0.基本分析

Kaggle入门赛题，预测Titanic的乘客是否能够获救的问题，根据已有的获救信息(train.csv)，预测test.csv中乘客的获救情况，并将预测结果以gender_submission.csv 命名，上传到Kaggle网站，gender_submission.csv 只包含PassengerId、survival两列。

测试集和训练集特征简介：

特征	描述	取值
PassengerId	唯一标识
survival	是否获救	0 = No, 1 = Yes
pclass	船票种类	1 = 1st, 2 = 2nd, 3 = 3rd
sex	性别
Age	年龄
sibsp	船上兄弟/妻子的个数
parch	船上父母/孩子的个数
ticket	票号
fare	费用
cabin	座位号
embarked	登船港口	C = Cherbourg, Q = Queenstown, S = Southampton

其中，test.csv共有418条数据，train.csv共有891条数据。

1 特征工程

1.1 缺失值处理

将训练集和测试集进行合并后，查看缺失情况

data = pd.concat([train,test])
data = data.drop('PassengerId',axis=1)
missing_data = data.isnull().sum().sort_values(ascending=False)

缺失值如下：

Cabin       1014
Survived     418
Age          263
Embarked       2
Fare           1
Ticket         0
SibSp          0
Sex            0
Pclass         0
Parch          0
Name           0
dtype: int64

针对不同的特征分别进行处理，其中Survived为测试集缺失数据，不需要要进行补充
Age：平均值(mean)
Embarked:众数(mode)
Fare :中位数(median)
Cabin:貌似没有什么用途，就把这个特征删掉吧

# 填充众数的数据列
column_mode = ['Embarked']
for column in column_mode :
    mode_val = data[column].mode()[0]
    data[column].fillna(mode_val, inplace=True)

# 填充平均值
column_avg = ['Age']
for column in column_avg :
    mean_val = data[column].mean()
    data[column].fillna(mean_val, inplace=True)

# 填充中位数
column_median = ['Fare']
for column in column_median:
    median_val = data['Fare'].median()
    data[column].fillna(median_val,inplace=True)

1.2 特征衍生

• 新增亲人数量的特征，使用SibSp和Parch之和作为亲人的数量
• 新增Cabin的相关特征cabin_exist，如果Cabin不为空，则为True，否则为False

fig = plt.figure()
fig.set(alpha=0.2)
survived_nocabin = train.Survived[train.Cabin.isnull()].value_counts()
survived_cabin = train.Survived[train.Cabin.notnull()].value_counts()
df = pd.DataFrame({'有值':survived_cabin, '无值':survived_nocabin}).T
df.plot(kind='bar',stacked=True)
plt.title('Cabin 有无值的获救情况')
plt.xlabel('Cabin 有无值')
plt.ylabel('人数')
plt.show()

Cabin 是否有值获救的情况分析

• 将离散型的特征两两组合

  data['relative'] = data.apply(lambda  x : (int(x['SibSp']) + int(x['Parch'])) , axis=1)
  data['cabin_exist']  = data['Cabin'].notnull()
    
  # 随机特征
  columns = ['Embarked','Pclass','Sex','cabin_exist']
  
  total = len(columns)
  for index1 in range(total):
      for index2 in range(index1+1,total):
          print("{}_{}".format(columns[index1],columns[index2]))
          data["{}_{}".format(columns[index1],columns[index2])] = data.apply(lambda x:"{}_{}".format(x[columns[index1]],x[columns[index2]]),axis=1)
  

1.3 特征分箱

• Age 分箱

   # 对Age分箱
  bins=[0,18,60,100]
  data['age_area'] = pd.cut(data['Age'],bins,labels=['child','adult','old'])
  

• Fare 分箱

  # 对Fare分箱
  bins = [-1,100,300,600]
  data['fare_cut'] = pd.cut(data['Fare'],bins,labels=['one','two','three'])
  

1.4 特征转换

• labelEncoder编码

  column_label = ['Embarked','Sex','cabin_exist','age_area','fare_cut','Embarked_Pclass','Embarked_Sex','Embarked_cabin_exist','Pclass_Sex','Pclass_cabin_exist','Sex_cabin_exist']
  le = LabelEncoder()
  for col in column_label:
      data[col] = le.fit_transform(data[col])
  

• one_hot编码

  column_dummies = ['Embarked','Sex','cabin_exist','age_area','fare_cut','Pclass','Embarked_Pclass','Embarked_Sex','Embarked_cabin_exist','Pclass_Sex','Pclass_cabin_exist','Sex_cabin_exist']
  data = pd.get_dummies(data, columns=column_dummies)
  

• 标准化

  column_sc = ['Fare','Age','relative','Parch','SibSp']
  for column in column_sc:
      temp = data[column]
      MAX = temp.max()
      MIN = temp.min()
      d = data[column].apply(lambda x : (x - MIN) / (MAX - MIN))
      data = data.drop(column, axis=1)
      data[column] = d
  

做到这里，基本上能想到的事情都做完了，接下来就直接预测吧

2 模型预测

首先，将我们训练集和合并集合并后的数据集拆分

# 将训练集和测试进行拆分
data_test = data[data['Survived'].isnull()]
data_test = data_test.drop(['Survived'],axis=1)
data_train=  data[data['Survived'].notnull()]

然后，将训练集拆分成训练集和验证集

# 将训练集拆分为训练集和验证集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data_train_X, data_train_y, test_size=0.2, random_state=0)

最后选择预测模型，分类问题，首选LogisticRegression模型

# 使用LogisticRegression训练模型
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
random_state = 2019
lr = LogisticRegression(random_state=random_state)
lr.fit(X_train,y_train)

通过验证集，验证训练模型准确率

# 使用模型预测验证集，并使用accuracy_score方计算准确率
from sklearn.metrics import accuracy_score
data_test_hat = lr.predict(X_test)
score = accuracy_score(y_test,data_test_hat)

验证集的accuracy为：0.8044692737430168
那就预测最终的结果吧，

data_predict = lr.predict(data_test)

并将预测结果合并成最终的提交结果

data = pd.DataFrame({'PassengerId':passengerId,'Survived':result},dtype=np.int64)
data.to_csv('result/01.Titanic Machine Learning from Disaster/gender_submission.csv.{}'.format(name),index=False)

3.上传结果

高高兴的提交，发现，准确率：0.78468 排名大概4000以后吧，看看排在第一的队伍到底是多少，准确率是：1.0 居然全部都预测正确了。but 没有那么简单，知道我发现《How to get a 1.000 》 可以在Titanic Survivors 网站 根据相关信息查找到测试数据集的目标特征 ,,ԾㅂԾ,,

第一次提交结果

还是继续努力提高吧！

参考链接：
1.How to get a 1.000
2.Titanic Survivors
3.Learning from the disaster: 99% Accuracy
4.Titanic: Machine Learning from Disaster