用Python做一个房价预测小工具

时间:2022-03-31作者:klpeng分类:Python浏览:362评论:0

用Python做一个房价预测小工具

哈喽,大家好。

这是一个房价预测的案例,是很多算法初学者的第一道竞赛题目。

该案例有着解机器学习问题的完整流程,包含EDA、特征工程、模型训练、模型融合等。

用Python做一个房价预测小工具

房价预测流程

下面跟着我,来学习一下该案例。

没有啰嗦的文字,没有多余的代码,只有通俗的讲解。

一. EDA

探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,简称EDA) 的目的是让我们对数据集有充分的了解。在这一步,我们探索的内容如下:

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EDA内容

1.1 输入数据集

train = pd.read_csv('./data/train.csv')
test = pd.read_csv('./data/test.csv')

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训练样本

train和test分别是训练集和测试集,分别有 1460 个样本,80 个特征。

SalePrice列代表房价,是我们要预测的。

1.2 房价分布

因为我们任务是预测房价,所以在数据集中核心要关注的就是房价(SalePrice) 一列的取值分布。

sns.distplot(train['SalePrice']);

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房价取值分布

从图上可以看出,SalePrice列峰值比较陡,并且峰值向左偏。

也可以直接调用skew()和kurt()函数计算SalePrice具体的偏度和峰度值。

对于偏度和峰度都比较大的情况,建议对SalePrice列取log()进行平滑。

1.3 与房价相关的特征

了解完SalePrice的分布后,我们可以计算 80 个特征与SalePrice的相关关系。

重点关注与SalePrice相关性最强的 10 个特征。

# 计算列之间相关性
corrmat = train.corr()
# 取 top10
k = 10
cols = corrmat.nlargest(k, 'SalePrice')['SalePrice'].index
# 绘图
cm = np.corrcoef(train[cols].values.T)
sns.set(font_scale=1.25)
hm = sns.heatmap(cm, cbar=True, annot=True, square=True, fmt='.2f', annot_kws={'size': 10}, yticklabels=cols.values, xticklabels=cols.values)
plt.show()

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与SalePrice高度相关的特征

OverallQual(房子材料和装饰)、GrLivArea(地上居住面积)、GarageCars(车库容量)和 TotalBsmtSF(地下室面积)跟SalePrice有很强的相关性。

这些特征在后面做特征工程时也会重点关注。

1.4 剔除离群样本

由于数据集样本量很少,离群点不利于我们后面训练模型。

所以需要计算每个数值特性的离群点,剔除掉离群次数最多的样本。

# 获取数值型特征
numeric_features = train.dtypes[train.dtypes != 'object'].index
# 计算每个特征的离群样本
for feature in numeric_features:
    outs = detect_outliers(train[feature], train['SalePrice'],top=5, plot=False)
    all_outliers.extend(outs)
# 输出离群次数最多的样本
print(Counter(all_outliers).most_common())
# 剔除离群样本
train = train.drop(train.index[outliers])

detect_outliers()是自定义函数,用sklearn库的LocalOutlierFactor算法计算离群点。

到这里, EDA 就完成了。最后,将训练集和测试集合并,进行下面的特征工程。

y = train.SalePrice.reset_index(drop=True)
train_features = train.drop(['SalePrice'], axis=1)
test_features = test
features = pd.concat([train_features, test_features]).reset_index(drop=True)

features合并了训练集和测试集的特征,是我们下面要处理的数据。

二. 特征工程

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特征工程

2.1 校正特征类型

MSSubClass(房屋类型)、YrSold(销售年份)和MoSold(销售月份)是类别型特征,只不过用数字来表示,需要将它们转成文本特征。

features['MSSubClass'] = features['MSSubClass'].apply(str)
features['YrSold'] = features['YrSold'].astype(str)
features['MoSold'] = features['MoSold'].astype(str)

2.2 填充特征缺失值

填充缺失值没有统一的标准,需要根据不同的特征来决定按照什么样的方式来填充。

# Functional:文档提供了典型值 Typ
features['Functional'] = features['Functional'].fillna('Typ') #Typ 是典型值
# 分组填充需要按照相似的特征分组,取众数或中位数
# MSZoning(房屋区域)按照 MSSubClass(房屋)类型分组填充众数
features['MSZoning'] = features.groupby('MSSubClass')['MSZoning'].transform(lambda x: x.fillna(x.mode()[0]))
#LotFrontage(到接到举例)按Neighborhood分组填充中位数
features['LotFrontage'] = features.groupby('Neighborhood')['LotFrontage'].transform(lambda x: x.fillna(x.median()))
# 车库相关的数值型特征,空代表无,使用0填充空值。
for col in ('GarageYrBlt', 'GarageArea', 'GarageCars'):
    features[col] = features[col].fillna(0)

2.3 偏度校正

跟探索SalePrice列类似,对偏度高的特征进行平滑。

# skew()方法,计算特征的偏度(skewness)。
skew_features = features[numeric_features].apply(lambda x: skew(x)).sort_values(ascending=False)
# 取偏度大于 0.15 的特征
high_skew = skew_features[skew_features > 0.15]
skew_index = high_skew.index
# 处理高偏度特征,将其转化为正态分布,也可以使用简单的log变换
for i in skew_index:
    features[i] = boxcox1p(features[i], boxcox_normmax(features[i] + 1))

2.4 特征删除和新增

对于几乎都是缺失值,或单一取值占比高(99.94%)的特征可以直接删除。

features = features.drop(['Utilities', 'Street', 'PoolQC',], axis=1)

同时,可以融合多个特征,生成新特征。

有时候模型很难学习到特征之间的关系,手动融合特征可以降低模型学习难度,提升效果。

# 将原施工日期和改造日期融合
features['YrBltAndRemod']=features['YearBuilt']+features['YearRemodAdd']
# 将地下室面积、1楼、2楼面积融合
features['TotalSF']=features['TotalBsmtSF'] + features['1stFlrSF'] + features['2ndFlrSF']

可以发现,我们融合的特征都是与SalePrice强相关的特征。

最后简化特征,对分布单调的特征(如:100个数据中有99个的数值是0.9,另1个是0.1),进行01处理。

features['haspool'] = features['PoolArea'].apply(lambda x: 1 if x > 0 else 0)
features['has2ndfloor'] = features['2ndFlrSF'].apply(lambda x: 1 if x > 0 else 0)

2.6 生成最终训练数据

到这里特征工程就做完了, 我们需要从features中将训练集和测试集重新分离出来,构造最终的训练数据。

X = features.iloc[:len(y), :]  
X_sub = features.iloc[len(y):, :]
X = np.array(X.copy())
y = np.array(y)
X_sub = np.array(X_sub.copy())

三. 模型训练

因为SalePrice是数值型且是连续的,所以需要训练一个回归模型。

3.1 单一模型

首先以岭回归(Ridge) 为例,构造一个k折交叉验证模型。

from sklearn.linear_model import RidgeCV
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.model_selection import KFold
kfolds = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42)
alphas_alt = [14.5, 14.6, 14.7, 14.8, 14.9, 15, 15.1, 15.2, 15.3, 15.4, 15.5]
ridge = make_pipeline(RobustScaler(), RidgeCV(alphas=alphas_alt, cv=kfolds))

岭回归模型有一个超参数alpha,而RidgeCV的参数名是alphas,代表输入一个超参数alpha数组。在拟合模型时,会从alpha数组中选择表现较好某个取值。

由于现在只有一个模型,无法确定岭回归是不是最佳模型。所以我们可以找一些出场率高的模型多试试。

# lasso
lasso = make_pipeline(
    RobustScaler(),
    LassoCV(max_iter=1e7, alphas=alphas2, random_state=42, cv=kfolds))
#elastic net
elasticnet = make_pipeline(
    RobustScaler(),
    ElasticNetCV(max_iter=1e7, alphas=e_alphas, cv=kfolds, l1_ratio=e_l1ratio))
#svm
svr = make_pipeline(RobustScaler(), SVR(
    C=20,
    epsilon=0.008,
    gamma=0.0003,
))
#GradientBoosting(展开到一阶导数)
gbr = GradientBoostingRegressor(...)
#lightgbm
lightgbm = LGBMRegressor(...)
#xgboost(展开到二阶导数)
xgboost = XGBRegressor(...)

有了多个模型,我们可以再定义一个得分函数,对模型评分。

#模型评分函数
def cv_rmse(model, X=X):
    rmse = np.sqrt(-cross_val_score(model, X, y, scoring="neg_mean_squared_error", cv=kfolds))
    return (rmse)

以岭回归为例,计算模型得分。

score = cv_rmse(ridge)  
print("Ridge score: {:.4f} ({:.4f})\n".format(score.mean(), score.std()), datetime.now(), ) #0.1024

运行其他模型发现得分都差不多。

这时候我们可以任选一个模型,拟合,预测,提交训练结果。还是以岭回归为例

# 训练模型
ridge.fit(X, y)
# 模型预测
submission.iloc[:,1] = np.floor(np.expm1(ridge.predict(X_sub)))
# 输出测试结果
submission = pd.read_csv("./data/sample_submission.csv")
submission.to_csv("submission_single.csv", index=False)

submission_single.csv是岭回归预测的房价,我们可以把这个结果上传到 Kaggle 网站查看结果的得分和排名。

3.2 模型融合-stacking

有时候为了发挥多个模型的作用,我们会将多个模型融合,这种方式又被称为集成学习。

stacking 是一种常见的集成学习方法。简单来说,它会定义个元模型,其他模型的输出作为元模型的输入特征,元模型的输出将作为最终的预测结果。

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stacking

这里,我们用mlextend库中的StackingCVRegressor模块,对模型做stacking。

stack_gen =  
  StackingCVRegressor(
      regressors=(ridge, lasso, elasticnet, gbr, xgboost, lightgbm),
      meta_regressor=xgboost,
      use_features_in_secondary=True)

训练、预测的过程与上面一样,这里不再赘述。

3.3 模型融合-线性融合

多模型线性融合的思想很简单,给每个模型分配一个权重(权重加和=1),最终的预测结果取各模型的加权平均值。

# 训练单个模型
ridge_model_full_data = ridge.fit(X, y)
lasso_model_full_data = lasso.fit(X, y)
elastic_model_full_data = elasticnet.fit(X, y)
gbr_model_full_data = gbr.fit(X, y)
xgb_model_full_data = xgboost.fit(X, y)
lgb_model_full_data = lightgbm.fit(X, y)
svr_model_full_data = svr.fit(X, y)
models = [
    ridge_model_full_data, lasso_model_full_data, elastic_model_full_data,
    gbr_model_full_data, xgb_model_full_data, lgb_model_full_data,
    svr_model_full_data, stack_gen_model
]
# 分配模型权重
public_coefs = [0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.15, 0.1, 0.1, 0.25]
# 线性融合,取加权平均
def linear_blend_models_predict(data_x,models,coefs, bias):
    tmp=[model.predict(data_x) for model in models]
    tmp = [c*d for c,d in zip(coefs,tmp)]
    pres=np.array(tmp).swapaxes(0,1)  
    pres=np.sum(pres,axis=1)
    return pres

到这里,房价预测的案例我们就讲解完了,大家可以自己运行一下,看看不同方式训练出来的模型效果。

回顾整个案例会发现,我们在数据预处理和特征工程上花费了很大心思,虽然机器学习问题模型原理比较难学,但实际过程中往往特征工程花费的心思最多。

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