一、数据分析介绍
什么是数据分析？
- 数据分析就是利用机器学习等算法分析数据、挖掘数据信息的一个过程。
- 机器学习是大数据分析的核心方法
- 机器学习就是让计算机从大量的数据中学习相关的规律，然后利用学习来的规律对未知数据进行预测的方法。
1、机器学习发展历程
2、机器学习的分类
2.1、有监督学习(supervised learning)
数据集中的样本带有标签，有明确目标
- 实例：信用风险评估 根据用户的历史还款记录和信用账户账龄等信息，预测用户未来是否违约。
2.2、无监督学习(unsupervised learning)
数据集中的样本没有标签，没有明确目标
- 实例：电信用户聚类 根据用户的通信行为数据集，将电信用户划分为不同的群体
2.3、强化学习(reinforcement learning)
智慧决策的过程，通过过程模拟和观察来不断学习、提高决策能力
- 实例：AlphaGo
3、机器学习的基本概念和流程
3.1、机器学习的基本概念
1、明确目标
- 将实际问题转换为数学问题
- 明确需要的数据的形式
- 明确机器学习的目标分类、回归还是聚类，还是其他
1、什么是分类
- 分类就是根据样样本数据的特征或属性，将其分到某一已有的类别中 eg：在电子邮箱服务中，将邮箱划分为正常邮件或垃圾邮件，这时比较典型的一个分类问题。
2、什么是回归
- 在日常生活中，我们会碰到目标特征为连续型的预测问题，例如收入预测、销量预测和商品预测等，这种问题称为回归问题。 eg：根据钻石的切割、成色、净度、卡拉重量和价格等特征，对钻石的价格进行预测。
3、什么是聚类
- 聚类就是将数据集中类似的样本进行分组的过程，每一个称为一个“簇” eg：根据全球各地观测到的气候特征，将全球划分为不同的气候区域
3.2、机器学习的基本流程
下图为信贷模型完整流程示意：
信贷模型
- 目标：根据借贷人的基本信息如收入、教育程度、婚姻状态等，预测借贷人未来是否违约
- 研究的问题“是否违约”称为目标变量
- 研究的问题是一个分类问题
特征：
- 在信贷模型中，我们收集到的数据集中的变量有：性别、收入、教育程度、婚姻状态等，我们把这些变量称为特征。
- 特征不仅仅包括这些可以直接获得的变量，还包括利用原始信息构成的新的变量。
特征的数据类型：
1、训练集和测试集
- 在银行贷款案例中，我们将获取到的数据集分为两部分，一部分用来学习分类、训练模型，称之为训练集；另一部分用来预测，即测试训练好的模型的预测能力，称之为测试机
- 一般按照一定的比例随机的将数据集划分为训练集和测试机
2、训练模型和测试模型
1、训练模型
- 用训练集来训练模型，其中每个训练样本由特征和目标变量组成
- 银行借贷案例中，每个训练样本有四种特征(性别、收入、教育程度、婚姻状态)，一个目标变量(是否违约)
2、测试模型
- 当完成模型训练后，利用测试集对模型进行测试，检验模型的好坏
- 将测试集输入训练好的模型，输出预测值
- 通过性能指标，比较预测的目标变量值和实际目标变量值之间的差别，评价模型的好坏
3、模型性能评估
- 在回归问题上，通常用均方误差(MSE)来评价模型的好坏
- 在分类问题上，常用正确率和错误率来评价模型的好坏
- 混淆矩阵(confusion matrix)可以直观查看分类问题中预测分类与真实分类的情况
- ①正确率(Accuracy)：正确分类(预测类别与实际类别相等) 样本数占样本总数的比例：
- 一般情况下，正确率越大，表示模型预测效果越好
- ② 错误率：错误分类(预测类别与实际类别不相等)样本数占样本总数的比例：
- 一般来说，错误率越小，表示模型越策效果越好
- ③召回率(recall)和精度(precision)：
- ④ROC曲线基本概念：
- ⑤AUC值：
二、机器学习算法模型与算法
不同的模型能达到不同的效果，如果选择错模型，就会无用功。
1、线性回归
基本思想：
- 就是寻找一条直线，使得所有样本尽可能地落在它的附近，即目标变量y和特征x之间的关系近似遵循一条直线
1.1、公式及图解
- 一元线性回归模型为：
1.2、线性回归的特点：
- 形式简单，易于建模
- 具有很好的可解释性
2、逻辑回归
- 逻辑回归之所以称为“回归”，是因为它采用了回归分析的思想。然而，它是用来解决分类问题的模型，通常解决的是二分类问题
- 逻辑回归是应用最为广泛的模型之一
- ①金融领域的风险评估
- ②互联网广澳点击预测
从线性回归到逻辑回归
- 在线性回归中，预测目标y是连续型，模型如下
- 假如要解决的是二分类问题，也就是预测目标y为离散型
- 这时线性回归无法解决该问题
- 为了能够利用回归的方法来解决二分类问题，需要对线性回归的输出作改变
改变方式—引入Logistic函数
2.1、逻辑回归公式
2.2、逻辑回归的特点
- 速度快，适合二分类问题
- 简单易于理解，可以直接看到各个特征的权重
3、K近邻(KNN)
K近邻并没有学习的过程，而是在预测的时候根据数据的状况直接进行预测
3.1、K近邻算法流程
- 确定K的大小和相似度的计算方法
- 从训练样本中挑选k个与测试样本最相似的样本
- 根据k个训练样本的类别，通过投票的方式来确定测试样本的类别
3.2、K近邻(KNN)的特点
优点：
- 简单实用，易于实现
- 对异常数据不敏感
缺点：
- 计算效率不高
4、决策树
生活中有很多场景需要我们通过一系列问题的诊断结果来进行决策。
4.1、决策树的基本结构
- 一个根节点(没有箭头指向它)：图中的“收入”就是一个根节点
- 内部节点(既有箭头指向它，它又有箭头指出)：图中的“教育程度”就是一个内部节点
- 叶子节点(只有箭头指向它，它没有箭头指出)：表示一个类，图中粉色和绿色方块就是两个叶子节点
4.2、决策树的生成
- 决策树模型就是基于特征，自动生成一颗具有分类能力的树的过程
- 从根节点开始，进行特征的选择(如年龄)
- 然后选择该节点特征的分裂点，根据分裂点分裂节点(如50)
- 然后选择新的特征作为分支节点，继续分裂，直至达到一定条件停止分裂，形成一颗决策树
4.3、决策树的特点
- 原理简单、易于理解
- 具有较强的解释性
- 对缺失值也有很好的处理方式
5、K-means聚类
- 聚类：“物以类聚，人以群分”
- K-means聚类原理： 将n个样本划分到K个簇中，其中每个样本归属于距离自己最近的簇
- 聚类效果：使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低
5.1、K-means算法步骤
1、随机选取K个样本作为初始中心 2、重复迭代如下步骤直至收敛：
代码语言：javascript复制 ①把每个样本指派到最近的中心，形成K个簇
②重新计算每个簇的中心
③直到中心不在发生变化
5.2、K-means算法的优缺点
优点：
- 算法实现简单、直观
- 支持多种距离计算
缺点：
- 聚类结果依赖于初始于K个中心的选择
- 需要指定K值和初始化K个簇
- 不易处理非簇状数据，且易受离群值的影响
6、PCA降维
- 高纬数据给数据分析带来的一个严重的挑战是维度灾难问题，即模型的复杂度和计算量随着维数的增加而呈指数增长
- 降维试解决维度灾难的一种手段
假如我们现在要借助用户手机的通信数据对用户价值进行分析，原始通信数据包括：入网时间、套餐价格、每月话费、每月流量、每月通话时长、欠费金额、欠费月数等7个特征，但它的“内在维度”可能只有3个：用户忠诚度、消费能力、欠费指数，这3个维度能够更加直观地对用户价值进行刻画
- 即将原始7维数据降为3维
6.1、PCA的基本思想
主成分分析(PCA)是一种有效的降维方法
- 构成原始特征的一系列线性组合形成低维的特征，以去除相关数据的相关性，并使降维后的数据最大程度地保持原始高维数据地信息
- 即把多个特征转换为少数几个互不相关地总和特征，且尽可能地保留原始数据地信息，这些互不相关地综合特征称为主成分
6.2、步骤
6.3、特点
优点：
- 计算效率高
- 便于理解低维数据
缺点：
- 构建的主成分特征没有明确的含义
三、数据分析的工具与介绍
1、数据分析常用工具
- 基于Python的Scikit-learn库
- 基于Hadoop的Mahout
- 基于Spark的Mllib模块
2、常用到的Python模块
- Numpy库：科学计算基础库
- Pandas库：数据处理和分析工具库
- Scipy库：算法和数学工具库
- Matplotlib：绘制数据图表的库
- Scikit-learn(简称Sklearn)库：机器学习库
3、Sklearn库
3.1、Sklearn库简介
Sklearn是Python著名的机器学习库
- 封装了众多机器学习算法，内置了许多公开数据集，且拥有完整的文档
- 实现了数据预处理、分类、回归、降维、特征选择、特征抽取和模型评价等机器学习功能
- Sklearn官网：http://scikit-learn.org/stable/index.html#
3.2、常用模块
- 分类：Classification 包括逻辑回归、K近邻、决策树等
- 回归：Regression 线性回归
- 聚类：Clustering K-means
- 降维：Dimensionality reduction 主成分分析(PCA)
- 模型选择：Model selection
- 预处理：Preprocessing
4、Mahout
- Apache Mahout是Apache Software Foundation（AFS）旗下的一个开源项目，提供了一些经典的机器学习的算法
- Mahout安装官网：http://archive.apache.org/dist/mahout/
- 基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的分布式框架，通过MapReduce模式实现
- 封装了大量数据挖掘经典算法，包括聚类、分类等
5、基于Spark的Mllib模块
5.1、Spark简介
- Spark是专用大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。具有运行速度快。容易使用、通用性强、运行模式多样的特点
- Spark安装官网：http://spark.apache.org/downloads.html
- Spark 分布式数据分析
- 允许用户将数据加载至集群内存，并多次对其进行查询，非常适合用于机器学习算法。
- Spark的一个最大特点就是它的分布式计算，即它可以将一个大任务分解成很多小人物，交给很多台机器去分别完成，最后汇总，这就是“人多力量大”的道理。
除了数据处理性能上的优化，Spark还提供了多种特殊环境下的数据分析工具
5.2、Mllib
- Mllib是构建在Apache Spark之上，一个专门针对大数据处理通用的、快速的引擎
- Mllib是Spark的可以拓展的机器学习库
- 由以下部分组成： 通用的学习算法和工具，包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维、以及调优等。
Mllib提供的工具：
- 机器学习算法：常用的学习算法，如分类、回归、聚类
- 特征：特征提取、选择及降维
- 存储：保存和加载算法、模型
- 实用工具：线性代数，统计，数据处理等
四、使用K近邻构造糖尿病诊断模型(案例)
1、前提准备
此案例的目标：
- 根据历史数据信息，建立糖尿病自动诊断模型，预测被诊断者是否患有糖尿病
- 分类问题
- 使用K邻近算法进行分类
糖尿病的背景介绍：
- 主要特征：高血糖
- 检测糖尿病大多需要检查血糖、体重、胰岛素水平等
数据集特征说明：
2、分析过程
2.1、数据导入
- 载入pandas库，利用read_csv函数读取数据
import pandas as pd
diabetes = pd.read_csv("./input/india_diabetes.csv")- 数据查看
# 数据查看
display(diabetes.head(10)) - 导入后的数据表格一共9列
- Pandas中describe()函数可查看数据集中变量的描述性信息
2.2、数据划分
- 在数据集划分之前，将特征和目标变量分离
- 其中X为特征，Y为目标变量
X=diabetes.iloc[:,:8]
Y=diabetes.iloc[:,8:9]- 特征变量中，怀孕次数(Pregnancies)为离散型特征，其它为连续型特征
- 另一种切分方法：载入sklearn.model_selection，利用train_test_split()函数将数据集按照一定的比例随机划分为训练集和测试机
# 将数据集划分为训练集和测试集
# 通过控制random_state
# 可以保证每次切分的时候，得到的结果是一样的
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,Y,test_size=0.2,random_state=10,stratify=diabetes['Outcome'])代码解释：
- 将数据集按8:2比例划分成训练集(train)和测试集(test)
- test_size为测试集比例(0.2表示测试集占总样本的比例)
- 参数stratify保持测试集和训练集中Outcome(目标变量)类别比例不变
用训练集训练模型
- 从sklearn.neighbors中载入k近邻算法KNeighborsClassifier
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 生成模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
# 训练模型
knn.fit(X_train,y_train)利用测试集测试模型：
代码语言：javascript复制# 测试模型
y_predict = knn.predict(X_test)
# 测试集上的预测结果
y_predict
- 其中"1"表示"是"，“0"表示"否”
模型性能评估
- sklearn中有可直接得出正确率的函数：accuracy_score()
# 查看模型的正确率
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy_score(y_test,y_predict)
# 74.5%的数据预测是正确的得到的结果是：0.745
我们也可以通过混淆矩阵计算正确率
性能提成
- 再上述K近邻模型中，K=5，我们知道，对于不同的K值，将会得到不同的模型，所以尝试取不同的K值，得到最优模型。
klist = [3,5,7,9]
knn_grid = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
# 搜索参数
knn_grid = GridSearchCV(knn_grid,dict(n_neighbors = klist), cv=10)
# GridSearchCV
# 训练
knn_grid.fit(X_train,y_train)
# 获取最佳
y_predict_grid = knn_grid.best_estimator_.predict(X_test)- 利用Python自动选取最优K值
#最优K值
knn_grid.best_params_
{'n_neighbors': 3}- 用选取的最优K值进行预测
#利用最优k值进行预测
y_predict_grid = knn_grid.best_estimator_.predict(X_test)
accuracy_score(y_test,y_predict_grid)
# 77.5%结果为：0.775
以上就是一个完整的机器学习流程。
3、完整代码
代码语言：javascript复制# warning
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
# 数据展示方法
from IPython.display import display
# 载入pandas
import pandas as pd
# matplotlib
%matplotlib inline
# 载入数据
diabetes = pd.read_csv("./input/india_diabetes.csv")
# 数据查看
display(diabetes.head(10))
# 查看数据维度
diabetes.shape
# 统计各列键非空数据数量、数据类型
diabetes.info()
# 描述性统计
diabetes.describe()
# 查看目标特征各个类别的数量
diabetes['Outcome'].value_counts()
数据集划分
# 将目标变量和特征分离
# 特征和label的分离
X=diabetes.iloc[:,:8]
Y=diabetes.iloc[:,8:9]
# 将数据集划分为训练集和测试集
# 通过控制random_state
# 可以保证每次切分的时候，得到的结果是一样的
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,Y,test_size=0.2,random_state=10,stratify=diabetes['Outcome'])
X_train.head()
# 查看训练集中目标变量类别比例
y_train['Outcome'].value_counts()
# 查看测试集中目标变量类别比例
y_test['Outcome'].value_counts()
学习算法——knn
# 训练模型
# 载入模型
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 生成模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
# 训练模型
knn.fit(X_train,y_train)
# 测试模型
y_predict = knn.predict(X_test)
# 测试集上的预测结果
y_predict
# 查看模型的正确率
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy_score(y_test,y_predict)
# 74.5%的数据预测是正确的
另一种办法：
from sklearn import metrics
import seaborn as sns
colorMetrics = metrics.confusion_matrix(y_test,y_predict)
sns.heatmap(colorMetrics,annot=True,fmt='d')
选取最优K值
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
klist = [3,5,7,9]
knn_grid = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
# 搜索参数
knn_grid = GridSearchCV(knn_grid,dict(n_neighbors = klist), cv=10)
# GridSearchCV
# 训练
knn_grid.fit(X_train,y_train)
# 获取最佳
y_predict_grid = knn_grid.best_estimator_.predict(X_test)
#最优K值
knn_grid.best_params_
#利用最优k值进行预测
y_predict_grid = knn_grid.best_estimator_.predict(X_test)
accuracy_score(y_test,y_predict_grid)
# 77.5%
