【机器学习】：房价预测(实例)

一、数据集处理

1、数据集导入

# 读取房价数据
import pandas as pd

def load_housing_data():
    return pd.read_csv('./housing.csv')

2、查看前五行数据

housing = load_housing_data()
# 查看前五行数据
housing.head()

房价预测

3、获取数据的简单描述

# 获取数据的简单描述
housing.info()

输出数据描述

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 20640 entries, 0 to 20639
Data columns (total 10 columns):
longitude             20640 non-null float64
latitude              20640 non-null float64
housing_median_age    20640 non-null float64
total_rooms           20640 non-null float64
total_bedrooms        20433 non-null float64
population            20640 non-null float64
households            20640 non-null float64
median_income         20640 non-null float64
median_house_value    20640 non-null float64
ocean_proximity       20640 non-null object
dtypes: float64(9), object(1)
memory usage: 1.6+ MB

3、查看ocean_proximity数据的取值范围及各个值的数量

# 查看ocean_proximity数据的取值范围
housing['ocean_proximity'].value_counts()

输出数据：

<1H OCEAN     9136
INLAND        6551
NEAR OCEAN    2658
NEAR BAY      2290
ISLAND           5
Name: ocean_proximity, dtype: int64

4、了解数据的基本情况

# 了解数据的基本情况
housing.describe()

输出图例：

5、绘制每个属性的直方图，来快速了解数据。

# 绘制每个属性的直方图，来快速了解数据。
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

housing.hist(bins=50,figsize=(20,15))
plt.show()

Image.png

二、 测试集处理

import numpy as np

def split_train_test(data,test_radio):
    '''
        生成训练集和测试集
    '''
    np.random.seed(42)
    #生成不重复的下标随机数
    shuffled_indices = np.random.permutation(len(data))
    test_set_size = int(len(data) * test_radio)
    # 测试集的下标集合
    test_indices = shuffled_indices[:test_set_size]
    # 训练集的下标集合
    train_indices = shuffled_indices[test_set_size:]
    
    return data.iloc[train_indices] , data.iloc[test_indices]

输出训练集和测试集长度

train_set,test_set = split_train_test(housing, 0.2)

len(train_set),len(test_set)

输出：

(16512, 4128)

使用 hashlib

import hashlib
# 选择测试集，方式2.无惧新增数据
def test_set_check(identifier, test_radio, hash):
    return hash(np.int64(identifier)).digest()[-1] < (256 * test_radio)

def split_train_test_by_id(data, test_radio,id_column,hash=hashlib.md5):
    ids = data[id_column]
    in_test_set = ids.apply(lambda id_:test_set_check(id_,test_radio, hash))
    return data.loc[~in_test_set], data.loc[in_test_set]

# 为数据添加index列
housing_width_id = housing.reset_index()

train_set, test_set = split_train_test_by_id(housing_width_id,0.2,"index")

len(train_set),len(test_set)

输出训练集和测试集长度如上。(16512, 4128)

判断：取最后一个字节，是否小于(256 * 0.2)

hashlib.md5(np.int64(0)).digest()[-1] < (256 * 0.2)

返会 False.

---

绘制median_income的柱状图

from sklearn.model_selection import train_test_split

train_set , test_set = train_test_split(housing,test_size=0.2,random_state=42)

# len(train_set),len(test_set)

housing['income_cat'].where(housing['income_cat'] < 5 , 5.0, inplace=True)

housing['income_cat'].hist(bins=5,histtype='stepfilled')

房价预测

分层随机抽取测试集

from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit

# 分层随机抽取测试集
split = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.2, random_state=42)
result = split.split(housing,housing['income_cat'])
for train_index,test_index in result:
    strat_train_set = housing.loc[train_index]
    strat_test_set = housing.loc[test_index]

len(strat_test_set),len(strat_train_set) 

查看每个类别在总数总所占比例。

housing['income_cat'].value_counts() / len(housing)
'''
3.0    0.350581
2.0    0.318847
4.0    0.176308
5.0    0.114438
1.0    0.039826
Name: income_cat, dtype: float64
'''

每个类别在测试集中的数据比例

strat_test_set['income_cat'].value_counts()/len(strat_test_set)
'''
3.0    0.350533
2.0    0.318798
4.0    0.176357
5.0    0.114583
1.0    0.039729
Name: income_cat, dtype: float64
'''

删除收入类别列

for set in (strat_test_set,strat_train_set):
    # inplace = True 时，在源数据上替换，并返回None 
    set.drop(['income_cat'],axis=1,inplace=True)
strat_train_set.head()

探索数据

housing = strat_train_set.copy()

# 将地理数据可视化
housing.plot(kind='scatter',x='longitude',y='latitude',alpha=0.4,
             s=housing['population'] / 100,label='population',c="median_house_value",
            cmap=plt.get_cmap("jet"),colorbar=True)
plt.legend()
plt.show()

寻找特征之间的相关性

【相关系数】：用来衡量两组变量之间的相关性。取值范围是-1到1之间。约接近1表示约正相关。约接近-1表示约负相关。 约接近0表示约不相关。

计算相关系数矩阵

corr_matrix = housing.corr()

corr_matrix["median_house_value"]

使用 Pandas 的 scatter_matrix() 函数
绘制每个属性相对于其他属性的相关性。

from pandas.plotting import scatter_matrix
attributes = ["median_house_value","median_income","total_rooms","housing_median_age"]
scatter_matrix(housing[attributes],figsize=(12,8))
plt.show()

housing["rooms_per_household"] = housing['total_rooms'] / housing["households"]
housing["bedrooms_per_room"] =  housing['total_bedrooms'] / housing["total_rooms"]
housing["population_per_household"] = housing['population'] / housing["households"]

corr_matrix = housing.corr()
corr_matrix["median_house_value"].sort_values(ascending=False)

输出：
'''
median_house_value          1.000000
median_income               0.687160
rooms_per_household         0.146285
total_rooms                 0.135097
housing_median_age          0.114110
households                  0.064506
total_bedrooms              0.047689
population_per_household   -0.021985
population                 -0.026920
longitude                  -0.047432
latitude                   -0.142724
bedrooms_per_room          -0.259984
Name: median_house_value, dtype: float64
'''

---

数据准备

【问】：如何处理缺失数据？

• 放弃有缺失值的数据

housing.dropna(['total_bedrooms'])

• 放弃这个属性

housing.drop("total_bedrooms",axis=1)

• 将缺失值设置为某个值,例如平均值

mean = housing['total_bedrooms'].mean()
housing['total_bedrooms'].fillna(mean)

# 获取训练数据（去除标签）
housing = strat_train_set.drop("median_house_value",axis=1)
# 获取训练数据的标签
housing_labels = strat_train_set['median_house_value'].copy()

## Scikit-Learn 提供了容易的缺失值处理方式：imputer

from sklearn.preprocessing import Imputer
# 删除属性ocean_proximity
housing_num = housing.drop('ocean_proximity',axis=1)
imputer = Imputer(strategy="median")

# 为所有属性生成填充策略
imputer.fit(housing_num)

'''输出：
Imputer(axis=0, copy=True, missing_values='NaN', strategy='median', verbose=0)
'''

每个属性要替换的值

imputer.statistics_

'''输出：
array([-118.51  ,   34.26  ,   29.    , 2119.5   ,  433.    , 1164.    ,
        408.    ,    3.5409])
''''

数据填充

# 完成填充,结果是Numpy数组
X = imputer.transform(housing_num)

# 将Numpy数组转换回DataFrame格式
housing_tr = pd.DataFrame(X,columns=housing_num.columns)
housing_tr.info()

'''输出：
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 16512 entries, 0 to 16511
Data columns (total 8 columns):
longitude             16512 non-null float64
latitude              16512 non-null float64
housing_median_age    16512 non-null float64
total_rooms           16512 non-null float64
total_bedrooms        16512 non-null float64
population            16512 non-null float64
households            16512 non-null float64
median_income         16512 non-null float64
dtypes: float64(8)
memory usage: 1.0 MB
'''

Scikit-Learn API设计

Scikit-Learn API设计具有较高的一致性，一般来说Scikit-Learn由以下模块组成：

估算器

【解释】：能够根据数据集对某些参数进行估算的任意对象，都可以称为估算器（例如：Imputer）。
估算器由 fit() 方法执行，需要一个数据集作为参数。对于监督式学习，需要两个参数，第二个是包含标签的数据集。创建估算器，需要指定估算策略，例如：strategy='mean'。

转换器：

【解释】：可以用来转换数据集的估算器，称为转换器 。API一般包括：

• transform() : 该方法传入一个待转换的数据集，返回一个转换后的数据集。

所有的转换器都有一个方法：

• fit_transform(): 相当于先调用了 fit() 方法，再调用了 transform() 方法。并且这个经过了优化，会更快。

预测器

【解释】：能够基于一个给定的数据集进行预测的估算器，称为预测器。
预测器有一个predict()方法，该方法接受一个新的实例数据集，返回一个包含相应预测的数据集。 还存在一个 score() 方法，可以用来衡量给定测试集的预测质量。

处理文本和分类属性

# 将分类文本转换为数字形式
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
encoder = LabelEncoder()
housing_cat = housing['ocean_proximity']
housing_cat_encoded = encoder.fit_transform(housing_cat)

# 转换后的值
housing_cat_encoded

# 查看转换器学习的映射关系，'<1H OCEAN' 是0
encoder.classes_

'''（输出）
array(['<1H OCEAN', 'INLAND', 'ISLAND', 'NEAR BAY', 'NEAR OCEAN'],
      dtype=object)
'''

housing_cat_encoded.reshape(-1,1)
'''（输出）
array([[0],
       [0],
       [4],
       ...,
       [1],
       [0],
       [3]])
'''

独热编码

# 将数字形式的编码，转换为独热编码
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
encoder = OneHotEncoder(categories='auto')
housing_cat_1hot = encoder.fit_transform(housing_cat_encoded.reshape(-1,1))
# 返回的结果是一个稀疏矩阵，以节省内存空间。可以调用.toarray()方法，将其转换为numpy数组。
housing_cat_1hot

了解独热编码？稀疏矩阵

可以一次将文本转换为独热编码

LabelBinarizer 转换器

from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
encoder = LabelBinarizer()
housing_cat_1hot = encoder.fit_transform(housing_cat)
housing_cat_1hot

'''（输出）
array([[1, 0, 0, 0, 0],
       [1, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 1],
       ...,
       [0, 1, 0, 0, 0],
       [1, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1, 0]])
'''

自定义转换器

转换器需要实现三个方法：fit() (返回自身) 、transform() 、fit_transform()
【问】：如何添加TransformMixin 作为基类?
【答】：可以直接调用fit_transform(). 如果将BaseEstimator作为基类（在构造方法中，不适用args,*kwargs 参数）。
【知识补充】：可以获得get_params() 和 set_params()方法（用来调整超参数）

from sklearn.base import BaseEstimator,TransformerMixin
rooms_ix, bedrooms_ix,population_ix, househould_ix = 3, 4, 5, 6

class CombineAttributesAdder(BaseEstimator,TransformerMixin):
    def __init__(self,add_bedrooms_per_room = True):
        self.add_bedrooms_per_room = add_bedrooms_per_room
        
    def fit(self, X, Y = None):
        return self
    
    def transform(self, X, Y = None):
        rooms_per_household = X[:,rooms_ix] / X[:,househould_ix]
        population_per_household = X[:,population_ix] / X[:,househould_ix]
        
        print(rooms_per_household)
        if self.add_bedrooms_per_room:
            bedrooms_per_room = X[:,bedrooms_ix] / X[:,rooms_ix]
            # 将数据按列拼接
            return np.c_[X, rooms_per_household, population_per_household, bedrooms_per_room]
        else :
            return np.c_[X,rooms_per_household, population_per_household]
        

attr_adder = CombineAttributesAdder(add_bedrooms_per_room=False)
housing_extra_attribs = attr_adder.transform(housing.values)

housing_extra_attribs

输出：

[4.625368731563422 6.008849557522124 4.225108225108225 ...
 6.34640522875817 5.50561797752809 4.843505477308295]
Out[33]:
array([[-121.89, 37.29, 38.0, ..., '<1H OCEAN', 4.625368731563422,
        2.094395280235988],
       [-121.93, 37.05, 14.0, ..., '<1H OCEAN', 6.008849557522124,
        2.7079646017699117],
       [-117.2, 32.77, 31.0, ..., 'NEAR OCEAN', 4.225108225108225,
        2.0259740259740258],
       ...,
       [-116.4, 34.09, 9.0, ..., 'INLAND', 6.34640522875817,
        2.742483660130719],
       [-118.01, 33.82, 31.0, ..., '<1H OCEAN', 5.50561797752809,
        3.808988764044944],
       [-122.45, 37.77, 52.0, ..., 'NEAR BAY', 4.843505477308295,
        1.9859154929577465]], dtype=object)