Kaggle新手入门之路(完结)

学完了Coursera上Andrew Ng的Machine Learning后,火烧眉毛地想去参加一场Kaggle的比赛,却发现从理论到实践的转变实在是太困难了,在此记录学习过程.

 

一:安装Anaconda

教程大多推荐使用Jupyter Notebook来进行数据科学的相关编程,咱们经过Anaconda来安装Jupyter Notebook和须要用到的一些python库,按照如下方法从新安装了Anaconda,平台Win10

Anaconda安装

二:Jupyter Notebook

参照如下两篇文章配置好了Jupyter Notebook,学习了相关的基本操做

Jupyter能够作哪些事情

Jupyter Notebook经常使用快捷键

• 启动:在cmd或Anaconda Prompt下输入jupyter notebook
• 新建:Files页面右侧'New'
• 运行当前cell:Ctrl+Enter
• 代码补全:Tab
• 查看方法文档:Shift+Tab
• 复选cell:Shift+上下键
• 删除cell:双击D
• 撤销删除:Z
• 保存当前Notebook:S
• 关闭文档:Home页面选中文档后'Shutdown'
• 关闭服务器:终端中按两次Ctrl+C
• 显示matplotlib图表:%matplotlib inline
• 中断运行:I

三:Numpy

numpy中文教程

官方文档

• Numpy是一个用于进行数组运算的库
• Numpy中最重要的对象是称为ndarray的N维数组类型
• 通常使用以下语句导入:import numpy as np
• 建立数组:numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)
• 能够用np.dtype()定义结构体
• 数组维度:ndarray.shape
• 数组维数:ndarray.ndim
• 调整数组维度:ndarray.reshape(shape)
• 建立未初始化数组:numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')
• 建立零数组:numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C')
• 建立一数组:numpy.ones(shape, dtype = float, order = 'C')
• 用现有数据建立数组:numpy.asarray(a, dtype = None, order = None)
• 按数值范围建立数组:numpy.arange(start = 0, stop, step = 1, dtype),相似的有linspace()和logspace()
• 切片:b=a[start:stop:step],能够用...表明剩余维度
• 整数索引:每一个整数数组表示该维度的下标值,b=a[[r1, r2], [c1, c2]]
• 布尔索引:返回是布尔运算的结果的对象,能够用&或|链接()分隔的条件
• 在 NumPy 中能够对形状不类似的数组进行操做,由于它拥有广播功能,个人理解是,广播是一种维度的单方向拉伸
• 数组迭代:numpy.nditer(ndarray)或ndarray.flat
• 数组长度:len(arr)
• 访问第i个元素:一维数组用a[i],多维数组用a.flat[i]
• 数组转置:ndarray.T
• 数组分割:numpy.split(ary, indices_or_sections, axis),第二项的值为整数则代表要建立的等大小的子数组的数量,是一维数组则代表要建立新子数组的点。
• 追加值:numpy.append(arr, values, axis)
• 插入值:numpy.insert(arr, idx, values, axis)
• 删除值:numpy.delete(arr, values, axis)
• 去重数组:numpy.unique(arr, return_index, return_inverse, return_counts)
• 字符串函数:numpy.char类
• 三角函数:numpy.sin(arr),numpy.cos(arr),numpy.tan(arr)
• 四舍五入:numpy.around(arr,decimals)
• 向下取整:numpy.floor(arr)
• 向上取整:numpy.ceil(arr)
• 取倒数:numpy.reciprocal(arr),注意对于大于1的整数返回值为0
• 幂运算:numpy.power(arr,pow),pow能够是一个数,也能够是和arr对应的数组
• 取余:numpy.mod(a,b),b能够是一个数,也能够是和a对应是数组
• 最小值:numpy.amin(arr,axis)
• 最大值:numpy.amax(arr,axis)
• 数值跨度:numpy.ptp(arr,axis)
• 算术平均值:numpy.mean(arr,axis)
• 标准差:numpy.std(arr)
• 方差:numpy.var(arr)
• 副本的改变会影响原数组(赋值),视图的改变不会影响原数组(ndarray.view(),切片,ndarray.copy())
• 线性代数:numpy.linalg模块

四:Matplotlib

官方教程

官方教程中文翻译

matplotlib入门教程

Jupyter Notebook Viewer的matplotlib lecture 

建议先看官方教程,经过折线图熟悉基本操做,而后看入门教程第三章到第六章掌握各类图的画法

 

• 通常使用以下语句导入:import matplotlib.pyplot as plt
• 绘图:plt.plot(x,y),可选color,marker,label等参数,默认的x坐标为从0开始且与y长度相同的数组,x坐标与y坐标通常使用numpy数组,也能够用列表
• 设置线条:plt.setp()
• 轴名称:plt.xlable('str'),plt.ylable('str)
• 添加文本:plt.txt(xpos,ypos,'str')
• 添加格子:plt.grid(True)
• 展现图片:plt.show()
• 图题:plt.title('str')
• 图示:plt.legend(),结合plot()中的label参数使用
• 获取子图:plt.sublot(nrows,ncols,index)或plt.subplot2grid((nrows,ncols),(rows,cols)),可选colspan和rowspan属性
• 建立画布:plt.figure()
• 数学表达式:TeX表达式
• 非线性轴:plt.xscale('scale'),plt.yscale('scale'),可选参数log,symlog,logit等
• 填充颜色:plt.fill(x,y)和plt.fill_between(x,y,where=...)
• 条形图:plt.bar(x,y),注意多个条形图的默认颜色相同,应选择不一样的颜色方便区分
• 直方图:plt.hist(x,bins),直方图是一种显示区段内数据数量的图像,x为数据,bins为数据区段,可选histtype,rwidth等属性
• 散点图:plt.scatter(x,y),散点图一般用于寻找相关性或分组,可选color,marker,label等属性
• 堆叠图:plt.stackplot(x,y1,y2,y3...),堆叠图用于显示部分对总体随时间的关系,经过利用plt.plot([],[],color,label)添加与堆叠图中颜色相同的空行,可使堆叠图的意义更加清晰,可选colors等属性
• 饼图:plt.pie(slice),饼图用于显示部分对总体的关系,可选labels,colors,explode,autupct等属性

 

五:Pandas

10 Minutes to Pandas

十分钟搞定pandas(上文翻译版)

利用python进行数据分析

上面两个教程用于速成,下面这本书是pandas的做者写的,用于仔细了解

 

• 通常使用以下语句导入:import pandas as pd
• Pandas是基于NumPy 的一种工具,提供了一套名为DataFrame的数据结构,比较契合统计分析中的表结构,可用Numpy或其它方式进行计算
• 建立Series:pd.Series=(data,index),Series是一维数组
• 建立DataFrame:pd.DataFrame(data,index,colums),也能够传递一个字典结构来填充data和colums,DataFrame相似于二维表格,简称df
• 查看df头尾行:df.head(i),df.tail(i),如不填参数则分别返回除了前五行/倒数前五行的内容
• 查看索引/列/数据:df.index,df.colums,df.values
• 快速统计汇总:df.descrbe()
• 数据转置:df.T
• 按轴排序:df.sort_index(axis=0,ascending=True)
• 按值排序:df.sort_values(colums,axis=0,ascending=Ture)
• 获取:df['columnname']或df.columnname,会返回某列
• 经过条件选取某列:df = df[df('columns') == 'a']
• 对行切片:df[start:stop:step],利用df[n:n+1]便可获取某行
• 经过标签选择某行:df.loc[index,columname]
• 经过位置选择某行:df.iloc[indexpos,columnpos],df.iloc[i,:]可获取一行,df.iloc[:,i]可获取一列
• 布尔索引:df[bool],能够对单独的列进行断定,也能够对整个DataFrame进行断定
• 在pandas中使用np.nan代替缺失值,这些值不会被包含在计算中
• 对index和columns进行增删改:df.reindex(index,columns)
• 去掉含有缺失值的行:df.dropna(how='any'),能够选择how='all'只去掉全部值均缺失的行
• 补充缺失值:df.fillna(value)
• 数据应用:df.apply(func),能够是现有函数也能够是lambda函数
• 链接:pd.contact(obj),obj能够是Series,DataFrame,Panel
• 合并:pd.merge(left,right)
• 追加:df.append(data)
• 分组:df.groupby(columnname).func(),一般为分组/执行函数/组合结果
• 时间:pandas有着重采样等丰富的时间操做
• 写入CSV文件:df.to_csv(filename)
• 读取CSV文件:df.read_csv(filename),结果为DataFrame

六:Scikit-learn

python机器学习实践与kaggle实战

Sklearn快速入门

官方文档

官方文档中文翻译

 

• sklearn 把全部机器学习的模式整合统一块儿来了,学会了一个模式就能够通吃其余不一样类型的学习模式
• 步骤通常分为导入模块-建立数据-创建模型-训练-预测

特征工程:

在机器学习中,很重要的一步是对特征的处理,咱们参考下文,先给出一些经常使用的特征处理方法在sklearn中的用法

使用sklearn作单机特征工程

 

• 标准化(须要使用距离来度量类似性或用PCA降维时):

  from sklearn.preprocessing import StandardScaler
  data_train = StandardScaler().fit_transform(data_train)
  data_test = StandardScaler().fit_transform(data_test)

• 区间缩放:

  from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
  data = MinMaxScaler().fit_transform(data)

• 归一化(利于计算梯度降低,消除量纲):

  from sklearn.preprocessing import Normalizer
  data = Normalizer().fit_transform(data)

• 定量特征二值化(大于epsilon为1,小于等于epsilon为0):

  from sklearn.preprocessing import Binarizer
  data = Binarizer(threshold = epsilon).fit_transform(data)

• 类别型特征转换为数值型特征:

实际上就是保留数值型特征,并将不一样的类别转换为哑变量(独热编码),可参考:python中DictVectorizer的使用

from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
vec = DictVectorizer(sparse = False)
X_train = vec.fit_transform(X_train.to_dict(orient = 'recoed'))

• 卡方检验:

  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
  skb = SelectKBest(chi2, k = 10).fit(X_train, y_train)
  X_train = skb.transform(X_train)
  X_test = skb.transform(X_test)

   

• 互信息法:

  from sklearn.feature_selection import SelectKBest
  from minepy import MINE
  
  #因为MINE的设计不是函数式的，定义mic方法将其为函数式的，返回一个二元组，二元组的第2项设置成固定的P值0.5
  def mic(x, y):
      m = MINE()
      m.compute_score(x, y)
      return (m.mic(), 0.5)
  
  #选择K个最好的特征，返回特征选择后的数据
  SelectKBest(lambda X, Y: array(map(lambda x:mic(x, Y), X.T)).T, k=2).fit_transform(iris.data, iris.target)

• 主成分分析(PCA):

  from sklearn.decomposition import PCA
  estimator = PCA(n_components=2)#几个主成分
  X_pca = estimator.fit_transform(X_data)

   

学习算法:

划分训练集和测试集:

from sklearn.cross_validation import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.25, random_state = 33)

训练:

from sklearn import LearnAlgorithm#导入对应的学习算法包
la = LearnAlgorithm()
la.fit(X_train, y_train)
y_predict = la.predict(x_test)

随机梯度降低法(SGD):

from sklearn.linear_model import SGDClassifier
sgd = SGDClassifier()
from sklearn.linear_model import SGDRegressor
sgd = SGDRegressor(loss='squared_loss', penalty=None, random_state=42)

支持向量机(SVM):

支持向量分类(SVC):

from sklearn.svm import SVC
svc_linear = SVC(kernel='linear')#线性核,能够选用不一样的核

支持向量回归(SVR):

from sklearn.svm import SVR
svr_linear = SVR(kernel='linear')#线性核,能够选用不一样的核如poly,rbf

朴素贝叶斯(NaiveBayes):

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
mnb = MultinomialNB()

决策树(DecisionTreeClassifier):

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
dtc = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', max_depth=3, min_samples_leaf=5)#最大深度和最小样本数,用于防止过拟合

随机森林(RandomForestClassifier):

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
rfc = RandomForestClassifier(max_depth=3, min_samples_leaf=5)

梯度提高树(GBDT):

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
gbc = GradientBoostingClassifier(max_depth=3, min_samples_leaf=5)

极限回归森林(ExtraTreesRegressor):

from sklearn.ensemble import ExtraTreesRegressor()
etr = ExtraTreesRegressor()

评估:

from sklearn import metrics
accuracy_rate = metrics.accuracy_score(y_test, y_predict)
metrics.classification_report(y_test, y_predict, target_names = data.target_names)#能够获取准确率,召回率等数据

K折交叉检验:

from sklearn.cross_validation import cross_val_score,KFold
cv = KFold(len(y), K, shuffle=True, random_state = 0)
scores = cross_val_score(clf, X, y, cv = cv)

或

from sklearn.cross_validation import cross_val_score
scores = cross_val_score(dt, X_train, y_train, cv = K)

注意这里的X,y须要为ndarray类型,若是是DataFrame则须要用df.values和df.values.flatten()转化

Pipeline机制:

pipeline机制实现了对所有步骤的流式化封装和管理,应用于参数集在数据集上的重复使用.Pipeline对象接受二元tuple构成的list,第一个元素为自定义名称,第二个元素为sklearn中的transformer或estimator,即处理特征和用于学习的方法.以朴素贝叶斯为例,根据处理特征的不一样方法有如下代码:

clf_1 = Pipeline([('count_vec', CountVectorizer()), ('mnb', MultinomialNB())])
clf_2 = Pipeline([('hash_vec', HashingVectorizer(non_negative=True)), ('mnb', MultinomialNB())])
clf_3 = Pipeline([('tfidf_vec', TfidfVectorizer()), ('mnb', MultinomialNB())])

特征选择:

from sklearn import feature_selection
fs =  feature_selection.SelectPercentile(feature_selection.chi2, percentile=per)
X_train_fs = fs.fit_transform(X_train, y_train)

咱们以特征选择和5折交叉检验为例,实现一个完整的参数选择过程:

from sklearn import feature_selection
from sklearn.cross_validation import cross_val_score
percentiles = range(1,100)
results= []
for i in percentiles:
    fs =  feature_selection.SelectPercentile(feature_selection.chi2, percentile=i)
    X_train_fs = fs.fit_transform(X_train, y_train)
    scores = cross_val_score(dt, X_train_fs, y_train, cv = 5)
    results = np.append(results, scores.mean())

opt = np.where(results == results.max())[0]
fs = feature_selection.SelectPercentile(feature_selection.chi2, percentile=opt)
X_train_fs = fs.fit_transform(X_train, y_train)
dt.fit(X_train_fs, y_train)
y_predict = dt.predict(x_test)

超参数:

超参数指机器学习模型里的框架参数,在竞赛和工程中都很是重要

集成学习(Ensemble Learning):

经过对多个模型融合以提高总体性能,如随机森林,XGBoost,参考下文:

Ensemble Learning-模型融合-Python实现

多线程网格搜索:

用于寻找最优参数,可参考下文:

Sklearn-GridSearchCV网格搜索

from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.grid_search import GridSearchCV
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(news.data[:3000], news.target[:3000], test_size=0.25, random_state=33)

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.pipeline import Pipeline

clf = Pipeline([('vect', TfidfVectorizer(stop_words='english', analyzer='word')), ('svc', SVC())])

parameters = {'svc__gamma': np.logspace(-2, 1, 4), 'svc__C': np.logspace(-1, 1, 3)}

gs = GridSearchCV(clf, parameters, verbose=2, refit=True, cv=3, n_jobs=-1)

%time _=gs.fit(X_train, y_train)
gs.best_params_, gs.best_score_
print gs.score(X_test, y_test)

 

七:Kaggle

学习完以上内容后,能够参考下文,已经能够完成一些较为简单的kaggle contest了

机器学习系列(3)_逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾