数据处理以及建模完整流程

在数据挖掘工作中，数据预处理对于结果的影响是非常重要的，所以在这方面需要多花时间探索。

这里，我介绍一些数据预处理的流程以及方法：

首先，拿到数据之后，我们先把数据读进来：

### code ###

import numpy as np

import pandas as pd

import pandas_profiling

#read data 

data = pd.read_csv("yourdata")

#看数据情况

data.info

#看是否有空值

data.isnull().sum()

#看数据前面几行信息

data.head()

#看数据几行几列

data.shape

#看数据的每一列的情况(count,mean.std等)

data.describe()

data.drop_duplicates()

#这样一通看了之后，其实对数据了解还有限，没办法了解数据的整体分布，数据长什么样

#所以对感兴趣的内容需要画图进一步去看

data.profile_report()

##################

使用Pandas  Profiling可以在进行数据分析之前对数据进行快速预览,一行代码就生成丰富的交互式数据EDA报告。

除了之前我们需要的一些描述性统计数据，该报告还包含以下信息：

• 类型推断：检测数据帧中列的数据类型。

• 要点：类型，唯一值，缺失值

• 分位数统计信息，例如最小值，Q1，中位数，Q3，最大值，范围，四分位数范围

• 描述性统计数据，例如均值，众数，标准偏差，总和，中位数绝对偏差，变异系数，峰度，偏度

• 最常使用的值

• 直方图

• 相关性矩阵

• 缺失值矩阵，计数，热图和缺失值树状图

• 文本分析：了解文本数据的类别（大写，空格），脚本（拉丁，西里尔字母）和块（ASCII）

补全空值：

data['age'].filllna(data['age'].median(),inplace=True)

这样一通下来，基本对数据应该是有个一定的了解了，接下来做的就是对数据进行预处理，

接下来我们使用sklearn中的preproccessing库来进行数据预处理：

from sklearn import preprocessing
import numpy as np

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

#standard scaler

st_scaled = preprocessing.StandardScaler().fit_transform(X_train)
st_scaled

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

min-max标准化方法是将数据缩放至给定的最小值与最大值之间，通常是０与１之间，可用MinMaxScaler实现。

#MinMaxScaler
minmax_scaled = preprocessing.MinMaxScaler().fit_transform(X_train)
minmax_scaled

或者将最大的绝对值缩放至单位大小，可用MaxAbsScaler实现。

与上述标准化方法相似，但是它通过除以最大值将训练集缩放至[-1,1]。这意味着数据已经以０为中心或者是含有非常非常多０的稀疏数据

#MaxAbsScaler
maxabs = preprocessing.MaxAbsScaler().fit_transform(X_train)
maxabs

#如果你的数据当中有很多异常值，用以上这些方面进行标准化或许发现不太好。但是可以用
#robust_scale或者robustScaler
sklearn.preprocessing.robust_scale(X, axis=0, with_centering=True, with_scaling=True, quantile_range=(25.0, 75.0), copy=True)

#归一化

from sklearn.preprocessing import Normalizer

preprocessing.Normalizer().fit_transform(X)

#preprocessing.OrdinalEncoder()
#preprocessing.OneHotEncoder()
#https://www.jianshu.com/p/4e19eb163e78
#https://blog.csdn.net/wuzhongqiang/article/details/104169480

from sklearn.preprocessing import Binarizer

#特征二值化
X = [[1,-1,2],[2,0,0],[0,1,-2]]
binarizer = preprocessing.Binarizer().fit_transform(X)
binarizer

#二值化，阈值设置为1.1，返回值为二值化后的数据

preprocessing.Binarizer(threshold=1.1).fit_transform(X)

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
#独热编码，对IRIS数据集的目标值，返回值为独热编码后的数据
OneHotEncoder().fit_transform(iris.target.reshape((-1,1)))

get_dummies方法：

pd.get_dummies(data['sex'])

缺失值填充

from sklearn.preprocessing import Imputer

#用均值插补缺失值 imp = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0)

#imputation of missing values
import numpy as np
from sklearn.impute import SimpleImputer
imp = SimpleImputer(missing_values=np.nan,strategy='mean')
imp.fit([[1,2],[np.nan,3],[7,6]])
X=[[np.nan,2],[np.nan,3],[7,6]]
print(imp.transform(X))

import numpy as np
from sklearn.experimental import enable_iterative_imputer
from sklearn.impute import IterativeImputer
imp = IterativeImputer(max_iter=10,random_state=0)
imp.fit([[1,2],[3,6],[4,8],[np.nan,3],[7,np.nan]])
X_test = [[np.nan,2],[6,np.nan],[np.nan,6]]
print(np.round(imp.transform(X_test)))

#Nearest neighbors imputation
import numpy as np
from sklearn.experimental import enable_iterative_imputer
from sklearn.impute import IterativeImputer
from sklearn.impute import KNNImputer
nan = np.nan
X = [[1,2,nan],[3,4,3],[nan,6,5],[8,8,7]]
imputer = KNNImputer(n_neighbors=2,weights='uniform')
imputer.fit_transform(X)

1、缺失值

2、处理文本和类别数据

3、特征缩放

特征选择：

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
#方差选择法，返回值为特征选择后的数据
#参数threshold为方差的阈值
VarianceThreshold(threshold=2).fit_transform(iris.data)

from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from scipy.stats import pearsonr

#选择K个最好的特征，返回选择特征后的数据
#第一个参数为计算评估特征是否好的函数，该函数输入特征矩阵和目标向量，输出二元组（评分，P值）的数组，数组第i项为第i个特征的评分和P值。在此定义为计算相关系数
#参数k为选择的特征个数
SelectKBest(lambda X, Y: tuple(map(tuple,array(list(map(lambda x:pearsonr(x, Y), X.T))).T)), k=2).fit_transform(iris.data, iris.target)
#SelectKBest(lambda X, Y: list(array([pearsonr(x, Y) for x in X.T]).T), k=2).fit_transform(iris.data, iris.target)

from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import chi2
#选择K个最好的特征，返回选择特征后的数据
SelectKBest(chi2, k=2).fit_transform(iris.data, iris.target)

from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

#递归特征消除法，返回特征选择后的数据
#参数estimator为基模型
#参数n_features_to_select为选择的特征个数
RFE(estimator=LogisticRegression(), n_features_to_select=2).fit_transform(iris.data, iris.target)

from sklearn.decomposition import PCA
#主成分分析法，返回降维后的数据
#参数n_components为主成分数目
pca= PCA(n_components=2)
newData = pca.fit_transform(iris.data)
d_new=pca.inverse_transform(newData)
newData

from sklearn.lda import LDA
LDA(n_components=2).fit_transform(iris.data, iris.target)

模型选择和训练：

利用网格搜索对模型进行微调：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = [
{'n_estimators': [3, 10, 30], 'max_features': [2, 4, 6, 8]},
{'bootstrap': [False], 'n_estimators': [3, 10], 'max_features': [2, 3, 4]},
]
forest_reg = RandomForestRegressor()
grid_search = GridSearchCV(forest_reg, param_grid, cv=5,
scoring='neg_mean_squared_error')
grid_search.fit(X_train,X_test)

grid_search.best_params_

grid_search.best_score_

grid_search.best_estimator_
用最好的模型去评估测试集数据

from sklearn.metrics import mean_squared_error
final_model = grid_search.best_estimator_

final_predictions = final_model.predict(X_test)

#k-折交叉验证 

cross_val_score(svc,X_digits,y_digits,cv=k_fold) 

#Automatic parameter searches
from sklearn.datasets import fetch_california_housing
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from sklearn.model_selection import train_test_split
from scipy.stats import randint

#load the data and split into train and test sets
X,y = fetch_california_housing(return_X_y=True)
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,random_state=0)

#define the parameter space that will be searched over
param_distributions = {'n_estimators':randint(1,5),
'max_depth':randint(5,10)}

#now create a searchCV object and fit it to the data
search = RandomizedSearchCV(estimator=RandomForestRegressor(random_state=0),
n_iter=5,
param_distributions=param_distributions,
random_state=0)

search.fit(X_train,y_train)
search.best_params_

# the search object now acts like a normal random forest estimator
# with max_depth = 9 and n_estimators = 4
search.score(X_test,y_test)

参考资料：

1、https://www.jianshu.com/p/78c7be12d2a2?utm_source=oschina-app