[人工智能]【机器学习实战】【实践项目一】区域房价中位数预测（获取数据）

参照《机器学习实战》第二版

实践项目一：区域房价中位数预测

1、下载数据

import os
import tarfile
import urllib.request

DOWNLOAD_ROOT = "https://raw.githubusercontent.com/ageron/handson-ml2/master/"
HOUSING_PATH = os.path.join("datasets", "housing")
HOUSING_URL = DOWNLOAD_ROOT + "datasets/housing/housing.tgz"

def fetch_housing_data(housing_url=HOUSING_URL, housing_path=HOUSING_PATH):
    if not os.path.isdir(housing_path):
        os.makedirs(housing_path)
    tgz_path = os.path.join(housing_path, "housing.tgz")
    urllib.request.urlretrieve(housing_url, tgz_path)
    housing_tgz = tarfile.open(tgz_path)
    housing_tgz.extractall(path=housing_path)
    housing_tgz.close()

fetch_housing_data()

2、读取下载的数据

import pandas as pd

def load_housing_data(housing_path=HOUSING_PATH):
    csv_path = os.path.join(housing_path, "housing.csv")
    return pd.read_csv(csv_path)

2.1、数据显示（默认前五列）

housing = load_housing_data()
housing.head()

2.2、查看每列属性

housing.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 20640 entries, 0 to 20639
Data columns (total 10 columns):
 #   Column              Non-Null Count  Dtype  
---  ------              --------------  -----  
 0   longitude           20640 non-null  float64
 1   latitude            20640 non-null  float64
 2   housing_median_age  20640 non-null  float64
 3   total_rooms         20640 non-null  float64
 4   total_bedrooms      20433 non-null  float64
 5   population          20640 non-null  float64
 6   households          20640 non-null  float64
 7   median_income       20640 non-null  float64
 8   median_house_value  20640 non-null  float64
 9   ocean_proximity     20640 non-null  object 
dtypes: float64(9), object(1)
memory usage: 1.6+ MB

2.3、查看某列数值统计

housing["ocean_proximity"].value_counts()

<1H OCEAN     9136
INLAND        6551
NEAR OCEAN    2658
NEAR BAY      2290
ISLAND           5
Name: ocean_proximity, dtype: int64

2.4、查看数值列属性摘要

housing.describe()

1. 上面看到total_bedrooms这一列的count的数值为20433而不是20640，是因为不统计为空的单元格，所以后面需要处理为空的数据。
2. std行：显示的是标准差，用来测量数值的离散程度，也就是方差的平方根，一般符合高斯分布
3. 25%、50%、75%：显示相应的百分位数，表示一组观测值中给定百分比的观测值都低于该值；50% 即 中位数。

2.5、快速了解数组类型的方法（直方图）

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
housing.hist(bins=50, figsize=(20, 15))
plt.show()

??

3、创建测试集

理论上，创建测试集非常简单，只需要随机选择一些实例，通常是数据集的20%（如果数据量巨大，比例将更小）

• 为了即使在更新数据集之后也有一个稳定的训练测试分割，常见的解决方案是每个实例都使用一个标识符来决定是否进入测试集（假定每个实例都一个唯一且不变的标识符）
• 你可以计算每个实例的标识符的哈希值，如果这个哈希值小于或等于最大哈希值的20%，则将该实例放入测试集。这样可以保证测试集在多个运行里都是一致的，即便更新数据集也依然一致。新实例的20%将被放如新的测试集，而之前训练集中的实例也不会被放入新测试集。

3.1、手动随机生成

from zlib import crc32
import numpy as np


def test_set_check(identifier, test_ratio):
    return crc32(np.int64(identifier)) & 0xffffffff < test_ratio * 2**32


def splet_train_test_by_id(data, test_ratio, id_column):
    ids = data[id_column]
    in_test_set = ids.apply(lambda id_: test_set_check(id_, test_ratio))
    return data.loc[~in_test_set], data.loc[in_test_set]

• housing 数据集没有标识符列。最简单的解决方法是使用索引作为 ID

housing_with_id = housing.reset_index()
train_set, test_set = splet_train_test_by_id(housing_with_id, 0.2, "index")

3.2、使用 Scikit-Learn 提供的方法 train_test_split 随机生成

• 最简单的方法就是使用：train_test_split()，它与前面定义的 split_train_test() 几乎相同，除了几个额外特征。

from sklearn.model_selection import train_test_split

# random_state: 设置随机生成器种子
train_set, test_set = train_test_split(housing, test_size=0.2, random_state=42)

• 到目前为止，我们考虑的是纯随机的抽样方法。如果数据集足够庞大（特别是相较于属性的数量而言），这种方法通常不错
• 如果不是，则有可能会导致明显的抽样偏差。即 应该按照比例分层抽样。

如果你咨询专家，他们会告诉你，要预测房价中位数，收入中位数是个非常重要的属性。于是你希望确保在收入属性上，测试集能够代表整个数据集中各种不同类型的收入。

我们由上面直方图可以看到：大部分收入中位数值聚集在1.5~6左右，但也有一部分超过了6，在数据集中，每个层都要有足够数量的数据，这一点至关重要，不然数据不足的层，其重要程度佷有可能会被错估。

3.3、使用 Scikit-Learn 提供的方法 StratifiedShuffleSplit 按类别比例生成

# 用 pd.cut() 来创建 5个收入类别属性（用 1~5 来做标签），0~1.5是类别 1， 1.5~3是类别2
# np.inf 代表无穷大
housing["income_cat"] = pd.cut(housing["median_income"],
                               bins=[0, 1.5, 3, 4.5, 6, np.inf],
                               labels=[1, 2, 3, 4, 5])

housing["income_cat"].hist()

现在根据收入类进行分层抽样，使用 Scikit-Learn 的 StratifiedShuffleSplit

from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit

split = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.2, random_state=42)
for train_index, test_index in split.split(housing, housing["income_cat"]):
    strat_train_set = housing.loc[train_index]
    strat_test_set = housing.loc[test_index]

看看上面运行是否如我们所料

compare_pd = pd.DataFrame()
# 全部数据：按收入分类的比例
compare_pd["Overall"] = housing["income_cat"].value_counts() / len(housing)
# 按收入分类的比例 获取测试集比例
compare_pd["Stratified"] = strat_test_set["income_cat"].value_counts() / len(strat_test_set)
# 随机获取测试集比例
_, test_set = train_test_split(housing, test_size=0.2, random_state=42)
compare_pd["Random"] = test_set["income_cat"].value_counts() / len(test_set)

compare_pd

由上面数据我们看到，随机抽样的测试集，收入类别比例分布有些偏差。

现在可以删除 income_cat 属性，将数据恢复原样了：

for set_ in (strat_train_set, strat_test_set):
    set_.drop("income_cat", axis=1, inplace=True)

我们花了相当长的时间在测试集的生成上，理由很充分：这是及机器学习项目中经常忽视但是却至关重要的一部分。并且，当讨论到交叉验证时，这里谈到的许多想法也对其大有裨益。

欲知后事如何，且听下回分解。