第13章 實戰(zhàn)案例-鉆石數(shù)據(jù)分析與預測

主講人：***第13章鉆石數(shù)據(jù)分析與預測13-10月-23Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘目錄contents案例背景0102數(shù)據(jù)加載和預處理03探索性數(shù)據(jù)分析04回歸模型預測05小結(jié)案例背景0113.1案例背景

鉆石是由透明無色的純碳晶體構(gòu)成的寶石，是人類已知的最堅硬的寶石，只能被其他鉆石刮擦。由于鉆石儲量稀少、加工過程復雜，導致鉆石價格昂貴。Diamonds數(shù)據(jù)集是一個經(jīng)典的回歸分析數(shù)據(jù)集，我們可以從kaggle的官網(wǎng)下載，網(wǎng)址為：/shivam2503/diamonds。diamonds.csv數(shù)據(jù)集包含了近54000顆鉆石的價格和其他屬性。數(shù)據(jù)集的目標列為鉆石的價格price，另外包括9個屬性，包括克拉carat、切割cut、顏色color、透明度clarity、鉆石的深度比例depth、鉆石的桌面比例table、以毫米為單位的鉆石的長x、寬y、高z。13.1案例背景

數(shù)據(jù)集中的屬性特征：（1）price（目標列，以美元為單位的鉆石價格，取值范圍：$326--$18,823）；（2）carat（鉆石重量，取值范圍：0.2--5.01）；（3）cut(鉆石切割質(zhì)量，取值范圍：Fair,Good,VeryGood,Premium,Ideal)；（4）color（鉆石的顏色,從J到D，分別代表從最差到最佳）；（5）clarity（鉆石的透明度的指標，取值為I1,SI2,SI1,VS2,VS1,VVS2,VVS1,IF，分別代表最差到最佳）；（6）x（鉆石的長度，取值范圍為0--10.74毫米）；（7）y（鉆石的寬度，取值范圍為0--58.9毫米）；（8）z（鉆石的深度，取值范圍為0--31.8毫米）；（9）depth（總深度百分比，定義為：depth=z/mean(x,y)=2*z/(x+y)(43--79)）；（10）table（相對于最寬點的菱形頂部寬度，取值范圍：43--95）。本案例的目的是要用鉆石的重量、切割質(zhì)量、顏色等屬性預測鉆石價格。數(shù)據(jù)加載和預處理0213.2數(shù)據(jù)加載和預處理1、加載需要的庫及讀入數(shù)據(jù)13.2數(shù)據(jù)加載和預處理2、數(shù)據(jù)信息初步分析結(jié)果：通過以上對數(shù)據(jù)的初步分析可知，數(shù)據(jù)集中共有53940行，11列。索引列Unnamed:0為int64類型，carat、depth、table、x、y、z列和目標列price為float64類型，cut、color和clarity列為object類型，數(shù)據(jù)集中各列均沒有空值。13.2.3數(shù)據(jù)預處理

通過對數(shù)據(jù)的初步分析可知，鉆石數(shù)據(jù)集首列Unnamed:0是為數(shù)據(jù)加的索引列，對鉆石的價格預測不起作用，因此將該列從數(shù)據(jù)中刪除，語句如下：1、去掉不需要的列13.2.3數(shù)據(jù)預處理

檢查數(shù)據(jù)集中是否有缺失值，并進行相應處理：2、缺失值處理13.2.3數(shù)據(jù)預處理

離群點(outlier)是指數(shù)據(jù)中和其他觀測點偏離非常大的數(shù)據(jù)點。離群點是異常的數(shù)據(jù)點，但不一定是錯誤的數(shù)據(jù)點。離群點可能會對數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)建模等工作帶來不利的影響，例如，增大錯誤方差、影響預測和影響數(shù)據(jù)正態(tài)性等，GBDT等模型對異常值很敏感。因此，離群點(outlier)是數(shù)據(jù)預處理的重要環(huán)節(jié)?？梢圆捎脤?shù)據(jù)繪制散點圖、箱線圖等方式檢測離群點。3、離群點檢測及處理13.2.3數(shù)據(jù)預處理

通過箱線圖、散點圖和回歸關(guān)系圖的分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)值型列depth、table、y和z中存在比較明顯的離群點，可以用下面的語句刪去數(shù)據(jù)集中的離群點。3、離群點檢測及處理刪除離群點后，數(shù)據(jù)集的維度由(53920,10)變?yōu)?53907,10)，說明有13條數(shù)據(jù)被刪除。13.2.3數(shù)據(jù)預處理

本例將采用多種回歸模型對鉆石價格price進行預測，因此，需要將類別特征進行編碼處理，轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)。類別特征（categorical）是包含標簽值而非數(shù)值的列，列的取值通常為一個固定的集合。類別特征也可稱為分類變量或名義變量。許多機器學習算法不能直接對類別特征進行處理，它們要求所有輸入變量和輸出變量都是數(shù)值型變量，此時需要對類別特征進行處理，將其轉(zhuǎn)換為數(shù)值類型。如果類別特征是輸出變量，可能還需要將模型的數(shù)值型預測結(jié)果轉(zhuǎn)換為類別形式，以便在某些應用中顯示或使用結(jié)果。

4、類別特征的處理本例中，我們首先將數(shù)據(jù)df復制到label_df中，避免更改原始數(shù)據(jù)，然后采用標簽編碼方式對類別變量進行編碼，轉(zhuǎn)換為數(shù)值型，轉(zhuǎn)換后label_df中所有列均為數(shù)值型。探索性數(shù)據(jù)分析03首先查看各個類別特征中數(shù)據(jù)的分布情況。13.3.1類別特征分析將使用seaborn的displot函數(shù)，對鉆石數(shù)據(jù)集中的數(shù)值型特征carat、depth、table、x、y、z列和目標列price進行分析，以便了解數(shù)據(jù)的趨勢和分布。

結(jié)果可知，特征carat,price和x的數(shù)據(jù)分布向右傾斜，特征y和z的分布呈鋸齒狀。特征depth的數(shù)據(jù)分布相當對稱，接近正態(tài)分布。同時，本數(shù)據(jù)集中的各個數(shù)值型特征在每一側(cè)都有長尾，這表明可能存在極值。13.3.2數(shù)值特征分析13.3.3相關(guān)性分析在查看單個變量分布的基礎上，有時也需要查看變量之間的聯(lián)系，可以使用pairplot繪制成對變量的關(guān)系圖，分析變量間是否存在線性關(guān)系，有無較為明顯的相關(guān)關(guān)系。1、pairplot圖分析從輸出結(jié)果可知，x、y、z、carat和price之間存在較明顯的線性關(guān)系，"depth"、"table"與price的線性關(guān)系較弱。13.3.3相關(guān)性分析seaborn中的jointplot是聯(lián)合分布圖，可以深入地分析兩個特征的相關(guān)性。jointplot函數(shù)用于將成對特征的相關(guān)情況、聯(lián)合分布以及各自的分布在一張圖上集中呈現(xiàn)，是相關(guān)性分析最常用的工具，jointplot圖上還能展示回歸曲線及相關(guān)系數(shù)。在下例中，使用jointplot分別顯示特征'carat'與'price'、特征'depth'與'price'之間的相關(guān)性。2、jointplot圖分析從輸出可知，鉆石的carat特征與鉆石的價格price有較強的正相關(guān)關(guān)系，depth與price之間存在較弱的負相關(guān)關(guān)系。13.3.3相關(guān)性分析可計算鉆石價格price與其他特征的相關(guān)度，并排序顯示。3、價格與其他特征的相關(guān)度13.3.3相關(guān)性分析可以用熱度圖heatmap來觀察所有特征之間的相關(guān)性。生成熱度圖的語句如下：4、生成相關(guān)性熱度圖由相關(guān)性分析可知，鉆石的重量特征carat和維度特征x、y、z是鉆石價格的決定因素，而特征table和depth與價格Price的相關(guān)度較低，對鉆石價格的影響較小，可以考慮在進行回歸分析前，將其刪除，我們在13.4中的分析中暫時先保留這兩個特征?；貧w模型預測0413.4回歸模型預測

本節(jié)將構(gòu)建線性回歸、嶺回歸、Lasso回歸、隨機森林回歸及XGB回歸等多個模型，對鉆石價格進行預測。我們首先將數(shù)據(jù)集分割成訓練集和測試集，用訓練集來訓練模型，獲取所有模型在訓練集上交叉驗證的均方根誤差RMSE，選擇在訓練數(shù)據(jù)集上交叉驗證RMSE平均值最小的模型，即在訓練集上性能最佳的模型，用它對測試集數(shù)據(jù)進行預測，并使用測試集對模型進行評估。13.4回歸模型預測

使用負均方根誤差（neg_root_mean_squared_error）作為打分指標，對各個模型進行交叉檢驗，將所有模型交叉檢驗結(jié)果均值的絕對值保存到列表cv_results_RMSE中。Out:LinearRegression:1345.667893Ridge:1345.574389Lasso:1347.886019RFRegressor:553.466329XGBRegressor:552.122205輸出各個模型在訓練集上的RMSE結(jié)果，結(jié)果如下：13.4回歸模型預測13.4回歸模型預測對各個模型在訓練集上的RMSE平均值進行排序，結(jié)果保存在RMSE_on_train_sorted中，并作圖顯示顯示各個模型在訓練集上的RMSE。13.4回歸模型預測13.4回歸模型預測XGBRegressor的RMSE最小，說明其在訓練集上預測性能最佳。選擇XGBRegressor對測試數(shù)據(jù)進行價格預測，并輸出均方誤差MSE、平均絕對誤差MAE、均方根誤差RMSE、決定系數(shù)R2、校正決定系數(shù)（AdjustedR2）等各項評價指標。XGBRegressor回歸模型在測試集上的決定系數(shù)R2及校正決定系數(shù)（AdjustedR2）均接近1，說明該模型在測試集上預測性能較好。小結(jié)0513.5本章小結(jié)本章利用Python中的sklearn等常用數(shù)據(jù)分析與挖掘相關(guān)庫，對經(jīng)典的回歸數(shù)據(jù)集鉆石數(shù)據(jù)集進行分析和預測。在本案例的目標是根據(jù)