Python專案實戰 科比資料集分析

資料集及完整**位址

1 讀取資料

2 特徵工程

2.1 去除無效特徵

2.2 缺失值處理

填充fillna()

2.3 特徵組合

2.4 相似特徵保一

2.5 特徵型別轉換

自定義字典呼叫replace

去除特定字元

1 隨機森林

1.1 原理

1.2 流程

1.3 優點

1.4 缺點

2 引數調優

2.1 引數詳解

對於隨機森林存在很多引數，但是用的比較多的一般為下面幾個：

max_depth:

min_samples_leaf:

min_samples_split:

**演示

# find the best n_estimators for randomforestclassifier

from sklearn.ensemble import randomforestclassifier
from sklearn.cross_validation import kfold
print('finding best n_estimators for randomforestclassifier...')
min_score = 100000
best_n = 0
scores_n = 
range_n = np.logspace(0,2,num=3).astype(int)
for n in range_n:
print("the number of trees : ".format(n))
t1 = time.time()
rfc_score = 0.
rfc = randomforestclassifier(n_estimators=n)
for train_k, test_k in kfold(len(train_kobe), n_folds=10, shuffle=true):
rfc.fit(train_kobe.iloc[train_k], train_label.iloc[train_k])
#rfc_score += rfc.score(train.iloc[test_k], train_y.iloc[test_k])/10
pred = rfc.predict(train_kobe.iloc[test_k])
rfc_score += log_loss(train_label.iloc[test_k], pred) / 10
if rfc_score < min_score:
min_score = rfc_score
best_n = n
t2 = time.time()
print('done processing trees (sec)'.format(n, t2-t1))
print(best_n, min_score)
# find best max_depth for randomforestclassifier
print('finding best max_depth for randomforestclassifier...')
min_score = 100000
best_m = 0
scores_m = 
range_m = np.logspace(0,2,num=3).astype(int)
for m in range_m:
print("the max depth : ".format(m))
t1 = time.time()
rfc_score = 0.
rfc = randomforestclassifier(max_depth=m, n_estimators=best_n)
for train_k, test_k in kfold(len(train_kobe), n_folds=10, shuffle=true):
rfc.fit(train_kobe.iloc[train_k], train_label.iloc[train_k])
#rfc_score += rfc.score(train.iloc[test_k], train_y.iloc[test_k])/10
pred = rfc.predict(train_kobe.iloc[test_k])
rfc_score += log_loss(train_label.iloc[test_k], pred) / 10
if rfc_score < min_score:
min_score = rfc_score
best_m = m
t2 = time.time()
print('done processing trees (sec)'.format(m, t2-t1))
print(best_m, min_score)

隨機森林（原理/樣例實現/引數調優）

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