2.1.12.2.Logistic regression with Python

1. Titanic: Machine Learning from Disaster

• 在資料頁面按下Download, 即可下載CSV檔

• 從頁面上可得到資料欄位的說明

2.資料探勘及分析

1. 匯入基本的library

   • pandas, numpy, matplotlib, seaborn

     import pandas as pd
     import numpy as np
     import matplotlib.pyplot as plt
     import seaborn as sns

2. 將圖表直接嵌入到Notebook之中

    %matplotlib inline

3. 讀取資料並了解資料

   • 讀取資料

     train = pd.read_csv('USA_Housing.csv')

   • 先了解資料欄位的型別以及變數的型態, 由pd.info()可以知道這份資料有9個欄位: 有2筆屬於float, 4筆屬於int64, 3筆屬於uint8

     train.info()

     

   • 可以確認前幾筆資料的內容長怎樣, 例如確認前10筆

     train.head(10)

     

4. 視覺化分析

   • Seaborn Heatmap: 創建一個映射圖以了解缺少的資料

     • 可以發現Age, Cabin有一些屬於null的資料

       sns.heatmap(train.isnull(), yticklabels = False, cbar = False, cmap='viridis')

       

   • Seaborn countplot: 瞭解倖存者的比例

     • 表示生還者

     sns.set_style('whitegrid')
     sns.countplot(x = 'Survived', data = train)

     

   • Seaborn countplot:瞭解倖存者/非倖存者的男女比例

     sns.countplot(x = 'Survived', hue = 'Sex', data = train, palette='RdBu_r')

     

   • Seaborn countplot:瞭解倖存者/非倖存者的上船港口比例

     sns.countplot(x = 'Survived', hue = 'Embarked', data = train, palette='RdBu_r')

     

   • Seaborn countplot:瞭解倖存者/非倖存者跟艙等間的關係

     sns.countplot(x = 'Survived', hue = 'Pclass', data = train, palette='RdBu_r')

     

   • Seaborn distplot: 瞭解船上的乘客年齡分佈

     sns.distplot(train['Age'].dropna(), kde = False, bins = 30)

     

   • Seaborn countplot:船上的人是否有兄弟姊妹: 大多數的人都是單身

     sns.countplot(x = 'SibSp', data = train)

     

   • pandas plot: 乘客票價區間的分佈

     train['Fare'].plot.hist(bins=40, figsize = (10, 4))

     

   • Plotly and Cufflinks: 建立互動式的圖表

     import cufflinks as cf
     cf.go_offline()
     train['Fare'].iplot(bins=40)

     

   • Seaborn boxplot: 可以看出不同等級的機艙乘客的年齡分佈

     plt.figure(figsize=(10,7))
     sns.boxplot(x='Pclass', y='Age',data=train)

     

3.分類及處理不存在的資料

• 在進行訓練之前, 需要先檢視原始資料是否有缺漏, 並設法補充缺漏的地方

• 從heat map中可以發現Age, Cabin有一些屬於null的資料

  • 先對Age資料做處理: 目的是填充NA的資料

    • 定義一個function用來替換掉null值的資料

    #將null值換成假資料
    def impute_age(cols):
      Age = cols[0]
      Pclass = cols[1]
    
      if pd.isnull(Age):
    
          if Pclass == 1: 
              return 37
          elif Pclass == 2:
              return 29
          else:
              return 24
      else:
          return Age
    
    train['Age'] = train[['Age', 'Pclass']].apply(impute_age, axis = 1)
    
    #重新畫heat map
    sns.heatmap(train.isnull(), yticklabels = False, cbar = False, cmap='viridis')

  • 重新畫出的heat map可以看出, Age的部分的na已經處理好了

  • 接著處理Cabin: 目的是丟棄NA的資料

    • drop Cabin

      train.drop('Cabin', axis = 1, inplace = True)
      #drop後仍有一些NA
      sns.heatmap(train.isnull(), yticklabels = False, cbar = False, cmap='viridis')

      

    • drop NA的column

      train.dropna(inplace = True)
      sns.heatmap(train.isnull(), yticklabels = False, cbar = False, cmap='viridis')

      

  • 對於某些離散特徵, 例如Sex, Embarked, 可以轉成one-hot編碼, 目的是利用one-hot編碼數值化這些離散資料以進行後面的training

    • 處理Sex資料

      #性別
      #one hot 編碼
      sex = pd.get_dummies(train['Sex'], drop_first=True)
      sex.head()

      

    • 處理Embarked資料

      #登船港口
      embark = pd.get_dummies(train['Embarked'], drop_first=True)
      embark.head()

      

  • 將原始資料跟one-hot的資料concat在一起

    train = pd.concat([train, sex, embark], axis = 1)
    train.head()

    

  • 從資料中移除原始的Sex, Embarked資料, 此外移除不需要的Name, Ticket, PassengerId

    train.drop(['Sex', 'Embarked', 'Name', 'Ticket', 'PassengerId'], axis = 1, inplace = True)
    train.head()

    

4.訓練及建模以預測乘客是否會生還

• 接著用除了Survived以外的資料來預測Survived, 在實際案例時可以使用另一批資料做為測試資料. 這邊使用的是sklearn

  • 首先用train_test_split, 這個函式可以隨機劃分訓練集和測試集

    X = train.drop('Survived', axis = 1)
    Y = train['Survived']
    from sklearn.cross_validation import train_test_split
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.4, random_state=101)

  • 接著使用Logic regression的library進行訓練, 接著進行預測

    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
    logmodel = LogisticRegression()
    logmodel.fit(X_train, y_train)
    predictions = logmodel.predict(X_test)

• Evaluate model

    from sklearn.metrics import classification_report
    print(classification_report(y_test, predictions))

  

  • confusion matrix

    from sklearn.metrics import confusion_matrix
    confusion_matrix(y_test, predictions)