的问题。你看，我们现在只讲了logistic regression，如果我们还想用这个融合思想去提高我们的结果，我们该怎么做呢？
既然这个时候模型没得选，那咱们就在数据上动动手脚咯。大家想想，如果模型出现过拟合现在，一定是在我们的训练上出现拟合过度造成的对吧。
那我们干脆就不要用全部的训练集，每次取训练集的一个subset，做训练，这样，我们虽然用的是同一个机器学习算法，但是得到的模型却是不一样的；同时，因为我们没有任何一份子数据集是全的，因此即使出现过拟合，也是在子训练集上出现过拟合，而不是全体数据上，这样做一个融合，可能对最后的结果有一定的帮助。对，这就是常用的Bagging。
我们用scikit-learn里面的Bagging来完成上面的思路，过程非常简单。代码如下：
然后你再Make a submission，恩，发现对结果还是有帮助的。
09 总结
文章稍微有点长，非常感谢各位耐心看到这里。
总结的部分，我就简短写几段，出现的话，很多在文中有对应的场景，大家有兴趣再回头看看。
对于任何的机器学习问题，不要一上来就追求尽善尽美，先用自己会的算法撸一个baseline的model出来，再进行后续的分析步骤，一步步提高。
在问题的结果过程中：
* 『对数据的认识太重要了！』
* 『数据中的特殊点/离群点的分析和处理太重要了！』
* 『特征工程(feature engineering)太重要了！』
* 『模型融合(model ensemble)太重要了！』
本文中用机器学习解决问题的过程大概如下图所示：
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