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机器(深度学习)新手第一次在Kaggle上被虐的经历(经验)——泰坦尼克号生存预测:Titanic: Machine Learning from Disaster——(上)

发布于2019-08-20 10:20     阅读(1000)     评论(0)     点赞(15)     收藏(2)


一点废话

就在一个天气晴朗的日子,我终于学完了达叔的深度学习课程,你们懂得,这时候都是贼认不清自己,认为可以上天了!!膨胀无比。啊哈哈 然后就在网上找一些下一步干什么的建议。大多数都是说可以去Kaggle做一点竞赛,所以我就翻了墙去搞一次试试,然后就发生了惊天惨案!!!!我谨把自己的想法,经历过的问题,以及解决方法写出来,比较基础。大神们请轻喷。这是上篇,只到第一次提交预测,后面的改进模型,特征的改进,都在下篇。
点击这里:机器(深度学习)新手第一次在Kaggle上被虐的经历(经验)——泰坦尼克号生存预测:Titanic: Machine Learning from Disaster——(下)

一.关于Kaggle的一些问题

1.kaggle网页不用翻墙,但是在注册的时候,会有确定邮箱环节,这时候必须要翻墙,因为其中的确认码会被墙,而这个确认码你是看不到的,也就是你没办法完成注册,所以你可以尝试翻墙或看这里:
解决kaggle邮箱验证不能confirm的问题
不过以后你去提交你的预测文档的时候你还是需要翻墙-,- 所以你懂的。
早翻墙 早享受 嘿嘿嘿
2.然后你需要有一个好的心态(反正我后来还是爆炸了)和好的指南。
心态:七大诀窍助你享受Kaggle竞赛
指南:你还想要啥指南,我这篇就是指南,给我继续读!!!

二.Titanic 下载数据集

所以你注册成功后 进到泰坦尼克号这个竞赛中
Titanic: Machine Learning from Disaster
你应该看到这个页面在这里插入图片描述你可以先看看相关的描述什么的,知道你在将要预测什么,和故事的背景:杰克和肉丝那个爱情故事,泰坦尼克号在自己的处女航里装冰山沉没,船上的救生艇根本不够,所以副船长发话:lady and kid first!
我们要做的就是根据一些乘客的个人信息以及存活状况,要尝试根据它生成合适的模型并预测其他人的存活状况。
bingo!二分类问题,目标解决了。
然后点进Data然后你也可以看看数据集的描述什么的,看看每一个数据特征的意思。往下翻之后有一个下载数据的地方在这里插入图片描述右上角是可以下载他们的工具,然后在Anaconda prompt里用pip进行下载,不过我弄半天不知道是咋弄的挺麻烦,后来我无意发现他喵的左边可以直接在浏览器里下载,MMP。要鼠标放上去才会显示,我们最爱的下载符号,啊哈哈!
在这里插入图片描述
点了之后就可以下载了,第一个gender_submission.csv是提交的示例,告诉你提交的格式,test.csv是测试集,让你用模型预测了之后提交你的存活数据,train.csv是训练集,用来训练你的模型-。-

三.观察数据集以及特征工程

上来就想搭建模型?嘿嘿 我当时也是那么狂躁,但是发现确实不知道咋弄,一头雾水,所以还是先来看看数据集吧。

图是@快乐的佩奇 的,表示感谢 嘿嘿
看到这些还有实际数据肯定有点想法啊,客人等级,性别,年龄,还有船上亲人的数量,这几个肯定是和存活率有关的啊,还有姓名,编号,其他的什么暂时还不知道有没有关系,先放一下,重要的一个问题:年龄和客舱号都是缺失的,客舱号还不确定和存活有没有关系,但是年龄肯定有的,毕竟当时船长都说让女人和孩子先上救生船,所以填充年龄肯定是必须的。
不过不着急,反正用的python,画图那么简单,不画白不画图,一方面可以印证自己的猜测,一方面没准发现更深的联系!

导入一些库:

import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import Series,DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
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读入文件:

data_train = pd.read_csv("Train.csv")
#读入的文件是.csv的,放入了一个dataframe里。
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所谓的dataframe其实也就是一个跟excel一样的表格形式的格式。
先让dataframe自己告诉我们一点信息:

data_train.info()
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在这里插入图片描述
可以看到各个字段的名称和数据类型,还有就是Cabin,Age都有缺失。
现在要开始仔细看数据了

data_train
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在这里插入图片描述卧槽那么多,那么乱,看下去眼睛岂不是要废了,所以我们就要发挥一下python的优势了,画图!!!!

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
fig.set(alpha=0.2)  # 设定图表颜色alpha参数

plt.subplot2grid((2,3),(0,0))             # 在一张大图里分列几个小图
data_train.Survived.value_counts().plot(kind='bar')# 柱状图 
plt.title(u"获救情况 (1为获救)") # 标题
plt.ylabel(u"人数")  

plt.subplot2grid((2,3),(0,1))
data_train.Pclass.value_counts().plot(kind="bar")
plt.ylabel(u"人数")
plt.title(u"乘客等级分布")

plt.subplot2grid((2,3),(0,2))
plt.scatter(data_train.Survived, data_train.Age)
plt.ylabel(u"年龄")                         # 设定纵坐标名称
plt.grid(b=True, which='major', axis='y') 
plt.title(u"按年龄看获救分布 (1为获救)")


plt.subplot2grid((2,3),(1,0), colspan=2)
data_train.Age[data_train.Pclass == 1].plot(kind='kde')   
data_train.Age[data_train.Pclass == 2].plot(kind='kde')
data_train.Age[data_train.Pclass == 3].plot(kind='kde')
plt.xlabel(u"年龄")# plots an axis lable
plt.ylabel(u"密度") 
plt.title(u"各等级的乘客年龄分布")
plt.legend((u'头等舱', u'2等舱',u'3等舱'),loc='best') # sets our legend for our graph.


plt.subplot2grid((2,3),(1,2))
data_train.Embarked.value_counts().plot(kind='bar')
plt.title(u"各登船口岸上船人数")
plt.ylabel(u"人数")  
plt.show()

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在这里插入图片描述
emmm,如果你用的是jupyter画出的图,中文乱码,或者不显示的话,前面加上这几行:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
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就可以了。

现在看看画的图,被救的不多,300多吧。三等舱的最多,获救的是什么年龄都有的,而明显一等舱的年龄都比较大(比较有钱,啧啧),s港口上船的最多。

再来看看资本对获救有没有影响:

#看看各乘客等级的获救情况
fig = plt.figure()
fig.set(alpha=0.2)  # 设定图表颜色alpha参数

Survived_0 = data_train.Pclass[data_train.Survived == 0].value_counts()
Survived_1 = data_train.Pclass[data_train.Survived == 1].value_counts()
df=pd.DataFrame({u'获救':Survived_1, u'未获救':Survived_0})
df.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.title(u"各乘客等级的获救情况")
plt.xlabel(u"乘客等级") 
plt.ylabel(u"人数") 
plt.show()
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果然哈,有钱能使鬼推磨,资本让人存活哈,还是我们社会主义好,人人平等!核心主义价值观就有平等,哈哈!
看来乘客等级是个挺重要的特征。

再来看看性别的问题:

#看看各性别的获救情况
fig = plt.figure()
fig.set(alpha=0.2)  # 设定图表颜色alpha参数

Survived_m = data_train.Survived[data_train.Sex == 'male'].value_counts()
Survived_f = data_train.Survived[data_train.Sex == 'female'].value_counts()
df=pd.DataFrame({u'男性':Survived_m, u'女性':Survived_f})
df.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.title(u"按性别看获救情况")
plt.xlabel(u"性别") 
plt.ylabel(u"人数")
plt.show()
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这,明显男同胞们牺牲的比较多,女同胞们还是收到了照顾!!印证了我们的猜测。

下面看看港口和家人有木有影响:

fig = plt.figure()
fig.set(alpha=0.2)  # 设定图表颜色alpha参数

Survived_0 = data_train.Embarked[data_train.Survived == 0].value_counts()
Survived_1 = data_train.Embarked[data_train.Survived == 1].value_counts()
df=pd.DataFrame({u'获救':Survived_1, u'未获救':Survived_0})
df.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.title(u"各登录港口乘客的获救情况")
plt.xlabel(u"登录港口") 
plt.ylabel(u"人数") 

plt.show()
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g = data_train.groupby(['SibSp','Survived'])
df = pd.DataFrame(g.count()['PassengerId'])
print(df)

g = data_train.groupby(['SibSp','Survived'])
df = pd.DataFrame(g.count()['PassengerId'])
print(df)


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好像家人和登船的港口都有影响。家人多,有人伸援手,存活率高不奇怪,登船港口有联系是什么情况?难道是不同地方上船,在船的位置不同?船沉的时候,占有救援优势?不知道啊,先用着吧!
看看船舱有没有影响:


fig = plt.figure()
fig.set(alpha=0.2)  # 设定图表颜色alpha参数

Survived_cabin = data_train.Survived[pd.notnull(data_train.Cabin)].value_counts()
Survived_nocabin = data_train.Survived[pd.isnull(data_train.Cabin)].value_counts()
df=pd.DataFrame({u'有':Survived_cabin, u'无':Survived_nocabin}).transpose()
df.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.title(u"按Cabin有无看获救情况")
plt.xlabel(u"Cabin有无") 
plt.ylabel(u"人数")
plt.show()


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很明显有船舱记录的,获救可能性很大,不过肯定是因为许多遇难的人不太好找出他的船仓号,导致成活的人 船舱号多一些,也是猜测,到时候试验一下了。

OK!数据差不多看完了,现在觉得可以差不多开始预处理了!

四.数据预处理

因为这是第一次,虽然咱们有很多想法,但是先找一个比较简单的,先快速搭建起来,预处理也先用简单一点的:年龄先用平均值去填充。船舱号,名字这两个先不用呢。

1.训练集的预处理

#训练集的预处理
data = pd.read_csv('train.csv') #读取文件
data = data[['Survived', 'Pclass', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Fare','Parch' ,'Embarked']]  #筛选需要的列
data['Age'] = data['Age'].fillna(data['Age'].mean())    #平均值填充
data['Sex'] = [1 if x == 'male' else 0 for x in data.Sex] #男变为1女变为0
data['p1'] = np.array(data['Pclass'] == 1).astype(np.int32)#船舱等级变为三列
data['p2'] = np.array(data['Pclass'] == 2).astype(np.int32)
data['p3'] = np.array(data['Pclass'] == 3).astype(np.int32)
del data['Pclass']     #删除此列
data['e1'] = np.array(data['Embarked'] == 'S').astype(np.int32)#也变为三列
data['e2'] = np.array(data['Embarked'] == 'C').astype(np.int32)
data['e3'] = np.array(data['Embarked'] == 'Q').astype(np.int32)
del data['Embarked']
X_train = data[[ 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 'p1', 'p2','p3', 'e1', 'e2', 'e3']]
Y_train = data['Survived'].values.reshape(len(data),1)
X_train 
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达叔说:对一下维度,这很重要!
在这里插入图片描述

2.测试集预处理

data_test = pd.read_csv('test.csv')
data_test = data_test[[ 'Pclass', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Fare','Parch' ,'Embarked']]  #筛选需要的列
data['Age'] = data['Age'].fillna(data['Age'].mean())    #平均值填充
data_test['Sex'] = [1 if x == 'male' else 0 for x in data_test.Sex] #男变为1女变为0
data_test['p1'] = np.array(data_test['Pclass'] == 1).astype(np.int32)#船舱等级变为三列
data_test['p2'] = np.array(data_test['Pclass'] == 2).astype(np.int32)
data_test['p3'] = np.array(data_test['Pclass'] == 3).astype(np.int32)
del data_test['Pclass']     #删除此列
data_test['e1'] = np.array(data_test['Embarked'] == 'S').astype(np.int32)#也变为三列
data_test['e2'] = np.array(data_test['Embarked'] == 'C').astype(np.int32)
data_test['e3'] = np.array(data_test['Embarked'] == 'Q').astype(np.int32)
del data_test['Embarked']
X_test=data_test
X_test
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同理,维度:
在这里插入图片描述

五.搭建模型

终于到了这一步了,啊哈哈,学了那么多就是等这个呢!!刚开始的话,选一个比较简单的模型,逻辑回归就好,这里我用的是TensorFlow来搭建网络:

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.framework import ops
#创建placeholder
X= tf.placeholder(dtype='float',shape=[None,11])
Y = tf.placeholder(dtype='float',shape=[None,1])
#前向传播过程
W = tf.Variable(tf.random_normal([11,1]))
B = tf.Variable(tf.random_normal([1]))
Z = tf.matmul(X,W) + B
pred = tf.cast(tf.sigmoid(Z) > 0.5,tf.float32)#预测结果大于0.5值设为1,否则为0
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=Y,logits=Z))#交叉熵损失函数
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.0003).minimize(loss)#梯度下降法训练
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(pred,Y),tf.float32))
bed_case=tf.equal(pred,Y)#以后用来看交叉验证集的预测失败例子的
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六.开始训练

#开始训练
sess = tf.Session() #开启会话
sess.run(tf.global_variables_initializer())#初始化所有变量
loss_train = []
train_acc = []
 
for i in range(25000):
    for n in range(len(Y_train)//100 + 1):
        batch_xs = X_train[n*100:n*100+100]
        batch_ys = Y_train[n*100:n*100+100]
        sess.run(train_step,feed_dict={X: batch_xs,Y: batch_ys})
    if i % 5000 ==0:
        loss_temp = sess.run(loss,feed_dict={X: batch_xs,Y: batch_ys})
        loss_train.append(loss_temp)
        train_acc_temp = sess.run(accuracy,feed_dict={X: batch_xs,Y: batch_ys})
        train_acc.append(train_acc_temp)
        print(loss_temp,train_acc_temp)
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这就是咱们的代价 和 准确率。百分之八十多还可以。那测试集去试试。

七.测试集预测

#预测测试集
predictions = sess.run(pred,feed_dict={X:X_test})
data_test = pd.read_csv('test.csv')
predictions = predictions.flatten()#二维数组变成一维数组
submission = pd.DataFrame({
    "PassengerId": data_test["PassengerId"],
    "Survived": predictions
})
submission.to_csv("prdicted.csv", index=False)
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好!这样就保存下来了,但是你要能去Kaggle提交,需要打开文件,另存为CSV UTF-8的形式。

八.提交到Kaggle

打开你的Kaggle,进入这个页面submit
在这里插入图片描述
把文档传上去(需要翻墙哦!)然后就可以进行提交了!
在这里插入图片描述文件名称忘改了 没关系,正确率是0.64593,还可以,毕竟还有很多都特征没有发掘。
看看我们的排名:
在这里插入图片描述这是我的最好成绩,没办法看当前的排名 不过0.64多 还不错了!

九.总结

这回先写到这吧 ,以上就是一次分析过程,刚刚开始,相信大家应该都有自己的想法没有实现,还想尝试更多,下一篇博客会继续进行,不断地改进模型,改进预处理。这个“指南”仅给和我一样的小白看看,大神们如果我有啥需要改进的地方,请你们不吝赐教,不过黑我就请手下留情!!谢谢。



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作者:heer

链接: http://www.pythonheidong.com/blog/article/48963/

来源:python黑洞网 www.pythonheidong.com

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