Kaggle入门——泰坦尼克号生还者预测

前言

　　这个是Kaggle比赛中泰坦尼克号生存率的分析。强烈建议在做这个比赛的时候，再看一遍电源《泰坦尼克号》，可能会给你一些启发，比如妇女儿童先上船等。所以是否获救其实并非随机，而是基于一些背景有先后顺序的。

1，背景介绍

　　1912年4月15日，载着1316号乘客和891名船员的豪华巨轮泰坦尼克号在首次航行期间撞上冰山后沉没，2224名乘客和机组人员中有1502人遇难。沉船导致大量伤亡的原因之一是没有足够的救生艇给乘客和船员。虽然幸存下来有一些运气因素，但有一些人比其他人更有可能生存，比如妇女，儿童和上层阶级。在本文中将对哪些人可能生存作出分析，特别是运用Python和机器学习的相关模型工具来预测哪些乘客幸免于难，最后提交结果。

　　其中训练和测试数据是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。这是一个二分类的问题。

2，数据文件说明

　　从Kaggle泰坦尼克号项目页面下载数据：https://www.kaggle.com/c/titanic

　　下面是问题的背景页：

　　下面是可下载Data的页面

　　下面是forum页面，我们会从中学到各种数据处理/建模想法：

3，数据变量说明

　　每个乘客有12个属性，其中PassengerID在这里只起到索引作用，而Survived是我们要预测的目标，因此我们要处理的数据总共有10个变量。

　　对于上述变量的说明：

1. PassengerID（ID）
2. Survived(存活与否)
3. Pclass（客舱等级，在当时的英国阶级分层比较严重，较为重要）
4. Name（姓名，可提取出更多信息）
5. Sex（性别，较为重要）
6. Age（年龄，较为重要）
7. Parch（直系亲友，是指父母，孩子，其中1表示有一个，依次类推）
8. SibSp（旁系，是指兄弟姐妹）
9. Ticket（票编号，这个是个玄学问题）
10. Fare（票价，可能票价贵的获救几率大）
11. Cabin（客舱编号）
12. Embarked（上船的港口编号，是指从不同的港口上船）

4，评估方法

　　将从基础的方法开始学习，然后预测结果，最后将准确率最高的模型预测的结果提交到Kaggle上，查看自己的结果如何。

5，完整代码，请移步小编的GitHub

　　传送门：请点击我

　　如果点不开，复制这个地址：https://github.com/LeBron-Jian/Kaggle-learn

数据预处理

　　数据的质量决定模型能达到的上限、所以对数据的预处理无比重要。机器学习的算法模型是用来挖掘数据中潜在模式的，但是若数据太过复杂，潜在的模式就很难找到，更糟糕的是，我们所收集的数据的特征和我们想预测的标签之间并没有太大关联，这时候这个特征就像噪音一样只会干扰我们的模型做出准确的预测。所以说，我们要对拿到手的数据集进行分析，并看看各个特征到底会不会显著影响到我们要预测的标签值。

1，总体预览

　　在Data下的我们的 train.csv 和 test.csv 两个文件分别存着官方给出的训练和测试数据。

train.info()

　　从数据中发现，总数为891个，那还有特征是有空值的，Cabin甚至只有一点数据（不着急，这里我们先看看）。而且有些数据是数值型的，一些是文本型的，还有一些是类目性的。这些我们用下面函数是看不到的。

res = all_data.describe()

　　describe() 函数时查看数据的描述统计信息，只查看数值型数据，字符串型的数据，如姓名（name），客舱号（Cabin）等不可显示。

　　而上面信息告诉我们，大概有 0.383838的人最终获救了，平均乘客年龄大概是29.88岁等等。。

2，数据初步分析

　　每个乘客都有这么多属性，那我们咋知道哪些属性更有用，而又应该怎么用他们呢？说实话这会我也不知道，但是我们要知道，对数据的认识是非常重要的！所以我们要深入的看我们的数据，后面就会写到如何分析数据。

　　为什么要这样分析数据，我们可以先看看这个文章https://zhuanlan.zhihu.com/p/26663761。一个泰坦尼克号的生还者写下的回忆录，我这里粘贴几个重要的：

　　注意：面对沉船灾难，妇女和儿童先上救生艇，当然也有例外，不过很少。

　　这次分析分析以下几个方面：

• 1，性别与幸存率的关系
• 2，乘客社会等级与幸存率的关系
• 3，携带配偶及兄弟姐妹与幸存率的关系
• 4，携带父母及子女与幸存率的关系
• 5，年龄与幸存率的关系
• 6，登港港口与幸存率的关系
• 7，称呼（从姓名中提取乘客的称呼）与幸存率的关系
• 8，家庭总人数与幸存率的关系
• 9，不同船舱的乘客与幸存率的关系

　　（这些分析参考博客：https://www.jianshu.com/p/e79a8c41cb1a）

　　首先，我们看看得到的数据中，幸存的人与死亡人数的比重：

    res = train['Survived'].value_counts()
    print(res)
    '''
    0    549
    1    342
    Name: Survived, dtype: int64  '''

2.1 性别与生存率的关系

　　我们从上面知道，让妇女儿童上船，那么女性的幸存率到底如何呢？我们看图：

    sns.barplot(x='Sex', y='Survived', data=train)

　　图如下：

　　我们可以看到，确实是女性幸存率远高于男性，那么性别Sex是一个很重要的特征。

2.2  乘客等级与生存率的关系

sns.barplot(x='Pclass', y='Survived', data=train)

　　图如下：

　　我们发现，乘客社会等级越高，幸存率越高，所以Pclass这个特征也比较重要。

2.3  携带配偶及兄弟姐妹与生存率的关系

sns.barplot(x='SibSp', y='Survived', data=train)

　　图如下：

　　只能说：携带的配偶与兄弟姐妹适中的乘客幸存率更高，可能带个配偶幸存率最高。

2.4 携带父母与子女与生存率的关系

sns.barplot(x='Parch', y='Survived', data=train)

　　图如下：

　　好像也是父母与子女适中的乘客幸存率更高。

2.5  年龄与幸存率的关系

    facet = sns.FacetGrid(train, hue='Survived', aspect=2)
    facet.map(sns.kdeplot, 'Age', shade=True)
    facet.set(xlim=(0, train['Age'].max()))
    facet.add_legend()
    plt.xlabel('Age')
    plt.ylabel('density')

　　图如下：

　　

　　从不同生还情况的密度图可以看出，在年龄15岁的左侧，生还率有明显差别，密度图非交叉区域面积非常大，但在其他年龄段，则差别不是很明显，认为是随机所致，因此可以考虑将年龄偏小的区域分离出来。

2.6  登港港口与幸存率的关系

登船港口（Embarked）：

• 出发地点：S = 英国南安普顿Southampton
• 途径地点1：C = 法国 瑟堡市Cherbourg
• 途径地点2：Q = 爱尔兰 昆士敦Queenstown

　　我们先按照登港港口与幸存率的关系画图，代码如下：

sns.countplot('Embarked',hue='Survived',data=train)

图如下：

　　我们发现C地的生存率更高，这个应该保存为模型特征，最后我们再筛选嘛。

2.7  不同称呼与幸存率的关系

　　每个人都有自己的名字，而且每个名字都是独一无二的，名字和幸存与否看起来并没有直接关联，那怎么利用这个特征呢？有用的信息就隐藏在称呼当中，比如上面我们提到过女生优先，所以称呼为Mrs和 Miss 的就比称呼为Mr 的的更可能幸存，于是我们需要从Name中拿到其称呼并建立新的特征列Title。

　　我们注意在每一个name 中，有一个非常显著的特点：乘客头衔每个名字当中都包含了具体的称谓或者说是头衔，将这部分信息提取出来后可以作为非常有用的一个新变量，可以帮助我们进行预测。

　　例如：

Braund, Mr. Owen Harris
Heikkinen, Miss. Laina
Oliva y Ocana, Dona. Fermina
Peter, Master. Michael J

　　定义函数，从名字中获取头衔。

all_data['Title'] = all_data.Name.apply(lambda name: name.split(',')[1].split('.')[0].strip())

　　如果上面代码看不懂，可以看下面这个：

    # get all the titles and print how often each one occurs
    titles = all_data['Name'].apply(get_title)
    print(pd.value_counts(titles))

# A function to get the title from a name
def get_title(name):
    # use a regular expression to search for a title
    title_search = re.search('([A-Za-z]+)\.', name)
    # if the title exists, extract and return it
    if title_search:
        return title_search.group(1)
    return ''

　　我们可以看看称呼的种类和数量：

all_data.Title.value_counts()

out:
Mr              757
Miss            260
Mrs             197
Master           61
Rev               8
Dr                8
Col               4
Mlle              2
Ms                2
Major             2
Capt              1
Lady              1
Jonkheer          1
Don               1
Dona              1
the Countess      1
Mme               1
Sir               1
Name: Title, dtype: int64

　　我们将定义以下几种头衔类型

1. Officer政府官员
2. Royalty王室（皇室）
3. Mr已婚男士
4. Mrs已婚妇女
5. Miss年轻未婚女子
6. Master有技能的人/教师

　　大类可以分为六个：Mr，Miss，Mrs，Master，Royalty，Officer，姓名中头衔字符串与定义头衔类型的分类代码如下：

    all_data = pd.concat([train, test], ignore_index=True)
    all_data['Title'] = all_data['Name'].apply(lambda x:x.split(',')[1].split('.')[0].strip())
    Title_Dict = {}
    Title_Dict.update(dict.fromkeys(['Capt', 'Col', 'Major', 'Dr', 'Rev'], 'Officer'))
    Title_Dict.update(dict.fromkeys(['Don', 'Sir', 'the Countess', 'Dona', 'Lady'], 'Royalty'))
    Title_Dict.update(dict.fromkeys(['Mme', 'Ms', 'Mrs'], 'Mrs'))
    Title_Dict.update(dict.fromkeys(['Mlle', 'Miss'], 'Miss'))
    Title_Dict.update(dict.fromkeys(['Mr'], 'Mr'))
    Title_Dict.update(dict.fromkeys(['Master','Jonkheer'], 'Master'))

    all_data['Title'] = all_data['Title'].map(Title_Dict)
    sns.barplot(x="Title", y="Survived", data=all_data)

　　上面的pandas不会使用，也可以使用下面代码：

# map each title to an integer some titles are very rare
    # and are compressed into the same codes as other titles
    title_mapping = {
        'Mr': 1,
        'Miss': 2,
        'Mrs': 3,
        'Master': 4,
        'Rev': 5,
        'Dr': 6,
        'Col': 7,
        'Mlle': 8,
        'Ms': 9,
        'Major': 10,
        'Don': 11,
        'Countess': 12,
        'Mme': 13,
        'Jonkheer ': 14,
        'Sir': 15,
        'Dona': 16,
        'Capt': 17,
        'Lady': 18,
    }
    for k, v in title_mapping.items():
        titles[titles == k] = v
        # print(k, v)
    all_data['Title'] = titles

　　至于如何分类，就看自己的想法了，我这里只是将所有的称呼表示出来，你可以自己分。我按照上面的分类：

    title_mapping = {
        'Mr': 2,
        'Miss': 3,
        'Mrs': 4,
        'Master': 1,
        'Rev': 5,
        'Dr': 5,
        'Col': 5,
        'Mlle': 3,
        'Ms': 4,
        'Major': 6,
        'Don': 5,
        'Countess': 5,
        'Mme': 4,
        'Jonkheer ': 1,
        'Sir': 5,
        'Dona': 5,
        'Capt': 6,
        'Lady': 5,
    }

　　图如下：

2.8  家庭总人数与幸存率的关系

　　我们新增FamilyLabel特征，这个特征等于父母儿童+配偶兄弟姐妹+1，在文中就是 FamilyLabel=Parch+SibSp+1，然后将FamilySize分为三类：

all_data['FamilySize']=all_data['SibSp']+all_data['Parch']+1
sns.barplot(x="FamilySize", y="Survived", data=all_data)

　　图如下：

家庭类别：

• 小家庭Family_Single：家庭人数=1
• 中等家庭Family_Small: 2<=家庭人数<=4
• 大家庭Family_Large: 家庭人数>=5

　　我们按照生存率将FamilySize分为三类，构成FamilyLabel特征：

def Fam_label(s):
    if (s >= 2) & (s <= 4):
        return 2
    elif ((s > 4) & (s <= 7)) | (s == 1):
        return 1
    elif (s > 7):
        return 0

all_data['FamilySize'] = all_data['SibSp'] + all_data['Parch'] + 1
all_data['FamilyLabel']=all_data['FamilySize'].apply(Fam_label)
sns.barplot(x="FamilyLabel", y="Survived", data=all_data)

　　结果图如下：

　　也可以提取名字长度的特征：

    # generating a familysize column  是指所有的家庭成员
    all_data['FamilySize'] = all_data['SibSp'] + all_data['Parch']

    # the .apply method generates a new series
    all_data['NameLength'] = all_data['Name'].apply(lambda x: len(x))

　　最后我们选择是否使用这些特征。

2.9 不同船舱的乘客与幸存率的关系

　　船舱号（Cabin）里面数据总数是295，缺失了1309-295=1014，缺失率=1014/1309=77.5%，缺失比较大。这注定是个棘手的问题。

　　当然船舱的数据并不是很多，但是乘客位于不同船舱，也就意味着身份不同，所以我们新增Deck特征，先把Cabin空白的填充为“Unknown”，再提取Cabin中的首字母构成乘客的甲板号。

    all_data['Cabin'] = all_data['Cabin'].fillna('Unknown')
    all_data['Deck'] = all_data['Cabin'].str.get(0)
    sns.barplot(x="Deck", y="Survived", data=all_data)

　　图如下：

2.10  与二到四人共票号的乘客与幸存率的关系

　　新增了一个特征叫做 TicketGroup特征，这个特征是统计每个乘客的共票号数。代码如下：

    Ticket_Count = dict(all_data['Ticket'].value_counts())
    all_data['TicketGroup'] = all_data['Ticket'].apply(lambda x: Ticket_Count[x])
    sns.barplot(x='TicketGroup', y='Survived', data=all_data)

　　图如下：

　　把生存率按照TicketGroup 分为三类：

    Ticket_Count = dict(all_data['Ticket'].value_counts())
    all_data['TicketGroup'] = all_data['Ticket'].apply(lambda x: Ticket_Count[x])
    all_data['TicketGroup'] = all_data['TicketGroup'].apply(Ticket_Label)
    sns.barplot(x='TicketGroup', y='Survived', data=all_data)

def Ticket_Label(s):
    if (s >= 2) & (s <= 4):
        return 2
    elif ((s > 4) & (s <= 8)) | (s == 1):
        return 1
    elif (s > 8):
        return 0

　　图如下：

3，数据清洗

3.1 缺失值填充

　　上面我们从整体分析的时候，也发现了有着不少的缺失值，缺失量也有比较大的，所以我们如何填充缺失值，这是个问题。

　　很多机器学习算法为了训练模型，要求所传入的特征中不能有空值。一般做如下处理：

1，如果是数值类型，用平均值取代  .fillna(.mean())

2，如果是分类数据，用最常见的类别取代 .value_counts() + fillna.()

3，使用模型预测缺失值，例如KNN

　　具体可以参考我的博客：

Python机器学习笔记：使用sklearn做特征工程和数据挖掘

　　我们首先看看那些变量都有缺失值：

　　下面这个是train的数据，总共数据有891个，那么在训练的数据集中 Age，Cabin， Embarked 有缺失值。

　　下面这个是test的数据，总共有418个数据，其中Age， Fare， Cabin 有缺失值。

　　这里对Age的缺失值处理方法是采用平均值：

traindata['Age'] = traindata['Age'].fillna(traindata['Age'].median())

test['Age'] = test['Age'].fillna(test['Age'].median())

　　当然平均值可能有些不妥，我百度，也有说按照称呼对Age的缺失值进行补全了，（上面我们不是对姓名做了处理：2.7 不同称呼与幸存率之间的关系），因为Miss用于未婚女子，通常其年龄比较小，Mrs则表示太太，夫人，一般年龄较大，因此利用称呼中隐含的信息去推断其年龄是比较合理的，下面可以根据title进行分组并对Age进行补全。

    train = pd.read_csv(trainfile)
    test = pd.read_csv(testfile)
    all_data = pd.concat([train, test], ignore_index=True)
    all_data['Title'] = all_data['Name'].apply(lambda x:x.split(',')[1].split('.')[0].strip())
    Title_Dict = {}
    Title_Dict.update(dict.fromkeys(['Capt', 'Col', 'Major', 'Dr', 'Rev'], 'Officer'))
    Title_Dict.update(dict.fromkeys(['Don', 'Sir', 'the Countess', 'Dona', 'Lady'], 'Royalty'))
    Title_Dict.update(dict.fromkeys(['Mme', 'Ms', 'Mrs'], 'Mrs'))
    Title_Dict.update(dict.fromkeys(['Mlle', 'Miss'], 'Miss'))
    Title_Dict.update(dict.fromkeys(['Mr'], 'Mr'))
    Title_Dict.update(dict.fromkeys(['Master','Jonkheer'], 'Master'))

    all_data['Title'] = all_data['Title'].map(Title_Dict)
    # sns.barplot(x="Title", y="Survived", data=all_data)
    grouped = all_data.groupby(['Title'])
    median = grouped.Age.median()
    print(median)

Title
Master      4.5
Miss       22.0
Mr         29.0
Mrs        35.0
Officer    49.5
Royalty    40.0
Name: Age, dtype: float64

　　可以看到，不同称呼的乘客其年龄的中位数有显著差异，因此我们只需要按称呼对缺失值进行补全即可，这里使用中位数（平均数也是可以的，在这个问题当中两者差异不大，而中位数看起来更整洁一些）。

　　代码如下：

    all_data['Title'] = all_data['Title'].map(Title_Dict)
    # sns.barplot(x="Title", y="Survived", data=all_data)
    grouped = all_data.groupby(['Title'])
    median = grouped.Age.median()
    for i in range(len(all_data['Age'])):
        if pd.isnull(all_data['Age'][i]):
            all_data['Age'][i] = median[all_data['Title'][i]]

　　我们可以查看一下 all_data.info()

　　Age的缺失值已经补全了，下面我们对Cabin，Embarked 以及Fare进行补全。

　　而Embarked 缺失值只有两个，对结果影响不大，所以我们这里将缺失值补全为登船港口人数最多的港口（这里其实应用的是先验概率最大原则）。从结果来看（上面分析过），S地的登船人数最多，所以我们将缺失值填充为最频繁出现的值，S=英国安南普顿Southampton。

all_data['Embarked'] = all_data['Embarked'].fillna('S')

　　上面我们也提到过Cabin缺失数值比较多，所以我们把船舱号（Cabin）的缺失值填充为U，表示未知（Unknown）。

    # 缺失数据比较多，船舱号（Cabin）缺失值填充为U，表示未知（Uknow）
    all_data['Cabin'] = all_data['Cabin'].fillna('U')

　　Fare只有一个缺失值，所以我们可以用票价Fare的平均值补全。

all_data['Fare'] = all_data['Fare'].fillna(all_data.Fare.median())

　　至此，我们的缺失值就补全了，check一下：

　　完整代码如下：

def load_dataset(trainfile, testfile):
    train = pd.read_csv(trainfile)
    test = pd.read_csv(testfile)
    # print(test.info())
    all_data = pd.concat([train, test], ignore_index=True)

    titles = all_data['Name'].apply(get_title)
    # print(pd.value_counts(titles))
    # map each title to an integer some titles are very rare
    # and are compressed into the same codes as other titles
    title_mapping = {
        'Mr': 2,
        'Miss': 3,
        'Mrs': 4,
        'Master': 1,
        'Rev': 5,
        'Dr': 5,
        'Col': 5,
        'Mlle': 3,
        'Ms': 4,
        'Major': 6,
        'Don': 5,
        'Countess': 5,
        'Mme': 4,
        'Jonkheer': 1,
        'Sir': 5,
        'Dona': 5,
        'Capt': 6,
        'Lady': 5,
    }
    for k, v in title_mapping.items():
        titles[titles == k] = v
        # print(k, v)
    all_data['Title'] = titles

    grouped = all_data.groupby(['Title'])
    median = grouped.Age.median()
    for i in range(len(all_data['Age'])):
        if pd.isnull(all_data['Age'][i]):
            all_data['Age'][i] = median[all_data['Title'][i]]
    # print(all_data['Age'])

    # generating a familysize column  是指所有的家庭成员
    all_data['FamilySize'] = all_data['SibSp'] + all_data['Parch']

    # the .apply method generates a new series
    all_data['NameLength'] = all_data['Name'].apply(lambda x: len(x))
    # print(all_data['NameLength'])

    all_data['Embarked'] = all_data['Embarked'].fillna('S')
    # 缺失数据比较多，船舱号（Cabin）缺失值填充为U，表示未知（Uknow）
    all_data['Cabin'] = all_data['Cabin'].fillna('U')
    all_data['Fare'] = all_data['Fare'].fillna(all_data.Fare.median())

    all_data.loc[all_data['Embarked'] == 'S', 'Embarked'] = 0
    all_data.loc[all_data['Embarked'] == 'C', 'Embarked'] = 1
    all_data.loc[all_data['Embarked'] == 'Q', 'Embarked'] = 2

    all_data.loc[all_data['Sex'] == 'male', 'Sex'] = 0
    all_data.loc[all_data['Sex'] == 'female', 'Sex'] = 1

    traindata, testdata = all_data[:891], all_data[891:]
    # print(traindata.shape, testdata.shape, all_data.shape)  # (891, 15) (418, 15) (1309, 15)
    traindata, trainlabel = traindata.drop('Survived', axis=1), traindata['Survived']  # train.pop('Survived')
    testdata = testdata
    corrDf = all_data.corr()
    '''
        查看各个特征与生成情况（Survived）的相关系数，
        ascending=False表示按降序排列
    '''
    res = corrDf['Survived'].sort_values(ascending=False)
    print(res)
    return traindata, trainlabel, testdata

# A function to get the title from a name
def get_title(name):
    # use a regular expression to search for a title
    title_search = re.search('([A-Za-z]+)\.', name)
    # if the title exists, extract and return it
    if title_search:
        return title_search.group(1)
    return ''

　　OK，下一步，我们就需要进行特征工程对补全后的特征做进一步处理。

3.2 特征处理

　　当补全数据后，我们查看了数据类型，总共有三种数据类型。有整形 int， 有浮点型 float， 有object。我们需要用数值替代类别。有些动作我们前面已经做过了，但是这里总体再过一遍。

• 1，乘客性别（Sex）：男性male，女性 female  male=0，female=1
• 2，登船港口（Embarked）：S，C，Q        S=0， C=1， Q=2
• 3，乘客姓名（Name）：我们分为六类（具体见前面2.7  不同称呼与幸存率的关系）

　　代码如下（其实上面都有）：

all_data.loc[all_data['Embarked'] == 'S', 'Embarked'] = 0
all_data.loc[all_data['Embarked'] == 'C', 'Embarked'] = 1
all_data.loc[all_data['Embarked'] == 'Q', 'Embarked'] = 2

all_data.loc[all_data['Sex'] == 'male', 'Sex'] = 0
all_data.loc[all_data['Sex'] == 'female', 'Sex'] = 1

titles = all_data['Name'].apply(get_title)
# print(pd.value_counts(titles))
# map each title to an integer some titles are very rare
# and are compressed into the same codes as other titles
title_mapping = {
    'Mr': 2,
    'Miss': 3,
    'Mrs': 4,
    'Master': 1,
    'Rev': 5,
    'Dr': 5,
    'Col': 5,
    'Mlle': 3,
    'Ms': 4,
    'Major': 6,
    'Don': 5,
    'Countess': 5,
    'Mme': 4,
    'Jonkheer': 1,
    'Sir': 5,
    'Dona': 5,
    'Capt': 6,
    'Lady': 5,
}
for k, v in title_mapping.items():
    titles[titles == k] = v
    # print(k, v)
all_data['Title'] = titles

4，特征提取

　　一般来说，一个比较真实的项目，也就是说数据挖掘工程需要建立特征工程，我们需要看看如何提取新的特征，使得我们的准确率更高。这个怎么说呢，其实我们上面对数据分析了那么多，肯定是有原因的。下面一一阐述。

4.1 随机森林寻找重要特征

　　上面我们将数据缺失值填充完后，然后进行了概述，总共有14个特征，1个结果（Survived），其中四个特征是object类型，我们去掉，剩下了10个特征，我们做重要特征提取

　　我们使用上面五个比较重要的特征：Pclass，Sex，Fare，Title， NameLength 做随机森林模型训练。

def random_forestclassifier_train(traindata, trainlabel, testdata):
    # predictors = ['Pclass', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 'Embarked', 'FamilySize', 'Title', 'NameLength']
    predictors =['Pclass', 'Sex', 'Fare', 'Title', 'NameLength', ]
    traindata, testdata = traindata[predictors], testdata[predictors]
    # print(traindata.shape, trainlabel.shape, testdata.shape)  # (891, 7) (891,) (418, 7)
    # print(testdata.info())
    trainSet, testSet, trainlabel, testlabel = train_test_split(traindata, trainlabel,
                                                                test_size=0.2, random_state=12345)
    # initialize our algorithm class
    clf = RandomForestClassifier(random_state=1, n_estimators=100,
                                 min_samples_split=4, min_samples_leaf=2)
    # training the algorithm using the predictors and target
    clf.fit(trainSet, trainlabel)
    test_accuracy = clf.score(testSet, testlabel) * 100
    print("正确率为   %s%%" % test_accuracy)  # 正确率为   80.44692737430168%

　准确率还没有不提取特征的高。。。。这就有点尴尬哈。

4.2 相关系数法

　　相关系数法：计算各个特征的相关系数

    # 相关性矩阵
    corrDf = all_data.corr()
    '''
        查看各个特征与生成情况（Survived）的相关系数，
        ascending=False表示按降序排列
    '''
    res = corrDf['Survived'].sort_values(ascending=False)
    print(res)

　　结果如下：

　　 我们使用上面六个正相关的特征：Sex，NameLength， Fare，Embarked，Parch， FamiySize， 做随机森林模型训练。

def random_forestclassifier_train(traindata, trainlabel, testdata):
    # predictors = ['Pclass', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 'Embarked', 'FamilySize', 'Title', 'NameLength']
    predictors = ['Sex', 'Fare', 'Embarked', 'NameLength', 'Parch', 'FamilySize']
    traindata, testdata = traindata[predictors], testdata[predictors]
    # print(traindata.shape, trainlabel.shape, testdata.shape)  # (891, 7) (891,) (418, 7)
    # print(testdata.info())
    trainSet, testSet, trainlabel, testlabel = train_test_split(traindata, trainlabel,
                                                                test_size=0.2, random_state=12345)
    # initialize our algorithm class
    clf = RandomForestClassifier(random_state=1, n_estimators=100,
                                 min_samples_split=4, min_samples_leaf=2)
    # training the algorithm using the predictors and target
    clf.fit(trainSet, trainlabel)
    test_accuracy = clf.score(testSet, testlabel) * 100
    print("正确率为   %s%%" % test_accuracy)  # 正确率为   81.56424581005587%

　　相比于上个随机森林，效果好了不少，准确率提高了1个百分点。

4.3 尝试用所有特征做随机森林模型训练

def random_forestclassifier_train(traindata, trainlabel, testdata):
    predictors = ['Pclass', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 'Embarked', 'FamilySize', 'Title', 'NameLength']

    traindata, testdata = traindata[predictors], testdata[predictors]
    # print(traindata.shape, trainlabel.shape, testdata.shape)  # (891, 7) (891,) (418, 7)
    # print(testdata.info())
    trainSet, testSet, trainlabel, testlabel = train_test_split(traindata, trainlabel,
                                                                test_size=0.2, random_state=12345)
    # initialize our algorithm class
    clf = RandomForestClassifier(random_state=1, n_estimators=100,
                                 min_samples_split=4, min_samples_leaf=2)
    # training the algorithm using the predictors and target
    clf.fit(trainSet, trainlabel)
    test_accuracy = clf.score(testSet, testlabel) * 100
    print("正确率为   %s%%" % test_accuracy)  # 正确率为   83.79888268156425%

　　准确率进一步提高，这次提高了两个百分点。

　　这可能是目前效果最好的吧。。。。。。

　　所以下一步进行集成学习各种尝试，然后调参。。。。。。over

模型训练及其结果展示

1，线性回归模型

　　这里展示两种线性回归的方式，但是不知道为什么我的线性回归模型准确率低的可怕，都没有蒙的多，只有37.63003367180264%。具体原因不知道，希望细心的网友帮我发现。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import warnings
import seaborn as sns
from sklearn.linear_model import LinearRegression, LogisticRegression
from sklearn.model_selection import KFold, train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

warnings.filterwarnings('ignore')

def load_dataset(trainfile, testfile):
    train = pd.read_csv(trainfile)
    test = pd.read_csv(testfile)
    train['Age'] = train['Age'].fillna(train['Age'].median())
    test['Age'] = test['Age'].fillna(test['Age'].median())
    # replace all the occurences of male with the number 0
    train.loc[train['Sex'] == 'male', 'Sex'] = 0
    train.loc[train['Sex'] == 'female', 'Sex'] = 1
    test.loc[test['Sex'] == 'male', 'Sex'] = 0
    test.loc[test['Sex'] == 'female', 'Sex'] = 1
    # .fillna() 为数据填充函数  用括号里面的东西填充
    train['Embarked'] = train['Embarked'].fillna('S')
    train.loc[train['Embarked'] == 'S', 'Embarked'] = 0
    train.loc[train['Embarked'] == 'C', 'Embarked'] = 1
    train.loc[train['Embarked'] == 'Q', 'Embarked'] = 2
    test['Embarked'] = test['Embarked'].fillna('S')
    test.loc[test['Embarked'] == 'S', 'Embarked'] = 0
    test.loc[test['Embarked'] == 'C', 'Embarked'] = 1
    test.loc[test['Embarked'] == 'Q', 'Embarked'] = 2
    test['Fare'] = test['Fare'].fillna(test['Fare'].median())
    traindata, trainlabel = train.drop('Survived', axis=1), train['Survived']  # train.pop('Survived')
    testdata = test
    print(traindata.shape, trainlabel.shape, testdata.shape)
    # (891, 11) (891,) (418, 11)
    return traindata, trainlabel, testdata

def linear_regression_test(traindata, trainlabel, testdata):
    traindata = pd.read_csv(trainfile)
    test = pd.read_csv(testfile)
    traindata['Age'] = traindata['Age'].fillna(traindata['Age'].median())
    test['Age'] = test['Age'].fillna(test['Age'].median())
    # replace all the occurences of male with the number 0
    traindata.loc[traindata['Sex'] == 'male', 'Sex'] = 0
    traindata.loc[traindata['Sex'] == 'female', 'Sex'] = 1
    # .fillna() 为数据填充函数  用括号里面的东西填充
    traindata['Embarked'] = traindata['Embarked'].fillna('S')
    traindata.loc[traindata['Embarked'] == 'S', 'Embarked'] = 0
    traindata.loc[traindata['Embarked'] == 'C', 'Embarked'] = 1
    traindata.loc[traindata['Embarked'] == 'Q', 'Embarked'] = 2
    # the columns we'll use to predict the target
    all_variables = ['PassengerID', 'Survived', 'Pclass', 'Name', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch',
                     'Ticket', 'Fare', 'Cabin', 'Embarked']
    predictors = ['Pclass', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 'Embarked']
    # traindata, testdata = traindata[predictors], testdata[predictors]
    alg = LinearRegression()
    kf = KFold(n_splits=3, random_state=1)
    predictions = []
    for train_index, test_index in kf.split(traindata):
        # print(train_index, test_index)
        train_predictors = (traindata[predictors].iloc[train_index, :])
        train_target = traindata['Survived'].iloc[train_index]
        alg.fit(train_predictors, train_target)
        test_predictions = alg.predict(traindata[predictors].iloc[test_index, :])
        predictions.append(test_predictions)
    # print(type(predictions))
    predictions = np.concatenate(predictions, axis=0)  #<class 'numpy.ndarray'>
    # print(type(predictions))
    predictions[predictions > 0.5] = 1
    predictions[predictions < 0.5] = 1
    accuracy = sum(predictions[predictions == traindata['Survived']]/len(predictions))
    print(accuracy)  # 0.3838383838383825

def linear_regression_train(traindata, trainlabel, testdata):
    # the columns we'll use to predict the target
    all_variables = ['PassengerID', 'Survived', 'Pclass', 'Name', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch',
                     'Ticket', 'Fare', 'Cabin', 'Embarked']
    predictors = ['Pclass', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 'Embarked']
    traindata, testdata = traindata[predictors], testdata[predictors]
    print(traindata.shape, trainlabel.shape, testdata.shape)  # (891, 7) (891,) (418, 7)
    print(testdata.info())
    trainSet, testSet, trainlabel, testlabel = train_test_split(traindata, trainlabel,
                                                                test_size=0.2, random_state=12345)
    # initialize our algorithm class
    clf = LinearRegression()
    # training the algorithm using the predictors and target
    clf.fit(trainSet, trainlabel)
    test_accuracy = clf.score(testSet, testlabel) * 100
    print("正确率为   %s%%" % test_accuracy)  # 正确率为   37.63003367180264%
    # res = clf.predict(testdata)

if __name__ == '__main__':
    trainfile = 'data/titanic_train.csv'
    testfile = 'data/test.csv'
    traindata, trainlabel, testdata = load_dataset(trainfile, testfile)
    # print(traindata.shape[1])  # 11
    linear_regression_train(traindata, trainlabel, testdata)
    # linear_regression_test(traindata, trainlabel, testdata)

2，逻辑回归模型

　　逻辑回归也是只选择了几个比较全的特征，准确率还好，达到了： 81.56424581005587%。代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import warnings
import seaborn as sns
from sklearn.linear_model import LinearRegression, LogisticRegression
from sklearn.model_selection import KFold, train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

warnings.filterwarnings('ignore')

def load_dataset(trainfile, testfile):
    train = pd.read_csv(trainfile)
    test = pd.read_csv(testfile)
    train['Age'] = train['Age'].fillna(train['Age'].median())
    test['Age'] = test['Age'].fillna(test['Age'].median())
    # replace all the occurences of male with the number 0
    train.loc[train['Sex'] == 'male', 'Sex'] = 0
    train.loc[train['Sex'] == 'female', 'Sex'] = 1
    test.loc[test['Sex'] == 'male', 'Sex'] = 0
    test.loc[test['Sex'] == 'female', 'Sex'] = 1
    # .fillna() 为数据填充函数  用括号里面的东西填充
    train['Embarked'] = train['Embarked'].fillna('S')
    train.loc[train['Embarked'] == 'S', 'Embarked'] = 0
    train.loc[train['Embarked'] == 'C', 'Embarked'] = 1
    train.loc[train['Embarked'] == 'Q', 'Embarked'] = 2
    test['Embarked'] = test['Embarked'].fillna('S')
    test.loc[test['Embarked'] == 'S', 'Embarked'] = 0
    test.loc[test['Embarked'] == 'C', 'Embarked'] = 1
    test.loc[test['Embarked'] == 'Q', 'Embarked'] = 2
    test['Fare'] = test['Fare'].fillna(test['Fare'].median())
    traindata, trainlabel = train.drop('Survived', axis=1), train['Survived']  # train.pop('Survived')
    testdata = test
    print(traindata.shape, trainlabel.shape, testdata.shape)
    # (891, 11) (891,) (418, 11)
    return traindata, trainlabel, testdata

def logistic_regression_train(traindata, trainlabel, testdata):
    # the columns we'll use to predict the target
    all_variables = ['PassengerID', 'Survived', 'Pclass', 'Name', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch',
                     'Ticket', 'Fare', 'Cabin', 'Embarked']
    predictors = ['Pclass', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 'Embarked']
    traindata, testdata = traindata[predictors], testdata[predictors]
    # print(traindata.shape, trainlabel.shape, testdata.shape)  # (891, 7) (891,) (418, 7)
    # print(testdata.info())
    trainSet, testSet, trainlabel, testlabel = train_test_split(traindata, trainlabel,
                                                                test_size=0.2, random_state=12345)
    # initialize our algorithm class
    clf = LogisticRegression()
    # training the algorithm using the predictors and target
    clf.fit(trainSet, trainlabel)
    test_accuracy = clf.score(testSet, testlabel) * 100
    print("正确率为   %s%%" % test_accuracy)  # 正确率为   81.56424581005587%
    # res = clf.predict(testdata)

if __name__ == '__main__':
    trainfile = 'data/titanic_train.csv'
    testfile = 'data/test.csv'
    traindata, trainlabel, testdata = load_dataset(trainfile, testfile)
    logistic_regression_train(traindata, trainlabel, testdata)

3，随机森林模型

　　我们依旧选择和上面相同的特征，使用随机森林来做，准确率为：81.56424581005587%。效果还行，不过也只是和逻辑回归一样，代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import warnings
import seaborn as sns
from sklearn.linear_model import LinearRegression, LogisticRegression
from sklearn.model_selection import KFold, train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

warnings.filterwarnings('ignore')

def load_dataset(trainfile, testfile):
    train = pd.read_csv(trainfile)
    test = pd.read_csv(testfile)
    train['Age'] = train['Age'].fillna(train['Age'].median())
    test['Age'] = test['Age'].fillna(test['Age'].median())
    # replace all the occurences of male with the number 0
    train.loc[train['Sex'] == 'male', 'Sex'] = 0
    train.loc[train['Sex'] == 'female', 'Sex'] = 1
    test.loc[test['Sex'] == 'male', 'Sex'] = 0
    test.loc[test['Sex'] == 'female', 'Sex'] = 1
    # .fillna() 为数据填充函数  用括号里面的东西填充
    train['Embarked'] = train['Embarked'].fillna('S')
    train.loc[train['Embarked'] == 'S', 'Embarked'] = 0
    train.loc[train['Embarked'] == 'C', 'Embarked'] = 1
    train.loc[train['Embarked'] == 'Q', 'Embarked'] = 2
    test['Embarked'] = test['Embarked'].fillna('S')
    test.loc[test['Embarked'] == 'S', 'Embarked'] = 0
    test.loc[test['Embarked'] == 'C', 'Embarked'] = 1
    test.loc[test['Embarked'] == 'Q', 'Embarked'] = 2
    test['Fare'] = test['Fare'].fillna(test['Fare'].median())
    traindata, trainlabel = train.drop('Survived', axis=1), train['Survived']  # train.pop('Survived')
    testdata = test
    print(traindata.shape, trainlabel.shape, testdata.shape)
    # (891, 11) (891,) (418, 11)
    return traindata, trainlabel, testdata

def random_forestclassifier_train(traindata, trainlabel, testdata):
    predictors = ['Pclass', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 'Embarked']
    traindata, testdata = traindata[predictors], testdata[predictors]
    # print(traindata.shape, trainlabel.shape, testdata.shape)  # (891, 7) (891,) (418, 7)
    # print(testdata.info())
    trainSet, testSet, trainlabel, testlabel = train_test_split(traindata, trainlabel,
                                                                test_size=0.2, random_state=12345)
    # initialize our algorithm class
    clf = RandomForestClassifier(random_state=1, n_estimators=100,
                                 min_samples_split=4, min_samples_leaf=2)
    # training the algorithm using the predictors and target
    clf.fit(trainSet, trainlabel)
    test_accuracy = clf.score(testSet, testlabel) * 100
    print("正确率为   %s%%" % test_accuracy)  # 正确率为   81.56424581005587%

if __name__ == '__main__':
    trainfile = 'data/titanic_train.csv'
    testfile = 'data/test.csv'
    traindata, trainlabel, testdata = load_dataset(trainfile, testfile)
    random_forestclassifier_train(traindata, trainlabel, testdata)

4，集成学习模型

　　这里简单的集成GradientBoostingClassifier和LogisticRegression 两种算法。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import warnings
import seaborn as sns
from sklearn.linear_model import LinearRegression, LogisticRegression
from sklearn.model_selection import KFold, train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
import re

warnings.filterwarnings('ignore')

# A function to get the title from a name
def get_title(name):
    # use a regular expression to search for a title
    title_search = re.search('([A-Za-z]+)\.', name)
    # if the title exists, extract and return it
    if title_search:
        return title_search.group(1)
    return ''

def load_dataset(trainfile, testfile):
    train = pd.read_csv(trainfile)
    test = pd.read_csv(testfile)
    train['Age'] = train['Age'].fillna(train['Age'].median())
    test['Age'] = test['Age'].fillna(test['Age'].median())
    # replace all the occurences of male with the number 0
    train.loc[train['Sex'] == 'male', 'Sex'] = 0
    train.loc[train['Sex'] == 'female', 'Sex'] = 1
    test.loc[test['Sex'] == 'male', 'Sex'] = 0
    test.loc[test['Sex'] == 'female', 'Sex'] = 1
    # .fillna() 为数据填充函数  用括号里面的东西填充
    train['Embarked'] = train['Embarked'].fillna('S')
    train.loc[train['Embarked'] == 'S', 'Embarked'] = 0
    train.loc[train['Embarked'] == 'C', 'Embarked'] = 1
    train.loc[train['Embarked'] == 'Q', 'Embarked'] = 2
    test['Embarked'] = test['Embarked'].fillna('S')
    test.loc[test['Embarked'] == 'S', 'Embarked'] = 0
    test.loc[test['Embarked'] == 'C', 'Embarked'] = 1
    test.loc[test['Embarked'] == 'Q', 'Embarked'] = 2
    test['Fare'] = test['Fare'].fillna(test['Fare'].median())
    # generating a familysize column  是指所有的家庭成员
    train['FamilySize'] = train['SibSp'] + train['Parch']
    test['FamilySize'] = test['SibSp'] + test['Parch']

    # the .apply method generates a new series
    train['NameLength'] = train['Name'].apply(lambda x: len(x))
    test['NameLength'] = test['Name'].apply(lambda x: len(x))

    titles_train = train['Name'].apply(get_title)
    titles_test = test['Name'].apply(get_title)
    title_mapping = {
        'Mr': 1,
        'Miss': 2,
        'Mrs': 3,
        'Master': 4,
        'Rev': 6,
        'Dr': 5,
        'Col': 7,
        'Mlle': 8,
        'Ms': 2,
        'Major': 7,
        'Don': 9,
        'Countess': 10,
        'Mme': 8,
        'Jonkheer': 10,
        'Sir': 9,
        'Dona': 9,
        'Capt': 7,
        'Lady': 10,
    }
    for k, v in title_mapping.items():
        titles_train[titles_train == k] = v
    train['Title'] = titles_train
    for k, v in title_mapping.items():
        titles_test[titles_test == k] = v
    test['Title'] = titles_test
    # print(pd.value_counts(titles_train))
    traindata, trainlabel = train.drop('Survived', axis=1), train['Survived']  # train.pop('Survived')
    testdata = test
    print(traindata.shape, trainlabel.shape, testdata.shape)
    # (891, 11) (891,) (418, 11)
    return traindata, trainlabel, testdata

def emsemble_model_train(traindata, trainlabel, testdata):
    # the algorithms we want to ensemble
    # we're using the more linear predictors for the logistic regression,
    # and everything with the gradient boosting classifier
    algorithms = [
        [GradientBoostingClassifier(random_state=1, n_estimators=25, max_depth=3),
         ['Pclass', 'Sex', 'Fare', 'FamilySize', 'Title', 'Age', 'Embarked', ]],
        [LogisticRegression(random_state=1),
         ['Pclass', 'Sex', 'Fare', 'FamilySize', 'Title', 'Age', 'Embarked', ]]
    ]
    # initialize the cross validation folds
    kf = KFold(n_splits=3, random_state=1)
    predictions = []
    for train_index, test_index in kf.split(traindata):
        # print(train_index, test_index)
        full_test_predictions = []
        for alg, predictors in algorithms:
            train_predictors = (traindata[predictors].iloc[train_index, :])
            train_target = trainlabel.iloc[train_index]
            alg.fit(train_predictors, train_target)
            test_predictions = alg.predict(traindata[predictors].iloc[test_index, :])
            full_test_predictions.append(test_predictions)
        # use a simple ensembling scheme
        test_predictions = (full_test_predictions[0] + full_test_predictions[1]) / 2
        test_predictions[test_predictions <= 0.5] = 0
        test_predictions[test_predictions >= 0.5] = 1
        predictions.append(test_predictions)
    predictions = np.concatenate(predictions, axis=0)
    # compute accuracy bu comparing to the training data
    accuracy = sum(predictions[predictions == trainlabel]) / len(predictions)
    print(accuracy)

def emsemble_model_train(traindata, trainlabel, testdata):
    # the algorithms we want to ensemble
    # we're using the more linear predictors for the logistic regression,
    # and everything with the gradient boosting classifier
    predictors = ['Pclass', 'Sex', 'Fare', 'FamilySize', 'Title', 'Age', 'Embarked', ]
    traindata, testdata = traindata[predictors], testdata[predictors]
    trainSet, testSet, trainlabel, testlabel = train_test_split(traindata, trainlabel,
                                                                test_size=0.2, random_state=12345)
    # initialize our algorithm class
    clf1 = GradientBoostingClassifier(random_state=1, n_estimators=25, max_depth=3)
    clf2 = LogisticRegression(random_state=1)
    # training the algorithm using the predictors and target
    clf1.fit(trainSet, trainlabel)
    clf2.fit(trainSet, trainlabel)
    test_accuracy1 = clf1.score(testSet, testlabel) * 100
    test_accuracy2 = clf2.score(testSet, testlabel) * 100
    print(test_accuracy1, test_accuracy2)  # 78.77094972067039   80.44692737430168
    print("正确率为   %s%%" % ((test_accuracy1+test_accuracy2)/2))  # 正确率为   79.60893854748603%

if __name__ == '__main__':
    trainfile = 'data/titanic_train.csv'
    testfile = 'data/test.csv'
    traindata, trainlabel, testdata = load_dataset(trainfile, testfile)
    emsemble_model_train(traindata, trainlabel, testdata)

　　当然，对于集成学习中，集成集中算法，也可以使用赋予权重比的方式。具体可以参考：

Python机器学习笔记 集成学习总结

　　这里不再多赘述。

　　我的GitHub地址：https://github.com/LeBron-Jian/Kaggle-learn

参考文献：

https://www.jianshu.com/p/ee91d8880bbd

https://www.jianshu.com/p/e79a8c41cb1a

https://www.cnblogs.com/python-1807/p/10645170.html

https://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49797143