机器学习算法应用的常用技巧

参考：Udacity ML纳米学位

1. 取样

数据量很大的时候，想要先选取少量数据来观察一下细节。

indices = [100,200,300]

# 把sample原来的序号去掉重新分配
samples = pd.DataFrame(data.loc[indices], columns = data.keys()).reset_index(drop = True)
print "Chosen samples:"
display(samples)

2. Split数据

用 sklearn.cross_validation.train_test_split 将数据分为 train 和 test 集。
sklearn

from sklearn import cross_validation
X = new_data
y = data['Milk']
X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(X, y, test_size = 0.25, random_state = 0)
print len(X_train), len(X_test), len(y_train), len(y_test)

分离出 Features & Label

有时候原始数据并不指出谁是label，自己判断

# Store the 'Survived' feature in a new variable and remove it from the dataset
outcomes = full_data['Survived']
data = full_data.drop('Survived', axis=1)

3. 用 train 来训练模型，用 test 来检验

用 Decision Tree 来做个例子
sklearn

from sklearn import tree
regressor = tree.DecisionTreeRegressor()
regressor = regressor.fit(X_train, y_train)
score = regressor.score(X_test, y_test)

4. 判断 feature 间的关联程度

pd.scatter_matrix(data, alpha = 0.3, figsize = (14, 8), diagonal = 'kde');

5. scaling

当数据不符合正态分布的时候，需要做 scaling 的处理。常用的方法是取log。

pd.scatter_matrix(log_data, alpha = 0.3, figsize = (14,8), diagonal = 'kde');

 

scaling前后对比图：

 

 

 

 

6. Outliers

方法之一是 Tukey 方法，小于 Q1 – (1.5 × IQR) 或者大于 Q3 + (1.5 × IQR) 就被看作是outlier。

先把各个 feature 的 outlier 列出来并排好序：

for feature in log_data.keys():
    Q1 = np.percentile(log_data[feature], 25)
    Q3 = np.percentile(log_data[feature], 75)
    step = 1.5 * (Q3 - Q1)
    print "Outliers for feature '{}':".format(feature)
    print Q1, Q3, step
    display(log_data[~((log_data[feature]>=Q1-step) & (log_data[feature]<=Q3+step))].sort([feature]))

再配合 boxplot 观察，到底哪些 outlier 需要被移除：

plt.figure()
plt.boxplot([log_data.Fresh, log_data.Milk, log_data.Grocery, log_data.Frozen, log_data.Detergents_Paper, log_data.Delicassen], 0, 'gD');

 

7. 降维－PCA

n_components为降到多少维，用原数据fit后，再用transform转换成降维后的数据。

from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components = 6)
pca.fit(good_data)
reduced_data = pca.transform(good_data)
reduced_data = pd.DataFrame(reduced_data, columns = ['Dimension 1', 'Dimension 2'])

8. 聚类－选择类别数

用 silhouette coefficient 计算每个数据到中心点的距离，-1 (dissimilar) to 1 (similar) 根据这个系数来评价聚类算法的优劣。

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score
cluster = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(reduced_data)
preds = cluster.predict(reduced_data)
score = silhouette_score(reduced_data, preds)

选择分数最大的个数作为聚类的类别数。

 

 

9. 恢复维度

例如数据，先经过 log，又经过 PCA降维， 要恢复回去，先用 pca.inverse_transform，再用 np.exp

log_centers = pca.inverse_transform(centers)
true_centers = np.exp(log_centers)
true_centers = pd.DataFrame(np.round(true_centers), columns = data.keys())

数据变化：

 

 

10. 自定义accuracy

分类问题可以自己写accuracy的函数

def accuracy_score(truth, pred):
    """ Return accuracy score for input truth and prediction"""
    
    if len(truth)==len(pred):
        return "Accuracy for prediction: {:.2f}%.".format((truth==pred).mean()*100)
    else:
        return "Numbers do not match!"

 

原文作者：不会停的蜗牛
链接：https://www.jianshu.com/p/00243fbff314
來源：简书
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。