今天在看看 Kaggle 有沒有什麼新的玩意，看到一個德國的二手車的資料集，剛好前陣子有個車廠的業務說他在德國住10幾年，而且我問了他一些有關德國的車廠問題，他的言論我是保持懷疑態度，剛好也可以複習並綜合Kaggle專家們的統計手法，並使用 Tensorflow 的迴歸預測來塑模。
** 資料 **
** 資訊技術 **
- R: ggplot2, data.table, dplyr, Hmisc
- Python: pandas, tensorflow, sklearn
** 資料探索 **
先看一些基本的資料屬性值，在 R 中可以直接用 summary 或是使用 其他 package 來觀察，個人偏好 Hmisc:
library('Hmisc')
describe(autos)
共有 20 個屬性，371,824筆資料，每個數值資料屬性值的描述會如下格式:
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
price
n missing distinct Info Mean Gmd .05 .10 .25 .50 .75
371824 0 5597 1 17286 29882 200 500 1150 2950 7200
.90 .95
14000 19788
lowest : 0 1 2 3 4
highest: 32545461 74185296 99000000 99999999 2147483647
0 (371783, 1), 2e+07 (22, 0), 4e+07 (1, 0), 8e+07 (1, 0), 1e+08 (16, 0), 2.14e+09 (1, 0)
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
觀察到幾個比較是極端值的狀況:
- Price 的最低值與最高值過度極端，以歐元計價，則 2,147,483,647 及 99,999,999 這幾個數字過度極端，將其範圍限定在較為合理的區間
- Missing Values: vehicleType, gearbox, model, fuelType, notRepairedDamage, 這裡我採用直接 drop 方式
- yearOfRegistration的最小值有 1000 年？最高值有 9999 年？將其範圍限定在較為合理的範圍
- powerPS: 馬力值到一萬是比較誇張， 將其範圍限定在合理的均數以下
經過 dplyr 整理， 取得 192,039 筆有效資料：
autos <- data.table(autos %>%
filter(yearOfRegistration >= 2000 & yearOfRegistration < 2017) %>%
filter(price <= 100000 & price >= 100) %>%
filter(powerPS <= 1000) %>%
filter(!is.na(vehicleType)) %>%
filter(!is.na(gearbox)) %>%
filter(!is.na(model)) %>%
filter(!is.na(fuelType)) %>%
filter(!is.na(notRepairedDamage)) )
Orges Leka 提出價格分佈是一個對數常態分配，Price distribution is log-normal，我認同價格的特性應是如此，並檢測 192,125 筆資料是否也有此特性，在 ks 檢定中也符合顯著性(p-value = 0.828)：
sprice <- sample(autos$price,1000); plot(density(log(sprice)))
rn <- rnorm(length(sprice),mean=mean(log(sprice)),sd=sd(log(sprice)))
lines(density( rn),col="green")
Log-Normal
這裡我要驗證業務先生的說詞，故將不同車廠的數量排序，再弄張圖來視覺化：
brands <- autos[, .N, by=list(brand)]
setorderv(brands, c('N'), c(-1))
ggplot(brands[0:10, ,], aes(x=brand, y=N, colour=brand, fill=brand)) +
geom_bar(stat="identity")
Brands Raking
得到的結論是 volkswagen > bmw > audi > benz > opel，業務先生大概可信度是70%，再看看後段班，確實另人長知識了，Google trabant 是一個停產20多年車廠，原來上世紀還有這款車：
Brands Reverse Ranking
** 價格趨勢 **
在原 Dataset 中他們展示了 yearOfRegistration 與 price 的迴歸模型。那我也來作個標準的 R 準本線性模型, ：
Linear Model
好吧，標準的 ploter 是比較難看點，那我們還是用 ggplot 來看趨勢線：
# year of registration and prices
ggplot(autos, aes(x = yearOfRegistration, y = price)) +
geom_point() + geom_smooth() + ylim(c(0,100000)) +
xlab("Year of Registration") + ylab("Price")
Year/Price Trend by GGPlot2
然後再來看每一種組合的趨勢線，這裡就展示其一種組合，按正規研究方法是要去計算各組合的 MSE(mean squared error)來取得最好的預測結果，但在這不作那麼嚴謹的方法學：
ggplot(autos, aes(x = kilometer, y = price, fill = gearbox, colour = gearbox)) + geom_point(alpha = 0.01) +
geom_smooth() + ylim(c(0,median(autos$price))) + ggtitle("Kilometer vs Price") +
xlab("Kilometer") + ylab("Price")
ggplot(autos, aes(x = kilometer, y = price, fill = vehicleType, colour = vehicleType)) + geom_point(alpha = 0.01) +
geom_smooth() + ylim(c(0,median(autos$price))) + ggtitle("Kilometer vs Price") +
xlab("Kilometer") + ylab("Price")
Kilometer Price Trend By Gearbox.png
Kilometer Price Trend By VechicleType.png
** 迴歸 **
在這裡我採用了 Tensorflow 的線性迴歸，而在前置處理前，記得要將類別(category)資料轉換為數字，可使用 sklearn.preprocessing.LabelEncoder：
for f in en_features:
le = preprocessing.LabelEncoder()
le.fit(list(set(autos[f])))
autos[f] = le.transform(autos[f])
而我將預測值-price 取對數來將其 MSE 縮小到 0.05770393558656561，不過我覺得這有待商確，取樣的預測跟實際值如下：
price_target_pred.png
但我認為其實這個預測重要的還是在各因子對實際 Price 的影響程度，而不是結果值，所以輸出權重值來參考，但可能也不是每個人都認同這個想法，從這個表可看到影響二手車的價格主要為 ** Year Of Registration, PowerPS, Not Repaired Damage **，所以如果要買賣二手車可以參考看看：
因子權重
詳細的程式可以在我發表在 Kaggle 的程式：TensorFlow LinearRegressor
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