Kaggle系列之预测泰坦尼克号人员的幸存与死亡(随机森林模型)

Kaggle是开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台，本节是对于初次接触的伙伴们一个快速了解和参与比赛的例子，快速熟悉这个平台。当然提交预测结果需要注册，这个可能需要科学上网了。

我们选择一个预测的入门的例子：https://www.kaggle.com/competitions/titanic

目的是使用机器学习创建一个模型，预测哪些乘客在泰坦尼克号沉船事故中幸存了下来。

对于泰坦尼克号沉船事故大家都不陌生，很多都是通过电影了解到的，那由于船上没有足够的救生艇，导致2224名乘客和船员中有1502人死亡，也就是幸存者只有722人。虽然存活下来有一定的运气成分，但似乎有些群体的人比其他人更有可能存活下来。

那什么样的人更有可能生存下来呢？其中乘客的数据包括姓名、年龄、性别、社会经济阶层等，在机器学习领域，我们把这些叫做特征值，根据这些特征值来预测乘客是否是生还者。

数据集

先把数据集下载下来熟悉下，点击"Data"，下载下来是三个csv文件，这里我把它们放入dataset目录：

训练集train.csv：12列，包含891位乘客的详细介绍，关系着能否幸存的因素

PassengerId:乘客编号、Pclass:票的类型(1、2、3舱位可表示经济实力)、Name:姓名、Sex:性别、Age:年龄、SibSp:兄弟姐妹与配偶在船上的人数、Parch:父母与小孩在船上的人数、Ticket:票号、Fare:票价、Cabin 船舱号码、Embarked 港口(C:瑟堡、Q:皇后镇、S:南安普顿)

测试集test.csv：11列，除了Survived这列，481位乘客的信息，预测的是Survived是否幸存

预测结果gender_submission.csv：展示了应该如何组织预测。它预测所有的女性乘客都活下来了，所有的男性乘客都死了。

熟悉了数据集之后我们就开始构建模型进行训练，看下官方的示例：https://www.kaggle.com/code/alexisbcook/titanic-tutorial

先读取数据集，对于这种行列数据表格式的形式，一般都会用到pandas模块，能够非常方便的读取。

import pandas as pd
train_data = pd.read_csv("dataset/train.csv")
test_data = pd.read_csv("dataset/test.csv")
print(train_data.head(6))
'''PassengerId  Survived  Pclass  ...     Fare Cabin  Embarked
0            1         0       3  ...   7.2500   NaN         S
1            2         1       1  ...  71.2833   C85         C
2            3         1       3  ...   7.9250   NaN         S
3            4         1       1  ...  53.1000  C123         S
4            5         0       3  ...   8.0500   NaN         S
5            6         0       3  ...   8.4583   NaN         Q[6 rows x 12 columns]
'''

显示的是前6个样本，就是6位乘客的相关资料。

我们回到那个gender_submission.csv，猜测的是女性全部幸存，看下占比怎么样？

print(len(train_data.loc[train_data.Sex=='female']))#314
print(sum(train_data.loc[train_data.Sex=='female']["Survived"]))#233

第一个就是查看有多少女性，总共有314位女性，再看下女性生还者的数量，将Survived为1的累加之后结果是233，也就是说生还的女性有233个，那看下比例：

rate_women = sum(women)/len(women)
print(rate_women)

得出结果是0.7420382165605095，预测结果约等于74.2%的准确率，也就是说女性生还率很高，其Sex性别是一个权重很高的特征值，这个我们在电影中也知道，先让妇女和小孩上船。

当然这种属于简单的预测，还有其他的影响因素都没有考虑进来是吧。

训练模型

这里我们看下官方示例使用的模型，一种叫做random forest model随机森林模型。这个模型由几棵“树”组成(下图中有三棵树，但我们将构建100棵!)，它们将分别考虑每位乘客的数据，并投票决定该乘客是否幸存。然后，随机森林模型做出一个民主的决定:得票最多的结果获胜，如图：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

如果没有安装这模块，就会报错：

Import "sklearn.ensemble" could not be resolved
或
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 17, in <module>
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn'

安装：pip install scikit-learn -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com

训练并生成预测结果文件submission.csv

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifiery = train_data["Survived"]
features = ["Pclass", "Sex", "SibSp", "Parch"]
X = pd.get_dummies(train_data[features])
X_test = pd.get_dummies(test_data[features])
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=1)
model.fit(X, y)
predictions = model.predict(X_test)output = pd.DataFrame({'PassengerId': test_data.PassengerId, 'Survived': predictions})
output.to_csv('submission.csv', index=False)
print("Your submission was successfully saved!")

其中特征值我们选用了features = ["Pclass", "Sex", "SibSp", "Parch"]这四个，比如Ticket这个票号其实对于幸存者来说基本是没什么影响，所以也不需要将一些不要的因素给添加进来。

get_dummies的用法

我们转到定义来看下，解释为将分类变量转换为虚拟/指示变量。这句话是什么意思呢，简单来说就是一些分类使用了非数字这些类型，我们将其转换成0与1这样的数字，且进行单独分类列出，类似以前介绍过的独热编码One-Hot

比如在示例中的Sex性别这栏，使用get_dummies处理之后，Sex中的female与male将分成两列，Sex_female和Sex_male，里面是0或1的值。单独拎出来看个例子就明白了，例子都来自官方源码示例：

s = pd.Series(list('abca'))
>>> pd.get_dummies(s)a  b  c
0  1  0  0
1  0  1  0
2  0  0  1
3  1  0  0

可以看到第一个a和第四个a为1，其余为0，b和c也是一样的，所在位置为1，其余位置为0

对于缺失数据NaN的处理：

s1 = ['a', 'b', np.nan]
>>> pd.get_dummies(s1)a  b
0  1  0
1  0  1
2  0  0
>>> pd.get_dummies(s1, dummy_na=True)a  b  NaN
0  1  0    0
1  0  1    0
2  0  0    1

一个是忽略一个是保留缺失

df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'a'], 'B': ['b', 'a', 'c'], 'C': [1, 2, 3]})
>>> pd.get_dummies(df)C  A_a  A_b  B_a  B_b  B_c
0  1    1    0    0    1    0
1  2    0    1    1    0    0
2  3    1    0    0    0    1

这个列名前缀就是列名_值，跟前面的Sex_femal一样。

当然也可以自己指定列名前缀

pd.get_dummies(df, prefix=['col1', 'col2'])
>>> pd.get_dummies(df, prefix=['col1', 'col2'])C  col1_a  col1_b  col2_a  col2_b  col2_c
0  1       1       0       0       1       0
1  2       0       1       1       0       0
2  3       1       0       0       0       1

其他参数比如drop_first=True删除第一列，指定值类型dtype=float等，基本上就是上述用法为主，更多详情可以参看其定义

Submit Predictions

最后就是将你自己预测的结果提交即可，点击“Submit Predictions”，提交的文件格式:

包含418个条目和一个标题行的csv文件。如果您有额外的列(除了PassengerId和)或行，则提交将显示错误。

该文件应该有2列:

PassengerId(乘客编号，按任意顺序排序)

Survived(幸存为1，死亡为0)

提交直接的结果如下，0.77511，也就是说准确率在77.5%左右。

提高分数的延展

我们做下修改，让分数提高点看能不能做到，因为我知道年龄对于逃生也是一个很关键的因素，所以我将年龄也添加进来试下，看是什么样的效果，而且我把它放到仅次于性别之后：

features = ["Pclass", "Sex","Age", "SibSp", "Parch"]

当然这样直接运行会报错：

type_err, msg_dtype if msg_dtype is not None else X.dtype
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32').

因为在Age列里面有缺失的数据，也就是说有的人年龄是未知的，于是我将缺失的使用一个平均年龄来填充X=X.fillna(24)：

完整代码如下：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifiery = train_data["Survived"]
features = ["Pclass", "Sex","Age", "SibSp", "Parch"]
X = pd.get_dummies(train_data[features])
X=X.fillna(24)
X_test = pd.get_dummies(test_data[features])
X_test=X_test.fillna(24)
#print(train_data["Age"].sum()/len(train_data["Age"]))#23.79model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=1)
model.fit(X, y)
predictions = model.predict(X_test)output = pd.DataFrame({'PassengerId': test_data.PassengerId, 'Survived': predictions})
output.to_csv('submission.csv', index=False)
print("Your submission was successfully saved!")

提交之后分数有提高，达到了0.7799

Kaggle房价预测的练习(K折交叉验证)

有兴趣的也可以去熟悉下，通过现有的数据集，来预测不同位置面积等房子的售价。

好了，Kaggle的使用就这么愉快的搞定了，多看大神的源码和参加比赛，对于能力的提高是很有帮助的。欢迎大家留言交流，有不正确的地方欢迎指正。