泰坦尼克乘客生存预测实战

泰坦尼克乘客生存 预测 实战（决策树篇）

大纲
1.读取数据及预处理
2.构建决策树模型
3.在测试集上预测
4.输出预测结果
5. 决策树可视化

算法背景：

决策树的核心环节：构造和剪枝

构造：选择划分的特征和特征值
剪枝：预剪枝和后剪枝用于避免模型过拟合现象，提高泛化能力

选择特征的依据：纯度、信息熵（构建决策树的过程就是样本纯度不断提升、信息熵不断下降的过程）
由此引申出了三类构造算法：ID3 C4.5 CART

概略介绍：
ID3：
以信息增益（大）为依据选择特征；
优：简单方便
缺：倾向于选择取值比较多的属性，只能处理类别特征
C4.5：
以信息增益率（大）为依据选择特征；
优：采用了后剪枝策略（悲观剪枝PEP）、离散化处理连续特征、可以处理缺失值、
CART：分类回归决策树
以基尼系数（小）/（回归用最小二乘偏差MSE或最小绝对偏差MAE）为依据选择特征，且只会生成二叉树；
优：使用CCP后剪枝（代价复杂度剪枝策略–剪枝前后的误差率变化/减去的叶子数量）

问题导入：泰坦尼克问题是一个比较经典的案例，此次实验的目的在于用决策树进行乘客的生存预测，数据集中的具体字段为：

#导入可能用到的工具包
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.tree import  DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

读取数据、展示、简单的预处理

traindata = pd.read_csv("train.csv",engine="python")
testdata = pd.read_csv("test.csv",engine="python")
print("train's shape:",traindata.shape)
print("test's shape:",testdata.shape)

traindata.describe()

traindata.describe(include=["O"])

traindata.info()
testdata.info()

根据info()可以看出数据的缺失情况主要出现在#缺失值：age Fare Cabin Embarked,并且Cabin缺失的过多，没办法补救了可以考虑直接剔除，其他的特征使用填充的方式补全。

del traindata['Cabin']
del testdata['Cabin']

age_mean = traindata['Age'].mean()
fare_mean = traindata['Fare'].mean()
embarked_mode = traindata.Embarked.mode()
traindata['Age'].fillna(age_mean,inplace=True)
testdata['Age'].fillna(age_mean,inplace=True)
testdata['Fare'].fillna(fare_mean,inplace=True)
traindata['Embarked'].fillna(embarked_mode,inplace=True)
testdata['Embarked'].fillna(embarked_mode,inplace=True)

traindata.head()
testdata.head()

该数据集的任务为预测乘客是否存活，其中乘客ID ，姓名以及票编号其实对分类不具有参考意义，把他们加入到模型中可能会影响决策树的构建（如ID3算法的一个弊端：倾向于选择划分类别多的特征 e.g.日期，ID，学号等）

delte_features = ['PassengerId','Name','Ticket']
for feature in delte_features:   
    del traindata[feature]
    del testdata[feature]
 
print("train's shape:",traindata.shape)
print("test's shape:",testdata.shape)

对训练集和测试集做相同的编码操作：

all_data = pd.concat((traindata,testdata),axis=0)
all_data.shape
y_train = traindata['Survived']
del all_data['Survived']
all_data = pd.get_dummies(all_data)
x_train = all_data[:len(traindata)]
x_test = all_data[len(traindata):]
print("x_train's shape:",x_train.shape)
print("x_test's shape:",x_test.shape)

预览一下，操作是否正确

x_train.head()

构建决策树模型

# ID3算法
id3_model = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')
id3_model.fit(x_train,y_train)
accuracy_id3 = id3_model.score(x_train,y_train)
print("id3算法的分类准确率为(训练集)：{}".format(accuracy_id3))

# 交叉验证
print("ID3算法-10折交叉验证的平均结果为：",np.mean(cross_val_score(id3_model,x_train,y_train,cv=10)))

# CART算法
cart_model = DecisionTreeClassifier(criterion='gini')
cart_model.fit(x_train,y_train)
accuracy_cart = cart_model.score(x_train,y_train)
print("CART算法的分类准确率为(训练集)：{}".format(accuracy_cart))

# 交叉验证
print("CART算法-10折交叉验证的平均结果为：",np.mean(cross_val_score(cart_model,x_train,y_train,cv=10)))

在测试集上预测

predict_result_CART = cart_model.predict(x_test)
predict_result_ID3 = id3_model.predict(x_test)

predict_result_CART

输出预测结果

result = pd.DataFrame({'Survived':predict_result_CART})
summit = pd.concat((x_test,result),axis=1)
summit.head()
summit.to_csv("predict_summit.csv",index=None)

决策树可视化

from sklearn import tree
import matplotlib.pyplot as plt
fig,axes = plt.subplots(nrows=1,ncols=1,dpi=600)
tree.plot_tree(cart_model,feature_names=x_train.columns,class_names=['0','1'],filled=True);
fig.savefig('tree.png')

结果展示：

小结：本实验完成了《数据分析实战45讲》的第19讲内容（泰坦尼克乘客生存预测），源数据参见github链接，整体来说挖掘的比较粗糙，并没有做调优工作以及深入的分析挖掘工作，当基本流程还是比较明确的，有一个小tips:sklearn0.23版（好像21以上都可吧）已经可以支持直接用tree.plot_tree(model,……)来可视化决策树了，记得该行代码后要加上分号“;”，保存的图片还是蛮清晰的就是太大了不好看，也亏我白搞了老半天的graphviz ~~haha~~，当作一个教训吧！~~~~

本文地址：https://blog.csdn.net/wenkang2261/article/details/107577432