Kaggle爆文：一个框架解决几乎所有机器学习问题
Kaggle爆文：一个框架解决几乎所有机器学习问题
在数据科学领域，数据科学家往往将60-70%的时间用于数据清洗和算法应用。本文将介绍一个框架，帮助你系统地解决Kaggle上的机器学习问题。
什么是 Kaggle？
Kaggle是一个数据科学竞赛的平台，很多公司会发布一些接近真实业务的问题，吸引爱好数据科学的人来一起解决，可以通过这些数据积累经验，提高机器学习的水平。
应用算法解决 Kaggle 问题，一般有以下几个步骤：
- 识别问题
- 分离数据
- 构造提取特征
- 组合数据
- 分解
- 选择特征
- 选择算法进行训练
当然，工欲善其事，必先利其器，要先把工具和包都安好。
最方便的就是安装 Anaconda，这里面包含大部分数据科学所需要的包，直接引入就可以了，常用的包有：
- pandas：常用来将数据转化成 dataframe 形式进行操作
- scikit-learn：里面有要用到的机器学习算法模型
- matplotlib：用来画图
- 以及 xgboost，keras，tqdm 等。
第一步：识别问题
在这一步先明确这个问题是分类还是回归。通过问题和数据就可以判断出来，数据由 X 和 label 列构成，label 可以一列也可以多列，可以是二进制也可以是实数，当它为二进制时，问题属于分类，当它为实数时，问题属于回归。
第二步：分离数据
为什么需要将数据分成两部分？
用 Training Data 来训练模型，用 Validation Data 来检验这个模型的表现，不然的话，通过各种调节参数，模型可以在训练数据集上面表现的非常出色，但是这可能会是过拟合，过拟合就是太依赖现有的数据了，拟合的效果特别好，但是只适用于训练集，以致于来一个新的数据，就不知道该预测成什么了。所以需要有 Validation 来验证一下，看这个模型是在那里自娱自乐呢，还是真的表现出色。
在 scikit learn 包里就有工具可以帮你做到这些：
- 分类问题用 StrtifiedKFold
from sklearn.cross_validation import StratifiedKFold - 回归问题用 KFold
from sklearn.cross_validation import KFold
第三步：构造特征
这个时候，需要将数据转化成模型需要的形式。数据有三种类型：数字，类别，文字。当数据是类别的形式时，需要将它的每一类提取出来作为单独一列，然后用二进制表示每条记录相应的值。例如：
record 1: 性别 女
record 2：性别 女
record 3：性别 男
转化之后就是：
女 男
record 1: 1 0
record 2：1 0
record 3：0 1
这个过程 sklearn 也可以帮你做到：
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
或者
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
第四步：组合数据
处理完 Feature 之后，就将它们组合到一起。
如果数据是稠密的，就可以用 numpy 的 hstack:
import numpy as np
X = np.hstack((x1, x2, …))
如果是稀疏的，就用 sparse 的 hstack：
from scipy import sparse
X = sparse.hstack((x1, x2, …))
组合之后，就可以应用以下算法模型：
- RandomForestClassifier
- RandomForestRegressor
- ExtraTreesClassifier
- ExtraTreesRegressor
- XGBClassifier
- XGBRegressor
但是不能应用线性模型，线性模型之前需要对数据进行正则化而不是上述预处理。
第五步：分解
这一步是为了进一步优化模型，可以用以下方法：
PCA：Principal components analysis，主成分分析，是一种分析、简化数据集的技术。用于减少数据集的维数，同时保持数据集中的对方差贡献最大的特征。
from sklearn.decomposition import PCA
对于文字数据，在转化成稀疏矩阵之后，可以用 SVD
from sklearn.decomposition import TruncatedSVD
SVD：Singular Value Decomposition，奇异值分解，是线性代数中一种重要的矩阵分解，它总能找到标准化正交基后方差最大的维度，因此用它进行降维去噪。
第六步：选择特征
当特征个数越多时，分析特征、训练模型所需的时间就越长，容易引起“维度灾难”，模型也会越复杂，推广能力也会下降，所以需要剔除不相关或亢余的特征。
常用的算法有完全搜索，启发式搜索，和随机算法。
例如，Random Forest：
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
或者 xgboost：
import xgboost as xgb
对于稀疏的数据，一个比较有名的方法是 chi-2：
最后的话
本文介绍了如何使用一个框架来解决Kaggle上的机器学习问题，从数据清洗到模型训练的整个流程都给出了详细的解释和代码示例。希望这些内容能帮助你更好地理解和应用机器学习算法。