Kaggle系列-房价预测-EDA

Kaggle系列

接触数据科学领域一段时间了，最近开始kaggle之旅，这系列博客主要是记录自己的学习过程，由于还是大二，属于初学者，能力有限，参考了很多大佬的优秀notebook。欢迎志同道合的朋友在评论席留言一同组队学习。
数据链接下面是kaggle房价预测的一个EDA

# 导入基本的库
%matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.stats as stats
import sklearn.linear_model as linear_model
import seaborn as sns
import xgboost as xgb
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.manifold import TSNE
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from IPython.display import HTML, display
pd.options.display.max_rows = 1000 # 设置最大可见行1000
pd.options.display.max_columns = 20 # 设置最大可见列20

数据导入

# 读取数据
train = pd.read_csv('train.csv')
test = pd.read_csv('test.csv')
train.head()

将数据进行分类

# 数值型
quantitative = [f for f in train.columns if train.dtypes[f] != 'object'] # 通过列表推导式来接受数值型数据和类别型数据
quantitative.remove('SalePrice')
quantitative.remove('Id')
# category 
qualitative = [f for f in train.columns if train.dtypes[f] == 'object']

print(train.shape)
print(len(quantitative))
print(len(qualitative))

结果表明
有1460个训练数据实例和1460个测试数据实例。
特征总数等于81，其中36个是定量特征，43个是分类+ Id和SalePrice。

查看缺失数据和异常

missing = train.isnull().sum()
missing = missing[missing>0]
missing.sort_values(inplace=True)
missing.plot.bar()

19个属性的值缺失，其中4个超过50％。
大多数情况下，NA意味着缺少按属性描述的主题，例如缺少游泳池，围墙，没有车库和地下室。

观察saleprice分布

import scipy.stats as st
y = train['SalePrice']
plt.figure(1); plt.title('Johnson SU')
sns.distplot(y, kde=False, fit=st.johnsonsu)
plt.figure(2); plt.title('Normal')
sns.distplot(y, kde=False, fit=st.norm)
plt.figure(3); plt.title('Log Norm')
sns.distplot(y, kde=False, fit=st.lognorm)

显然，SalePrice不遵循正态分布，因此在执行回归之前必须先对其进行转换。
虽然对数转换做得很好，但最合适的方法是无限的Johnson分布。

下面对特征进行正态性检验

test_normality = lambda x: stats.shapiro(x.fillna(0))[1] < 0.01
normal = pd.DataFrame(train[quantitative])
normal = normal.apply(test_normality)
print(not normal.all())

结果为False
说明所有的特征都不符合正态分布

对于category数据

• 使用定性变量，我们可以实现两种方法。
  第一个是检查SalePrice关于变量值的分布并枚举它们。
  其次，为每个可能的类别创建虚拟变量。

# 通过这些category的数据对saleprice的影响可视化分析
for c in qualitative:
    train[c] = train[c].astype('category')
    if train[c].isnull().any():
        train[c] = train[c].cat.add_categories(['MISSING'])
        train[c] = train[c].fillna('MISSING')
def boxplot(x, y, **kwargs):
    sns.boxplot(x=x, y=y)
    x=plt.xticks(rotation=90)
f = pd.melt(train, id_vars=['SalePrice'], value_vars=qualitative )
g = sns.FacetGrid(f, col='variable', col_wrap=2, sharex=False, sharey=False, height=5)
g = g.map(boxplot, 'value', 'SalePrice')

关于SalePrice，某些类别似乎比其他类别更为多样化。
街道对房价产生很大影响。
最高的似乎是Partial SaleCondition。
所拥有的财富似乎大大提高了价格。
类别值之间的差异也有所不同。

进行方差分析

• 不同总体直接的均值是否存在差异，原假设是$h0:a1=a2=a3$

def anova(frame):
    anv = pd.DataFrame()
    anv['feature'] = qualitative
    pvals = []
    for c in qualitative:
        samples = []
        for cls in frame[c].unique():
            s = frame[frame[c] == cls]['SalePrice'].values
            samples.append(s)
        pval = stats.f_oneway(*samples)[1]
        pvals.append(pval)
    anv['pval'] = pvals
    return anv.sort_values('pval')
a = anova(train)
a['disparity'] = np.log(1./a['pval'].values)
sns.barplot(data=a, x='feature', y='disparity')
x=plt.xticks(rotation=90)

这是类别变量对SalePrice的影响的快速估计。对于每个变量，SalePrices根据类别值划分为不同的集合。然后使用方差分析测试集是否具有相似的分布。如果变量的影响较小，则设定均值应相等。pval的减少是分区多样性增加的标志。

相关性分析

• 减少冗余问题，或者避免多重共线性的影响，我们一般选取特征的时候选取不相关的

def spearman(frame, features):
    spr = pd.DataFrame()
    spr['feature'] = features
    spr['spearman'] = [frame[f].corr(frame['SalePrice'], 'spearman') for f in feartures]
    spr = spr.sort_values('spearman')
    plt.figure(figsize=(6, 0.25*len(feartures)))
    sns.barplot(data=spr, y='feature', x='spearman', orient='h')
feartures = quantitative + qual_encoded
spearman(train, feartures)

在本题情况下，使用Spearman相关性更好，因为即使它们是非线性的，它也可以获取变量之间的关系。综合质量是制定房价的主要标准。街道影响很大，部分本身具有内部价值，但某些地区的房屋也倾向于具有相同的特征，从而导致相似的估值。

斯皮尔曼相关系数和皮尔逊相关系数区别如下

• 1连续数据，正态分布，线性关系，用pearson相关系数是最恰当，当然用spearman相关系数也可以，效率没有pearson相关系数高。
• 2上述任一条件不满足，就用spearman相关系数，不能用pearson相关系数。
• 3两个定序测量数据（顺序变量）之间也用spearman相关系数，不能用pearson相关系数。
• 4Pearson相关系数的一个明显缺陷是，作为特征排序机制，他只对线性关系敏感。如果关系是非线性的，即便两个变量具有一一对应的关系，Pearson相关性也可能会接近0。
• 上述因为数据不满足正态分布，且存在一部分的定类数据因此我们使用spearman相关系数

接下来观察数值型数据和category数据不同特征之间的相关性

plt.figure(1)
corr = train[quantitative+['SalePrice']].corr()
sns.heatmap(corr)
plt.figure(2)
corr = train[qual_encoded+['SalePrice']].corr()
sns.heatmap(corr)

变量之间有许多强相关性。车库似乎与房屋建于同一年，地下室的面积通常与一楼相同，这是显而易见的。车库面积与汽车数量密切相关。邻居与许多其他变量相关联，这证实了同一地区的房屋具有相同特征的想法。居住类型与高等级的厨房呈负相关。

Pairplots

• 看每一个特征与y的关系

def pairplot(x, y, **kwargs):
    ts = pd.DataFrame({'time': x, 'val': y})
    plt.scatter(ts['time'], ts['val'])
    plt.xticks(rotation=90)
f = pd.melt(train, id_vars=['SalePrice'], value_vars=quantitative+qual_encoded)
g = sns.FacetGrid(f, col='variable', col_wrap=2, sharex=False, sharey=False)
g = g.map(pairplot, 'value', 'SalePrice')

参考资料
邮箱：ypj1981834607@163.com