introduction

J'ai essayé Tutorial de Kaggle's Titanic. Aléatoire par copier-coller J'ai pu faire des prédictions en utilisant la forêt, mais avant de passer à l'étape suivante, j'ai vérifié ce que je faisais dans le tutoriel. Vous pouvez trouver beaucoup de commentaires Titanic de Kaggle sur le net, mais voici un résumé de ce que j'ai pensé avec le tutoriel.

Vérifiez les données

head() Dans Tutoriel, après avoir lu les données, nous utilisons head () pour vérifier les données.

train_data.head()

head()

test_data.head()

head()

Bien sûr, test_data n'a pas de terme Survived.

describe() Vous pouvez voir les statistiques des données avec describe (). Vous pouvez afficher les données de l'objet avec describe (include = 'O').

train_data.describe()

describe()

train_data.describe(inlude='O')

describe(include='O')

Si vous regardez le "Ticket", vous verrez que "CA.2343" apparaît sept fois. Cela signifie-t-il que vous êtes un membre de la famille ou quelque chose et que vous avez un ticket avec le même numéro? De même, dans "Cabine", " G6 »est apparu quatre fois. Cela signifie-t-il qu'il y a quatre personnes dans la même pièce? Je suis curieux de savoir si la même famille et les mêmes personnes dans la même pièce ont partagé leur sort.

test_data.describe()

describe()

test_data.describe(include='O')

describe(include='O') Du côté test_data, PC 17608 apparaît 5 fois dans Ticket . B57 B59 B63 B66 apparaît 3 fois dans Cabin.

info()

Vous pouvez également obtenir des informations sur les données avec info ().

train_data.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
Data columns (total 12 columns):
 #   Column       Non-Null Count  Dtype  
---  ------       --------------  -----  
 0   PassengerId  891 non-null    int64  
 1   Survived     891 non-null    int64  
 2   Pclass       891 non-null    int64  
 3   Name         891 non-null    object 
 4   Sex          891 non-null    object 
 5   Age          714 non-null    float64
 6   SibSp        891 non-null    int64  
 7   Parch        891 non-null    int64  
 8   Ticket       891 non-null    object 
 9   Fare         891 non-null    float64
 10  Cabin        204 non-null    object 
 11  Embarked     889 non-null    object 
dtypes: float64(2), int64(5), object(5)
memory usage: 83.7+ KB

Vous pouvez voir que le nombre de lignes de données est de 891, mais seulement 714 pour «Âge», 204 pour «Cabine» et 889 pour «Embarqué» (désolé!).

test_data.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 418 entries, 0 to 417
Data columns (total 11 columns):
 #   Column       Non-Null Count  Dtype  
---  ------       --------------  -----  
 0   PassengerId  418 non-null    int64  
 1   Pclass       418 non-null    int64  
 2   Name         418 non-null    object 
 3   Sex          418 non-null    object 
 4   Age          332 non-null    float64
 5   SibSp        418 non-null    int64  
 6   Parch        418 non-null    int64  
 7   Ticket       418 non-null    object 
 8   Fare         417 non-null    float64
 9   Cabin        91 non-null     object 
 10  Embarked     418 non-null    object 
dtypes: float64(2), int64(4), object(5)
memory usage: 36.0+ KB

Dans test_data, les données manquantes sont Age, Fare, Cabin. Dans train_data, il y avait des données manquantes dans Embarked, mais dans test_data, elles sont complètes. , Fare était aligné dans train_data, mais il en manque un dans test_data.

corr (); Voir corrélation de données

Vous pouvez vérifier la corrélation de chaque donnée avec `corr ().

train_corr = train_data.corr()
train_corr

corr()

Visualisez en utilisant «seaborn».

import seaborn
import matplotlib.pyplot as plt
seaborn.heatmap(train_data_map_corr, annot=True, vmax=1, vmin=-1, center=0)
plt.show()

seaborn.heatmap

Ce qui précède ne reflète pas les données du type d'objet. Remplacez donc les symboles «Sexe» et «Embarqué» par des nombres et faites de même. Lors de la copie des données, explicitement «copy () Créez une autre donnée en utilisant `.

train_data_map = train_data.copy()
train_data_map['Sex'] = train_data_map['Sex'].map({'male' : 0, 'female' : 1})
train_data_map['Embarked'] = train_data_map['Embarked'].map({'S' : 0, 'C' : 1, 'Q' : 2})
train_data_map_corr = train_data_map.corr()
train_data_map_corr

seaborn.heatmap

seaborn.heatmap(train_data_map_corr, annot=True, vmax=1, vmin=-1, center=0)
plt.show()

corr()

Concentrez-vous sur la ligne «Survived». Dans le didacticiel, nous avons appris avec «Pclass», «Sex», «SibSp», «Parch», mais «Age», «Fare» et «Embarked» sont également avec «Survived». Corrélation élevée.

Apprentissage

get_dummies()

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

y = train_data["Survived"]

features = ["Pclass", "Sex", "SibSp", "Parch"]
X = pd.get_dummies(train_data[features])
X_test = pd.get_dummies(test_data[features])

Apprenez à utiliser scikit-learn. Il y a quatre quantités de fonctionnalités à utiliser, telles que définies dans features: Pclass, Sex, SibSp et Parch (fonctions sans défauts). ..

Les données utilisées pour l'entraînement sont traitées par pd.get_dummies . Pd.get_dummies convertit ici la variable de type d'objet en une variable factice.

train_data[features].head()

original

X.head()

get_dummies()

Vous pouvez voir que la quantité de fonctionnalités «Sex» a changé en «Sex_female» et «Sex_male».

RandomForestClassfier() Apprenez à utiliser l'algorithme de forêt aléatoire RandomForestClassifier ().

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=1)
model.fit(X, y)
predictions = model.predict(X_test)

Vérifiez les paramètres de RandomForestClassifier (la description concerne environ)

Paramètres	Explication
n_estimators	Nombre d'arbres déterminés.La valeur par défaut est 10
max_depth	Valeur maximale de la profondeur de l'arbre déterminé.La valeur par défaut est Aucun(Approfondir jusqu'à ce qu'il soit complètement séparé)
max_features	Pour une division optimale,Combien de fonctionnalités à considérer.La valeur par défaut est`auto`donc, `n_features`Devenir la racine carrée de

Même s'il n'y a que 4 fonctionnalités (5 variables fictives), la création de 100 arbres de décision semble être un dépassement, ce qui sera vérifié ultérieurement.

Vérifiez le modèle obtenu

score

print('Train score: {}'.format(model.score(X, y)))

Train score: 0.8159371492704826

Le modèle lui-même convient à 0.8159 (pas si cher).

feature_importances_ Vérifiez l'importance de la quantité de caractéristiques (notez l'endroit où le pluriel s est attaché)

x_importance = pd.Series(data=model.feature_importances_, index=X.columns)
x_importance.sort_values(ascending=False).plot.bar()

feature_importances_

«Sex» («Sex_female» et «Sex_male») sont d'une grande importance, suivis de «Pclass». «Parch» et «SibSp» sont tout aussi bas.

Affichage de l'arbre de décision (dtreeviz)

Visualisez le type d'arbre de décision qui a été fait.

Installation

(Référence; Procédure d'installation de dtreeviz et grahviz pour visualiser le résultat de la forêt aléatoire Python)

Supposons que Windows10 / Anaconda3. D'abord, utilisez pip et conda pour installer le logiciel nécessaire.

> pip install dtreeviz
> conda install graphviz

Dans mon cas, j'ai eu l'erreur "Impossible d'écrire" avec conda. Redémarrez Anaconda en mode administrateur (faites un clic droit sur Anaconda et sélectionnez" *** Démarrer en mode administrateur *** " Sélectionnez et démarrez), exécutez conda.

Après cela, ajoutez le dossier contenant «dot.exe» à «PATH» dans l'environnement système.

> dot -V
dot - graphviz version 2.38.0 (20140413.2041)

Si vous pouvez exécuter dot.exe comme ci-dessus, c'est OK.

Affichage de l'arbre de décision

from dtreeviz.trees import dtreeviz
viz = dtreeviz(model.estimators_[0], X, y, target_name='Survived', feature_names=X.columns, class_names=['Not survived', 'Survived'])
viz

decision tree

Je suis accro à *** dans l'argument de dtreeviz, les éléments suivants.

--model.estimators_ [0] ; Si vous ne spécifiez pas[0], une erreur se produira. Etant donné qu'un seul des multiples arbres de décision sera affiché, spécifiez-le avec[0]etc. --feature_names; Initialement, features a été spécifié, mais une erreur. En fait, comme il a été transformé en variable factice avecpd.dummies ()pendant l'apprentissage, X.columns après l'avoir transformé en variable factice Spécifier

J'ai été un peu impressionné lorsque j'ai pu afficher correctement l'arbre de décision.

finalement

En regardant attentivement le contenu des données et les paramètres de la fonction, j'ai en quelque sorte compris ce que je faisais. Ensuite, je voudrais augmenter le score autant que possible en modifiant les paramètres et en augmentant les fonctionnalités.

référence

--Vérifiez les données

Regardez de plus près le tutoriel Kaggle / Titanic