1.比赛链接:天池工业AI大赛-智能制造质量预测,最终排名89/2529
2.Github链接:IntelligentMachine
3.博客地址:记第一次参加的数据挖掘比赛
所有代码都包含在了github的项目中,都写为了独立的函数
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去除错误列
去除数据中缺失值过多的列或行,参数得自己调整。
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去除错误行
对于不符合正态分布3 sigmoid的行(根据正太分布原理,数值分布在(μ—3σ,μ+3σ)中的概率为0.9974),超过一定数量就删除该行。这部分代码如下:
# 去除不符合正太分布的行
def remove_wrong_row(data):
# 计算每一列数据的上界
upper = data.mean(axis=0) + 3 * data.std(axis=0)
# 计算每一列数据的下界
lower = data.mean(axis=0) - 3 * data.std(axis=0)
# 计算每一行中超过上界的数值的数量
wrong_data1 = (data > upper).sum(axis=1).reset_index()
wrong_data1.columns = ['row', 'na_count']
# 参数是经过调试的
# 记录数量超过一定值的行数
wrong_row1 = wrong_data1[wrong_data1.na_count >= 40].row.values
# 计算每一行中超过下界的数值的数量
wrong_data2 = (data < lower).sum(axis=1).reset_index()
wrong_data2.columns = ['row', 'na_count']
wrong_row2 = wrong_data2[wrong_data2.na_count >= 95].row.values
wrong_row = np.concatenate((wrong_row1, wrong_row2))
# 去除不符合正太分布的行
data.drop(wrong_row, axis=0, inplace=True)
return data
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填补缺失值
由于缺失的值比较多,单纯的使用fillna()的效果不是很好,在满绩王的启发下,写了KNN 近邻填充。就是利用欧式距离上距离每一行最近的K行在某一列的平均值来填充该行在该列的缺失值。具体实现代码如下(我已经尽量使用矩阵的算法来计算距离,避免使用for循环,但代码中还是使用了一层for循环,如果哪位大佬知道更好的方式,请告诉我):
def knn_fill_nan(data, K): # 计算每一行的空值,如有空值则进行填充,没有空值的行用于做训练数据 data_row = data.isnull().sum(axis=1).reset_index() data_row.columns = ['raw_row', 'nan_count'] # 空值行(需要填充的行) data_row_nan = data_row[data_row.nan_count > 0].raw_row.values # 非空行 原始数据 data_no_nan = data.drop(data_row_nan, axis=0) # 空行 原始数据 data_nan = data.loc[data_row_nan] for row in data_row_nan: data_row_need_fill = data_nan.loc[row] # 找出空列,并利用非空列做KNN data_col_index = data_row_need_fill.isnull().reset_index() data_col_index.columns = ['col', 'is_null'] is_null_col = data_col_index[data_col_index.is_null == 1].col.values data_col_no_nan_index = data_col_index[data_col_index.is_null == 0].col.values # 保存需要填充的行的非空列 data_row_fill = data_row_need_fill[data_col_no_nan_index] # 广播,矩阵 - 向量 data_diff = data_no_nan[data_col_no_nan_index] - data_row_need_fill[data_col_no_nan_index] # 求欧式距离 # data_diff = data_diff.apply(lambda x: x**2) data_diff = (data_diff ** 2).sum(axis=1) data_diff = data_diff.apply(lambda x: np.sqrt(x)) data_diff = data_diff.reset_index() data_diff.columns = ['raw_row', 'diff_val'] data_diff_sum = data_diff.sort_values(by='diff_val', ascending=True) data_diff_sum_sorted = data_diff_sum.reset_index() # 取出K个距离最近的row top_k_diff_row = data_diff_sum_sorted.loc[0:K - 1].raw_row.values # 根据row 和 col值确定需要填充的数据的具体位置(可能是多个) # 填充的数据为最近的K个值的平均值 top_k_diff_val = data.loc[top_k_diff_row][is_null_col].sum(axis=0) / K # 将计算出来的列添加至非空列 data_row_fill = pd.concat([data_row_fill, pd.DataFrame(top_k_diff_val)]).T # print(data_no_nan.shape) data_no_nan = data_no_nan.append(data_row_fill, ignore_index=True) # print(data_no_nan.shape) print('填补缺失值完成') return data_no_nan -
去除日期列
在本比赛环境中,日期对生产误差应该没有影响,但是会影响我们的线性模型,所以删除
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将非浮点数列转化为浮点数列或直接删除
主要是将数据值为字母、单词等列转换为浮点数,这些列主要是生产工具的名称,可能会有影响,在经过尝试之后,发现直接删除这些列效果更好一丢丢。
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去除皮尔森系数在[-0.1, 0.1]之间的特征列
上过概率统计的应该还记得它,它描述了两个数据之间的线形相关性,值属于[-1, 1],-1表示完全负相关,1表示完全相关,0表示完全不相关。这里去除了绝对值小于0.1的特征,也就是几乎没什么关系的列。
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特征选择
这是特征工程中最重要的一步,看了很多博客里的方法,做了很多尝试,最终选择使用了模型融合(在复赛A榜中效果较好)。使用了RandomForestRegressor()/ AdaBoostRegressor()/ ExtraTreesRegressor()对每一列数据进行评分,选择评分最好的100列,再进行融合(其实到这里我已经感觉很玄学了)。使用了这个方法之后,我跑一遍程序的时间够我看一部电影了。代码如下:
def ensemble_model_feature(X, Y, top_n_features): features = list(X) # 随机森林 rf = ensemble.RandomForestRegressor() rf_param_grid = {'n_estimators': [900], 'random_state': [2, 4, 6, 8]} rf_grid = GridSearchCV(rf, rf_param_grid, cv=10, verbose=1, n_jobs=25) rf_grid.fit(X, Y) top_n_features_rf = get_top_k_feature(features=features, model=rf_grid, top_n_features=top_n_features) print('RF 选择完毕') # Adaboost abr = ensemble.AdaBoostRegressor() abr_grid = GridSearchCV(abr, rf_param_grid, cv=10, n_jobs=25) abr_grid.fit(X, Y) top_n_features_bgr = get_top_k_feature(features=features, model=abr_grid, top_n_features=top_n_features) print('Adaboost 选择完毕') # ExtraTree etr = ensemble.ExtraTreesRegressor() etr_grid = GridSearchCV(etr, rf_param_grid, cv=10, n_jobs=25) etr_grid.fit(X, Y) top_n_features_etr = get_top_k_feature(features=features, model=etr_grid, top_n_features=top_n_features) print('ETR 选择完毕') # 融合以上三个模型 features_top_n = pd.concat([top_n_features_rf, top_n_features_bgr, top_n_features_etr], ignore_index=True).drop_duplicates() print(features_top_n) print(len(features_top_n)) return features_top_n -
数据规范化(Normalization)
这是一项基本操作,由于数据与数据之间值的差距特别大,为了减少误差,须通过规范化,将所有数据的值都映射到同一范围内。规范化的具体实现有很多种,我最终使用的是sklearn.preprocess.scale()。另外,如果自己实现的话,代码如下:
# 自定义规范化数据 def normalize_data(data): # 最大最小值规范化 return data.apply(lambda x: (x - np.min(x)) / (np.max(x) - np.min(x))) # z-socre 规范化 # return data.apply(lambda x: (x - np.average(x)) / np.std(x)) -
至此,特征工程的所有工作就完成了。最终特征的维数在170左右,根据参数的不同会有一些变化。
一开始在技术圈看到有人讨论,很多人都说这是一个线性模型,所以我就主要关注线性模型了。我尝试了很多模型,关于每种模型我就简单解释一下了,原理都可以自己检索。
- 最小二乘线性拟合, sklearn.linear_model.LinearRegression
最常规的线性回归模型,使用最小二乘法做拟合,效果一般
- 最小二乘线性拟合 + L2正则,sklearn.linear_model.Ridge
引入了L2正则的线性拟合,因为数据特征过多,样本太少,过拟合一直都是整个比赛中最大的问题。为了避免过拟合,首先想到的就是L2正则。效果确实好多了。
- Ridge + Bagging 集成学习
使用Ridge为基学习器,使用Bagging做集成学习,由于基础模型的选择有限,所以这里选择了Bagging做融合。Bagging是从同一数据集中随机抽取不同的数据做训练,讲道理非常适合这种样本非常少的情况。本地线下交叉验证的结果与单纯的Ridge差不多,但是感觉更稳定。初赛最终提交的就是这种算法产出的数据。
- xgboost及调参
xgboost在很多文章中都被推崇,初赛中也使用了xgboost,但是还不怎么会调参,所以效果不是很好。在复赛A榜阶段,使用xgboost取得了不错的成果,并通过将xgboost与Bagging进一步融合,再将以前提提交的线上验证比较好的答案融合,得到了A榜最好的一次成绩(其实也很糟糕...)