加州位于美国西南部，是美国经济较为发达、人口较为密集的行政区之一。加州的房价受到房龄、人口规模、地理位置等多种因素影响。本案例使用加州房价数据集，首先进行数据预处理和探索性数据分析，然后依次进行特征抽取、离散化、标准化、特征选择，最后建立线性回归模型对房价进行预测。
1. 读数据表
首先，读取 加州房价数据集 ，该数据集包含约2万个样本，含有房龄、居民收入、地理位置等9个影响房价水平的特征。本案例将着眼特征工程的角度，进行特征抽取、离散化、标准化和特征选择，最后使用线性回归模型对房价进行预测。
2. 缺失值检测
使用缺失值检测组件，查看数据集中是否存在缺失值。
数据缺失值情况：
过滤的缺失值行数:
如表中所示，除total_bedrooms字段含有207个缺失值以外，其他字段均不存在缺失值。
3. 卧室总数分布
为确定对total_bedrooms进行填充的策略，使用直方图查看该变量的分布。
从上图可以看出，total_bedrooms呈现明显的右偏分布，中位数比均值更能代表该变量的中心趋势。
4. 缺失值填补
接下来对total_bedrooms进行缺失值填补，填补策略选择中位数。填充后的数据集如下所示。
完成缺失值处理后，进行探索性数据分析，以了解特征的分布以及特征之间的关系。
5. 房屋经纬度分布
以经度(longtitude)为X轴，以纬度(latitude)为Y轴绘制散点图，以查看房屋的地理分布特征。
从上图中可以看出，该房屋的地理分布较为广泛，部分地理区域的数据较为稀疏。
6. 房屋到海距离占比
绘制房屋到海距离(ocean_proximity)的饼图，以查看各类型房屋的占比情况。
从上图可以看出，有接近一半的房屋位于距离海边车程一小时的距离（<1H OCEAN)，约三分之一的房屋位于内陆（INLAND)，只有少部分房屋邻近海洋或湾区(NEAR OCEAN，NEAR BAY)，几乎没有房屋位于岛上（ISLAND）。
7. 房屋到海距离与各房屋属性的关系
以到海距离(OCEAN PROXIMITY)为分组变量，绘制房龄、房价、收入、居民数、人口规模、卧室总数、房间总数的雷达图。
从图中可以看出，岛上的房龄、房价明显高于其他地区，而人口规模、居民数、总房间数、总卧室数均低于其他地区。此外，内陆的居民收入、房龄、房价均较低。
8. OneHot编码
由于到海距离为字符串，不能直接用于建模，将其转换为哑变量，转换结果如下所示。
9. 决策树离散化
接下来使用决策树离散化将经度和维度这两个特征进行分箱，设置最大分箱数为5。分箱结果如下所示。
10. 收入中位数分布
然后绘制收入中位数的箱图，从图中可以看出该变量存在较多离群值。
11. Robust标准化
由于数据集中存在离群值，使用Robust标准化方法，对房龄、房间总数、卧室总数、人口规模、居民数、居民收入进行标准化。
12. 递归特征消除
为筛选出对房价有较大影响的特征，使用递归特征消除组件对特征进行选择，设置特征选择模型为LASSO、保留50%的特征、每步递归消除1个特征。最终选择出的6个特征为房屋是否位于内陆、房龄、总卧室数、人口规模、居民数、居民收入水平。
已选择特征列: ocean_proximity_INLAND, housing_median_age, total_bedrooms, population, households, median_income
13. 训练/测试集划分
下面划分出训练集和测试集，其中测试集占比为20%。
14. 线性回归
以房价为因变量，输入先前通过递归特征消除方法选择的6个特征列训练线性回归模型，模型参数如下所示。
系数
截距
0.252983
从表中可以看出，房龄、居民数、居民收入水平与房价正相关，房屋位于内陆、人口规模与房价负相关，总卧室数对房价影响较小。
15. 模型预测
下面使用已训练的线性回归模型在测试集上进行预测，预测结果如下表所示。
16. 回归模型评估
最后对回归模型的效果进行评估。如表所示，线性回归模型的决定系数为0.626，即该模型能够解释测试集上62.6%的变异情况。
