Visualisation de corrélation entre la quantité de caractéristiques et la variable objective

introduction

Avant de modéliser dans des compétitions business ou d'analyse, nous avons permis de voir rapidement la corrélation entre les fonctionnalités créées et la variable objectif. Ici, en particulier, la modélisation est ciblée lorsque la variable objective telle que la prévision des ventes est une valeur continue.

Le code ci-dessous utilise les données de prévision de la demande de déjeuner de Signate. (Données: https://signate.jp/competitions/24/data)

Ces données sont la tâche de créer un modèle qui prédit le nombre de déjeuners vendus dans la colonne y.

Bibliothèque à utiliser

import numpy as np
import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

Confirmation des données

df = pd.read_csv('./signate/train.csv')
# df.shape >> (207, 12)

df.head(2)

Prétraitement des données

df['precipitation'] = df.precipitation.replace({'--' : '0'}).astype(float)
df = pd.get_dummies(df[['y', 'week', 'soldout', 'kcal', 'payday', 'weather', 'precipitation', 'temperature']])
df['payday'] = df.payday.fillna(0).astype(str)
df.head()

Confirmation des statistiques

df.describe()

Une fonction qui visualise les caractéristiques et les variables objectives

argument

--df: trame de données à visualiser --target: nom de colonne de la variable objectif

def make_plot(df, target):
    plt_col = sorted([c for c in df.columns if  c != target and len(df[c].unique()) > 1])
    
    col_num = len(plt_col)
    row_num = col_num // 2 + col_num % 2
    col_num = 2

    fig, ax = plt.subplots(row_num, col_num, figsize=(18, 3*row_num), sharex=False, sharey=False)
    fig.subplots_adjust(left=0.1, right=0.95, hspace=0.7, wspace=0.4)

    for i,col in enumerate(plt_col):
        tmp = df[[target, col]]
        tmp = tmp[~pd.isna(tmp[col])].reset_index(drop=True)
        if len(tmp[col].unique()) == 1:
            continue

        p = ((i+1) // 2) + ((i+1) % 2) -1
        q = abs(((i+1) % 2) - 1)
        if len(tmp[col].unique()) > 2:
            percentile095 = tmp[col].quantile(0.95)
            over_tmp = tmp[tmp[col] >= percentile095].reset_index(drop=True)
            over_tmp[col] = percentile095

            if tmp[col].min() < 0:
                percentile005 = tmp[col].quantile(0.05)
                under_tmp = tmp[tmp[col] <= percentile005].reset_index(drop=True)
                under_tmp[col] = percentile005

                outof_percentile = tmp[(percentile005 < tmp[col]) & ( tmp[col] < percentile095)].reset_index(drop=True)
                new_tmp = pd.concat([outof_percentile, under_tmp, over_tmp], axis=0)
                if percentile095 == percentile005:
                    new_tmp = tmp.copy()
            else:
                percentile095 = tmp[col].quantile(0.95)
                over_tmp = tmp[tmp[col] >= percentile095].reset_index(drop=True)
                over_tmp[col] = percentile095

                outof_percentile = tmp[tmp[col] < percentile095].reset_index(drop=True)
                new_tmp = pd.concat([outof_percentile, over_tmp], axis=0)
                if percentile095 == 0:
                    new_tmp = tmp.copy()
            ax1 = ax[p,q]
            ax2 = ax1.twinx()
            n, bins, pathces = ax1.hist(new_tmp[col], bins='auto', label='Valeur de la fonctionnalité: {}'.format(col), ec='black')

            new_tmp['bins'] = pd.cut(new_tmp[col], bins.tolist(), right=False).values.astype(str)
            if len([f for f in new_tmp[col].unique() if bins[-2] <= f and f < bins[-1]]) > 0:
                new_tmp['bins_start'] = [float(b.split(',')[0].replace('[', '')) for b in new_tmp['bins']]
                bins_max = new_tmp['bins_start'].max()
                nan_value = new_tmp.query('bins_start == @bins_max').bins.unique()[0]
                new_tmp['bins'] = new_tmp['bins'].replace({'nan' : nan_value})
            else:
                new_tmp['bins'] = new_tmp['bins'].replace({'nan' : '[{}, {}]'.format(bins[-2], bins[-1])})

            num_bin = new_tmp.groupby('bins').size().reset_index(name='cnt')
            mean_target_bin = new_tmp.groupby('bins')[target].mean().reset_index().rename(columns={target : '{}_mean'.format(target)})
            center_feature_bin = new_tmp.groupby('bins').agg({col : {np.max, np.min}}).reset_index()
            center_feature_bin.columns = ['bins', 'feature_max', 'feature_min']
            center_feature_bin['feature_center'] = center_feature_bin.apply(lambda x : (x['feature_max'] + x['feature_min']) / 2, axis=1)
            plt_data = mean_target_bin.merge(center_feature_bin, on='bins', how='inner').merge(num_bin, on='bins', how='inner').sort_values('feature_center', ascending=True).reset_index(drop=True)
            ax2.plot(plt_data['feature_center'], plt_data['{}_mean'.format(target)], label='Valeur moyenne de la variable objectif (pour chaque case)', marker='.', color='orange')

        else:
            new_tmp = tmp.copy()
            ax1 = ax[p,q]
            ax2 = ax1.twinx()
            bins_list = sorted(new_tmp[col].unique().tolist())
            a = new_tmp.groupby([col]).agg({col : len, target : np.mean}).rename(columns={col : 'count', target : '{}_mean'.format(target)}).reset_index().astype({col : str})
            ax1.bar(a[col], a['count'], label='Valeur de la fonctionnalité: {}'.format(col), ec='black')
            ax2.plot(a[col], a['{}_mean'.format(target)], label='Valeur moyenne de la variable objectif (pour chaque case)', marker='.', color='orange')

        ax2.hlines([new_tmp[target].mean()], new_tmp[col].min(), new_tmp[col].max(), color="darkred", linestyles='dashed', label='Valeur moyenne de la variable objective (données complètes)')

        handler1, label1 = ax1.get_legend_handles_labels()
        handler2, label2 = ax2.get_legend_handles_labels()
        ax1.legend(handler1 + handler2, label1 + label2, borderaxespad=0., bbox_to_anchor=(0, 1.45), loc='upper left', fontsize=9)
        ax1.set_ylabel('count', fontsize=12)
        ax2.set_ylabel('Variable objective', fontsize=12)
        ax1.set_title('{}'.format(col), loc='right', fontsize=12)

    plt.show()

target = 'y'  #Spécification de la variable objectif
make_plot(df, target)  #terrain

Résultat de la visualisation

Éléments à visualiser ** 1. histogramme ou graphique à barres (bleu) **

—— Si la quantité d'entités est une valeur continue, un histogramme

• Graphique à barres lorsque la quantité de caractéristiques est binaire

** 2. Valeur moyenne de la variable objectif pour chaque case (jaune) **

--Graphe de ligne de rupture de la valeur moyenne de la variable objectif pour chaque bac (pour chaque valeur dans le cas de deux valeurs)

** 3. Valeur moyenne des variables objectives pour l'ensemble des données (rouge) **