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  • 这里的情况是不同的,而且有点误导,特别是当您将predict_proba方法与同名的sklearn方法进行比较时。在Keras(不是sklearn包装器)中,方法predict_proba与方法predict完全相同。你甚至可以检查一下here:def predict_...

    这里的情况是不同的,而且有点误导,特别是当您将predict_proba方法与同名的sklearn方法进行比较时。在Keras(不是sklearn包装器)中,方法predict_proba与方法predict完全相同。你甚至可以检查一下here:def predict_proba(self, x, batch_size=32, verbose=1):

    """Generates class probability predictions for the input samples

    batch by batch.

    # Arguments

    x: input data, as a Numpy array or list of Numpy arrays

    (if the model has multiple inputs).

    batch_size: integer.

    verbose: verbosity mode, 0 or 1.

    # Returns

    A Numpy array of probability predictions.

    """

    preds = self.predict(x, batch_size, verbose)

    if preds.min() < 0. or preds.max() > 1.:

    warnings.warn('Network returning invalid probability values. '

    'The last layer might not normalize predictions '

    'into probabilities '

    '(like softmax or sigmoid would).')

    return preds

    所以-在二进制分类的情况下-输出取决于网络的设计:如果网络的最终输出是通过一个sigmoid输出获得的,那么predict_proba的输出只是分配给类1的概率。

    如果网络的最终输出是通过应用softmax函数的二维输出获得的,那么predict_proba的输出是一对,其中[a, b],其中a = P(class(x) = 0)和b = P(class(x) = 1)。

    第二种方法很少使用,使用第一种方法在理论上有一些优势,但我想告诉你,以防万一。

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  • python简单预测模型步骤1:导入所需的库,读取测试和训练数据集。#导入pandas、numpy包,导入LabelEncoder、random、RandomForestClassifier、GradientBoostingClassifier函数import pandas as pdimport numpy as np...

    python简单预测模型

    步骤1:导入所需的库,读取测试和训练数据集。

    #导入pandas、numpy包,导入LabelEncoder、random、RandomForestClassifier、GradientBoostingClassifier函数

    import pandas as pd

    import numpy as np

    from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

    import random

    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

    from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier

    #读取训练、测试数据集

    train=pd.read_csv('C:/Users/AnalyticsVidhya/Desktop/challenge/Train.csv')

    test=pd.read_csv('C:/Users/AnalyticsVidhya/Desktop/challenge/Test.csv')

    #创建训练、测试数据集标志

    train='Train'

    test='Test'

    fullData =pd.concat(,axis=0) #联合训练、测试数据集

    步骤2:该框架的第二步并不需要用到python,继续下一步。

    步骤3:查看数据集的列名或概要

    fullData.columns # 显示所有的列名称

    fullData.head(10) #显示数据框的前10条记录

    fullData.describe() #你可以使用describe()函数查看数值域的概要

    步骤4:确定a)ID变量 b)目标变量 c)分类变量 d)数值变量 e)其他变量。

    ID_col =

    target_col =

    cat_cols =

    num_cols= list(set(list(fullData.columns))-set(cat_cols)-set(ID_col)-set(target_col)-set(data_col))

    other_col= #为训练、测试数据集设置标识符

    步骤5:识别缺失值变量并创建标志

    fullData.isnull().any()#返回True或False,True意味着有缺失值而False相反

    num_cat_cols = num_cols+cat_cols # 组合数值变量和分类变量

    #为有缺失值的变量创建一个新的变量

    # 对缺失值标志为1,否则为0

    for var in num_cat_cols:

    if fullData.isnull().any()=True:

    fullData=fullData.isnull()*1

    步骤6:填补缺失值

    #用均值填补数值缺失值

    fullData = fullData.fillna(fullData.mean(),inplace=True)

    #用-9999填补分类变量缺失值

    fullData = fullData.fillna(value = -9999)

    步骤7:创建分类变量的标签编码器,将数据集分割成训练和测试集,进一步,将训练数据集分割成训练集和测试集。

    #创建分类特征的标签编码器

    for var in cat_cols:

    number = LabelEncoder()

    fullData = number.fit_transform(fullData.astype('str'))

    #目标变量也是分类变量,所以也用标签编码器转换

    fullData = number.fit_transform(fullData.astype('str'))

    train=fullData='Train']

    test=fullData='Test']

    train = np.random.uniform(0, 1, len(train)) <= .75

    Train, Validate = train=True], train=False]

    步骤8:将填补和虚假(缺失值标志)变量传递到模型中,我使用随机森林来预测类。

    features=list(set(list(fullData.columns))-set(ID_col)-set(target_col)-set(other_col))

    x_train = Train.values

    y_train = Train.values

    x_validate = Validate.values

    y_validate = Validate.values

    x_test=test.values

    random.seed(100)

    rf = RandomForestClassifier(n_estimators=1000)

    rf.fit(x_train, y_train)

    步骤9:检查性能做出预测

    status = rf.predict_proba(x_validate)

    fpr, tpr, _ = roc_curve(y_validate, status)

    roc_auc = auc(fpr, tpr)

    print roc_auc

    final_status = rf.predict_proba(x_test)

    test=final_status

    test.to_csv('C:/Users/Analytics Vidhya/Desktop/model_output.csv',columns=)

    《来源于科技文献,经本人整理归纳,仅供学习和分享,如有侵权请联系删除》

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  • python简单预测模型

    万次阅读 2017-03-19 16:47:23
    python简单预测模型

    步骤1:导入所需的库,读取测试和训练数据集。

    #导入pandasnumpy包,导入LabelEncoderrandomRandomForestClassifierGradientBoostingClassifier函数

    import pandas as pd

    import numpy as np

    from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

    import random 

    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

    from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier

    #读取训练、测试数据集

    train=pd.read_csv('C:/Users/AnalyticsVidhya/Desktop/challenge/Train.csv')

    test=pd.read_csv('C:/Users/AnalyticsVidhya/Desktop/challenge/Test.csv')

    #创建训练、测试数据集标志

    train='Train'

    test='Test'

    fullData =pd.concat(,axis=0) #联合训练、测试数据集


    步骤2:该框架的第二步并不需要用到python,继续下一步。


    步骤3:查看数据集的列名或概要

    fullData.columns # 显示所有的列名称
    fullData.head(10) #显示数据框的前10条记录
    fullData.describe() #你可以使用describe()函数查看数值域的概要


    步骤4:确定a)ID变量 b)目标变量 c)分类变量 d)数值变量 e)其他变量。

    ID_col = 
    target_col = 
    cat_cols = 
    num_cols= list(set(list(fullData.columns))-set(cat_cols)-set(ID_col)-set(target_col)-set(data_col))
    other_col= #为训练、测试数据集设置标识符


    步骤5:识别缺失值变量并创建标志

    fullData.isnull().any()#返回TrueFalseTrue意味着有缺失值而False相反
    num_cat_cols = num_cols+cat_cols # 组合数值变量和分类变量
    #为有缺失值的变量创建一个新的变量
    # 对缺失值标志为1,否则为0
     
    for var in num_cat_cols:
        if fullData.isnull().any()=True:
            fullData=fullData.isnull()*1 


    步骤6:填补缺失值

    #用均值填补数值缺失值
    fullData = fullData.fillna(fullData.mean(),inplace=True)
    #-9999填补分类变量缺失值
    fullData = fullData.fillna(value = -9999)


    步骤7:创建分类变量的标签编码器,将数据集分割成训练和测试集,进一步,将训练数据集分割成训练集和测试集。

    #创建分类特征的标签编码器
    for var in cat_cols:
     number = LabelEncoder()
     fullData = number.fit_transform(fullData.astype('str'))
     
    #目标变量也是分类变量,所以也用标签编码器转换
    fullData = number.fit_transform(fullData.astype('str'))
     
    train=fullData='Train']
    test=fullData='Test']
    train = np.random.uniform(0, 1, len(train)) <= .75
    Train, Validate = train=True], train=False]


    步骤8:将填补和虚假(缺失值标志)变量传递到模型中,我使用随机森林来预测类。

    features=list(set(list(fullData.columns))-set(ID_col)-set(target_col)-set(other_col))
    x_train = Train.values
    y_train = Train.values
    x_validate = Validate.values
    y_validate = Validate.values
    x_test=test.values
    random.seed(100)
    rf = RandomForestClassifier(n_estimators=1000)
    rf.fit(x_train, y_train)
     


    步骤9:检查性能做出预测

    status = rf.predict_proba(x_validate)
    fpr, tpr, _ = roc_curve(y_validate, status)
    roc_auc = auc(fpr, tpr)
    print roc_auc
    final_status = rf.predict_proba(x_test)
    test=final_status
    test.to_csv('C:/Users/Analytics Vidhya/Desktop/model_output.csv',columns=)
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  • 项目背景电影《泰坦尼克号》改编自一个真实故事。1912年4月15日,这艘号称...2.提出问题 泰坦尼克号生存率预测 :具有什么特征的人在泰坦尼克号中更容易存活?3. 采集数据:数据来源于kaggle网站Titanic项目: kaggl...
    1. 项目背景

    电影《泰坦尼克号》改编自一个真实故事。1912年4月15日,这艘号称“永不沉没”的泰坦尼克号在首航期间,撞上冰山后沉没,船上的2224名乘客和机组人员,其中只有772人存活下来,生还率只有32%。 这一耸人听闻的悲剧震撼了国际社会!

    2.提出问题

    泰坦尼克号生存率预测 :具有什么特征的人在泰坦尼克号中更容易存活?

    3. 采集数据:

    数据来源于kaggle网站Titanic项目: kaggle.com/c/titanic

    4.特征工程

    Dima:02 手把手教你做特征工程zhuanlan.zhihu.com
    特征工程到底是什么?www.zhihu.com
    3474984bac42035499b520c2e6a3985c.png

    特征工程(feature engineering)是指从原始数据中提取特征并将其转换为适合机器学习模型的格式。坊间有一个大家公认的看法,“数据和特征决定了数据挖掘项目的上限,而算法只是尽可能地逼近这个上限”。特征处理是特征工程的核心部分,sklearn提供了较为完整的特征处理方法,包括数据预处理,特征选择,特征降维等。

    1dcf9942c66792c6bcd9e51c5575be70.png

    经典特征工程包括探索性数据分析、特征理解、特征增强、特征构建和特征选择5个步骤,为进一步解释数据并进行预测性分析做准备。

    dfbdd5ef29c18ba6d6c64e3abae33475.png

    4.1 探索性数据分析

    探索性数据分析(EDA,exploratory data analysis)对数据集进行基本的描述性统计(大小、形状),并进行可视化操作,以便更好地理解数据的性质。

    4.1.1 导入数据

    #1导入包&数据集

    82cee4d83cbb0f62adb5bccf027a0391.png

    #2 查看数据集差异

    c4c7813ada57245e5af6dd62116858db.png

    train.csv比test.csv多了一列Survived,即是否生存,这正是我们要解决的问题:本文即是通过对train.csv的机器学习,来预测test.csv的Survived水平。test.csv的特征与训练数据train.csv的特征一致时才能直接应用训练模型进行预测,所以要将二者合并起来一起清洗,这样保证了后面test.csv的特征数据可直接带入进行预测。

    #合并训练集和测试集&查看合并结果

    c544547288463da53c8df3659e203d2c.png

    4.1.2 描述性统计

    函数.head(),默认查看 前五行数据;

    e44c25bbe61f8657abe40a3a325224ae.png

    数据集字段说明如下

    19ed9faad87298be890f9610db8c6ca8.png

    full.describe(),只能查看数据类型的描述统计信息,对于非数据类型的数据不显示

    2b161a6a705ebe5aa55a90f89d8c77c1.png


    由上可知没有异常数据

    4.2特征理解——识别数据

    当拿到一个新的数据集时,识别数据基本工作流程:

    09802845cc542aff99b3b5f685f4c9ed.png

    函数.info(),查看每一列的数据类型,和数据总数

    96a1d61f120602140f6c123bb6f1f149.png

    a )数据类型如下:

    数据类型:Age、Fare、Parch、PassengerId、Pclass、SibSp、Survived;

    字串类型:Cabin、Embarked、Name、Sex、Ticket

    b) 数据总共有1309行,Survived是标签,用作机器学习预测,无需处理。数据类型:年龄(Age)、船舱号(Cabin)里面有缺失数据:

    • 年龄(Age)里面数据总数是1046条,缺失了263,缺失率20%;
    • 船票价格(Fare)里面数据总数是1308条,缺失了1条数据字符串列;
    • 登船港口(Embarked)里面数据总数是1307,只缺失了2条数据,缺失较少;
    • 船舱号(Cabin)里面数据总数是295,缺失了1014,缺失率77.5%,缺失较大。

    4.3. 特征增强——清洗数据

    4.3.1选择子集:无

    4.3.2列名重命名 :无

    4.3.3处理缺失值

    缺失值是数值类型:Age、Fare,用平均值取代

    dbd4e0bd3656f3c9127b3b6cec213d41.png

    缺失值是分类数据:Cabin、Embarked,用最常见的类别(众数)取代

    96fdbbae7ca48b4ea7ad5fbc5e230d23.png

    查看填充是否OK

    0e19ac932e7eb01e97859e63472a6bd2.png

    4.3.4处理异常值 : 无

    5. 特征抽取(特征构建)

    特征提取的对象是原始数据(raw data),它的目的是自动地构建新的特征,将原始特征转换为一组具有明显物理意义(Gabor、几何特征[角点、不变量]、纹理[LBP HOG])或者统计意义或核的特征。特征抽取的目的是将多维的或相关的特征降低到低维,以提取主要信息或生成与目标相关性更高的信息。

    5.1数据分类

    1数值类型:直接使用; 年龄(Age)、船票价格(Fare)、同代亲属数(SibSp)、不同代亲属数(Parch);

    2 时间序列:转化为单独年、月、日; 项目数据集中无时间字段

    3分类数据:用数值代替类别,通过One-hot编码形成dummy variables。

    • 有直接分类:登船港口(Embarked)、船舱等级(Pclass)、性别(Sex)
    • 无直接分类:船舱号(Cabin)、姓名(Name)、船票编号(Ticket)

    5.2特征转换

    (1)分类数据转换-(Sex):map函数(针对特征为两个分类)

    4e461013ac635582ecf7d8db9850b6a0.png

    map函数_Ly芳的博客-CSDN博客

    (2)分类数据转换-(Embarked): one-hot编码(针对特征为两个分类以上)

    Embarked显示的是乘客在那个港口登陆,而这又是类别数据,这时可用one-hot编码对这一列数据进行降维。即:给登陆港口C、S、Q分别建一列,如果是在该港口登陆则值为1,否则为0。这样每个乘客,即每一行,只会在三列中的一列为1,其余为0,这就实现了类别数据向数值型数据的额转化,且也实现了数据降维。

    #第1步 :使用 pandas 中的 get_dummies函数产生one-hot编码

    01599d94227f24f1f0f65410cde9f7b1.png

    函数get_dummies:pandas中的get_dummies方法_IT荻的博客-CSDN博客

    #第2步 :将第1步产生的 one-hot编码产生的虚拟变量(dummy variables)添加到到原数据集full

    05a887901440aa241af01ac5934eef77.png

    函数concat:contact具有合并数据的功能(axis=1表示按列合并),参考PANDAS 数据合并与重塑(concat篇),更多合并方法参考PANDAS 数据合并与重塑(join/merge篇)。

    #第3步 :删除原数据集full中的Embarked列

    fce9f925046acdcbfa26c37c7334be8d.png

    drop删除列:drop([列名1,列名2],axis=1) : pandas中的axis参数(看其他人的博客中产生的疑问点,用自己的话解析出来) - 只会玩辅助 - 博客园

    (3)分类数据转换-(Pclass) one-hot编码(针对特征为两个分类以上) 同上

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    (4)分类数据转换-(Name):先拆分:split 后map替换 最后转换 :one-hot编码

    乘客头衔每个名字当中都包含了具体的称谓或者说是头衔,将这部分信息提取出来后可以作为非常有用一个新变量,可以帮助我们进行预测。

    先拆分:split 后map替换

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    05b0325b046f18d10a28f8713f19ea77.png

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    最后转换 :one-hot编码

    0b74efca44230b3b363694f3a1c67f8e.png

    (5)分类数据转换-(Cabin)

    每个元素的首字母进行填充(客舱号的类别值是首字母),然后用新的首字母进行one-hot编码生存特征数据CabinDF,最后更新到full中

    0c0b8e3809d1f0eee076a0fb35e5bc3f.png

    f5052e9e4415db38d0cbe0db8625cfe6.png

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    Python的Lambda函数用法详解_python_脚本之家

    (6)分类数据转换-(Ticket)

    船票Ticket表示的是船票号,同 PassengerId 一样 只是一个ID记录 不需要进行特征转化

    (7)分类数据转换-(SibSp&Parch)

    • SibSp:表示船上兄弟姐妹数和配偶数量,理解为同代直系亲属数量;
    • Parch:表示船上父母数和子女数,理解为不同代直系亲属数量;

    据此,这两个数据可用来衡量乘客的家庭大小,而家庭的大小规模可能会影响乘客的生还几率,因此可创建衡量家庭规模的变量familySize。

    • familySize应等于:同代直系亲属数量SibSp+不同代直系亲属数量Parch+乘客本人
    • 小家庭Family_Single:家庭人数=1
    • 中等家庭Family_Small: 2<=家庭人数<=4
    • 大家庭Family_Large: 家庭人数>=5

    第1步创建家庭大小分类

    a573d4d18dcfa2a0c847eb0647711f11.png

    第2步合并虚拟变量(dummy variables)所在的familyDf和 full 列表

    0a8bfa8e4997f2752f0b21dcd1882852.png

    6. 特征选择

    特征选择过程一般如下:1 选取尽可能多的特征,必要时先进行降维 ;2 对特征进行选择,保留最具有代表性的特征,这个过程的进行要同时观察模型准确率的变化。

    第一步 :相关系数法:计算各个特征直接的相关系数

    42d5f95289b1430d1980c2f54dc47901.png

    第二步 :查看Survived与各个数据的相关性

    920c254fead5788fa04898d6151d1353.png

    第三步 :选择模型入参参数

    根据各个特征参数之前的正负相关性强弱,选择如下参数入模型:头衔(据集titleDf)、客舱等级(pclassDf)、家庭大小(familyDf)、船票价格(Fare)、船舱号(cabinDf)、登船港口(embarkedDf)、性别(Sex)为特 。

    aefc45c8236bf0f8de3c24c663b235a9.png

    7.数据建模(Model Data)

    用训练数据和某个机器学习算法得到机器学习模型,用测试数据评估模型

    7.1 构建数据集

    • 测试数据test.csv中没有Survived列,不能用于评估模型,该Survived数据即为项目预测目的,为了区分后面使用机器学习模型对其生存进行预测,将该组数据集叫做预测数据集,记为pred,也就是预测英文单词predict的缩写;
    • 训练数据集train.csv,作为原始数据集(记为source),从这个原始数据集中拆分出训练数据集(记为train:用于模型训练)和测试数据集(记为test:用于模型评估)

    2f80066438d05141f4c07d5cf71677ff.png

    7.2建立训练数据集和测试数据集

    7a120115858515ca881d41549e9acb28.png

    7.3构建训练模型

    ae0c551e7d3f84a7e1930f6c7915e7e5.png

    7.4 评估模型

    1316d578b80e3b23f98c89a2f3fdb4fd.png

    模型的正确率为79.8%,表明拟合的很好,正确率比较高,可以使用来预测。

    8. 模型预测

    8e3624e5b2d0fba438b6ca9870eb3674.png

    预测结果格式转化

    0890eb01e6c30f46583ba3af1e987894.png
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