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【机器学习入门与实践】数据挖掘-二手车价格交易预测（含EDA探索、特征工程、特征优化、模型融合等）

2023-05-18,,

【机器学习入门与实践】数据挖掘-二手车价格交易预测（含EDA探索、特征工程、特征优化、模型融合等）

note：项目链接以及码源见文末

1.赛题简介

了解赛题

赛题概况

数据概况

预测指标

分析赛题

数据读取pandas

分类指标评价计算示例

回归指标评价计算示例

EDA探索

载入各种数据科学以及可视化库
载入数据
总览数据概况
判断数据缺失和异常
了解预测值的分布
特征分为类别特征和数字特征，并对类别特征查看unique分布
数字特征分析
类别特征分析
用pandas_profiling生成数据报告

特征工程

导入数据
删除异常值
特征构造
特征筛选

建模调参，相关原理介绍与推荐

线性回归模型
决策树模型
GBDT模型
XGBoost模型
LightGBM模型
推荐教材
读取数据
线性回归 & 五折交叉验证 & 模拟真实业务情况
多种模型对比
模型调参

模型融合

回归\分类概率-融合
分类模型融合
一些其它方法
本赛题示例

1.1 数据说明

比赛要求参赛选手根据给定的数据集，建立模型，二手汽车的交易价格。

来自 Ebay Kleinanzeigen 报废的二手车，数量超过 370,000，包含 20 列变量信息，为了保证

比赛的公平性，将会从中抽取 10 万条作为训练集，5 万条作为测试集 A，5 万条作为测试集

B。同时会对名称、车辆类型、变速箱、model、燃油类型、品牌、公里数、价格等信息进行

脱敏。

一般而言，对于数据在比赛界面都有对应的数据概况介绍（匿名特征除外），说明列的性质特征。了解列的性质会有助于我们对于数据的理解和后续分析。

Tip:匿名特征，就是未告知数据列所属的性质的特征列。

train.csv

name - 汽车编码
regDate - 汽车注册时间
model - 车型编码
brand - 品牌
bodyType - 车身类型
fuelType - 燃油类型
gearbox - 变速箱
power - 汽车功率
kilometer - 汽车行驶公里
notRepairedDamage - 汽车有尚未修复的损坏
regionCode - 看车地区编码
seller - 销售方
offerType - 报价类型
creatDate - 广告发布时间
price - 汽车价格
v_0', 'v_1', 'v_2', 'v_3', 'v_4', 'v_5', 'v_6', 'v_7', 'v_8', 'v_9', 'v_10', 'v_11', 'v_12', 'v_13','v_14'（根据汽车的评论、标签等大量信息得到的embedding向量）【人工构造 匿名特征】

　

数字全都脱敏处理，都为label encoding形式，即数字形式

1.2预测指标

本赛题的评价标准为MAE(Mean Absolute Error):

$$

MAE=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left|y_{i}-\hat{y}{i}\right|}{n}

$$

其中$y$代表第$i$个样本的真实值，其中$\hat{y}_{i}$代表第$i$个样本的预测值。

一般问题评价指标说明:

什么是评估指标：

评估指标即是我们对于一个模型效果的数值型量化。（有点类似与对于一个商品评价打分，而这是针对于模型效果和理想效果之间的一个打分）

一般来说分类和回归问题的评价指标有如下一些形式：

分类算法常见的评估指标如下：

对于二类分类器/分类算法，评价指标主要有accuracy， [Precision，Recall，F-score，Pr曲线]，ROC-AUC曲线。
对于多类分类器/分类算法，评价指标主要有accuracy， [宏平均和微平均，F-score]。

对于回归预测类常见的评估指标如下:

平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE），均方误差（Mean Squared Error，MSE），平均绝对百分误差（Mean Absolute Percentage Error，MAPE），均方根误差（Root Mean Squared Error）， R2（R-Square）

平均绝对误差

平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）:平均绝对误差，其能更好地反映预测值与真实值误差的实际情况，其计算公式如下：

$$

MAE=\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N}\left|y_{i}-\hat{y}_{i}\right|

$$

均方误差

均方误差（Mean Squared Error，MSE）,均方误差,其计算公式为：

$$

MSE=\frac{1}{N} \sum_{i=1}{N}\left(y_{i}-\hat{y}_{i}\right)

$$

R2（R-Square）的公式为：

残差平方和：

$$

SS_{res}=\sum\left(y_{i}-\hat{y}{i}\right)^{2}

$$

总平均值:

$$

SS=\sum\left(y_{i}-\overline{y}_{i}\right)^{2}

$$

其中$\overline{y}$表示$y$的平均值

得到$R^2$表达式为：

$$

R{2}=1-\frac{SS_{res}}{SS_{tot}}=1-\frac{\sum\left(y_{i}-\hat{y}_{i}\right){2}}{\sum\left(y_{i}-\overline{y}\right)^{2}}

$$

$R^2$用于度量因变量的变异中可由自变量解释部分所占的比例，取值范围是 0~1，$R2$越接近1,表明回归平方和占总平方和的比例越大,回归线与各观测点越接近，用x的变化来解释y值变化的部分就越多,回归的拟合程度就越好。所以$R2$也称为拟合优度（Goodness of Fit）的统计量。

$y_{i}$表示真实值，$\hat{y}{i}$表示预测值，$\overline{y}$表示样本均值。得分越高拟合效果越好。

1.3分析赛题

    此题为传统的数据挖掘问题，通过数据科学以及机器学习深度学习的办法来进行建模得到结果。
    此题是一个典型的回归问题。
    主要应用xgb、lgb、catboost，以及pandas、numpy、matplotlib、seabon、sklearn、keras等等数据挖掘常用库或者框架来进行数据挖掘任务。

2.数据探索

# 下载数据

!wget http://tianchi-media.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/dragonball/DM/data.zip

# 解压下载好的数据

!unzip data.zip


# 导入函数工具

## 基础工具

import numpy as np

import pandas as pd

import warnings

import matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

from scipy.special import jn

from IPython.display import display, clear_output

import time

warnings.filterwarnings('ignore')

%matplotlib inline

## 模型预测的

from sklearn import linear_model

from sklearn import preprocessing

from sklearn.svm import SVR

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor,GradientBoostingRegressor

## 数据降维处理的

from sklearn.decomposition import PCA,FastICA,FactorAnalysis,SparsePCA

import lightgbm as lgb

import xgboost as xgb

## 参数搜索和评价的

from sklearn.model_selection import GridSearchCV,cross_val_score,StratifiedKFold,train_test_split

from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error

2.1 数据读取

## 通过Pandas对于数据进行读取 (pandas是一个很友好的数据读取函数库)

Train_data = pd.read_csv('/home/aistudio/dataset/used_car_train_20200313.csv', sep=' ')

TestA_data = pd.read_csv('/home/aistudio/dataset/used_car_testA_20200313.csv', sep=' ')

## 输出数据的大小信息

print('Train data shape:',Train_data.shape)

print('TestA data shape:',TestA_data.shape)


Train data shape: (150000, 31)

TestA data shape: (50000, 30)

2.2 数据简要浏览

## 通过.head() 简要浏览读取数据的形式

Train_data.head()

.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle }
\3cpre>\3ccode>.dataframe tbody tr th { vertical-align: top }
.dataframe thead th { text-align: right }

SaleID name regDate model brand bodyType fuelType gearbox power kilometer ... v_5 v_6 v_7 v_8 v_9 v_10 v_11 v_12 v_13 v_14
0 0 736 20040402 30.0 6 1.0 0.0 0.0 60 12.5 ... 0.235676 0.101988 0.129549 0.022816 0.097462 -2.881803 2.804097 -2.420821 0.795292 0.914762
1 1 2262 20030301 40.0 1 2.0 0.0 0.0 0 15.0 ... 0.264777 0.121004 0.135731 0.026597 0.020582 -4.900482 2.096338 -1.030483 -1.722674 0.245522
2 2 14874 20040403 115.0 15 1.0 0.0 0.0 163 12.5 ... 0.251410 0.114912 0.165147 0.062173 0.027075 -4.846749 1.803559 1.565330 -0.832687 -0.229963
3 3 71865 19960908 109.0 10 0.0 0.0 1.0 193 15.0 ... 0.274293 0.110300 0.121964 0.033395 0.000000 -4.509599 1.285940 -0.501868 -2.438353 -0.478699
4 4 111080 20120103 110.0 5 1.0 0.0 0.0 68 5.0 ... 0.228036 0.073205 0.091880 0.078819 0.121534 -1.896240 0.910783 0.931110 2.834518 1.923482

5 rows × 31 columns

2.3 数据信息查看

## 通过 .info() 简要可以看到对应一些数据列名，以及NAN缺失信息

Train_data.info()


<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

RangeIndex: 150000 entries, 0 to 149999

Data columns (total 31 columns):

 #   Column             Non-Null Count   Dtype

---  ------             --------------   -----

 0   SaleID             150000 non-null  int64

 1   name               150000 non-null  int64

 2   regDate            150000 non-null  int64

 3   model              149999 non-null  float64

 4   brand              150000 non-null  int64

 5   bodyType           145494 non-null  float64

 6   fuelType           141320 non-null  float64

 7   gearbox            144019 non-null  float64

 8   power              150000 non-null  int64

 9   kilometer          150000 non-null  float64

 10  notRepairedDamage  150000 non-null  object

 11  regionCode         150000 non-null  int64

 12  seller             150000 non-null  int64

 13  offerType          150000 non-null  int64

 14  creatDate          150000 non-null  int64

 15  price              150000 non-null  int64

 16  v_0                150000 non-null  float64

 17  v_1                150000 non-null  float64

 18  v_2                150000 non-null  float64

 19  v_3                150000 non-null  float64

 20  v_4                150000 non-null  float64

 21  v_5                150000 non-null  float64

 22  v_6                150000 non-null  float64

 23  v_7                150000 non-null  float64

 24  v_8                150000 non-null  float64

 25  v_9                150000 non-null  float64

 26  v_10               150000 non-null  float64

 27  v_11               150000 non-null  float64

 28  v_12               150000 non-null  float64

 29  v_13               150000 non-null  float64

 30  v_14               150000 non-null  float64

dtypes: float64(20), int64(10), object(1)

memory usage: 35.5+ MB


## 通过 .columns 查看列名

Train_data.columns


Index(['SaleID', 'name', 'regDate', 'model', 'brand', 'bodyType', 'fuelType',

       'gearbox', 'power', 'kilometer', 'notRepairedDamage', 'regionCode',

       'seller', 'offerType', 'creatDate', 'price', 'v_0', 'v_1', 'v_2', 'v_3',

       'v_4', 'v_5', 'v_6', 'v_7', 'v_8', 'v_9', 'v_10', 'v_11', 'v_12',

       'v_13', 'v_14'],

      dtype='object')


TestA_data.info()


<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

RangeIndex: 50000 entries, 0 to 49999

Data columns (total 30 columns):

 #   Column             Non-Null Count  Dtype

---  ------             --------------  -----

 0   SaleID             50000 non-null  int64

 1   name               50000 non-null  int64

 2   regDate            50000 non-null  int64

 3   model              50000 non-null  float64

 4   brand              50000 non-null  int64

 5   bodyType           48587 non-null  float64

 6   fuelType           47107 non-null  float64

 7   gearbox            48090 non-null  float64

 8   power              50000 non-null  int64

 9   kilometer          50000 non-null  float64

 10  notRepairedDamage  50000 non-null  object

 11  regionCode         50000 non-null  int64

 12  seller             50000 non-null  int64

 13  offerType          50000 non-null  int64

 14  creatDate          50000 non-null  int64

 15  v_0                50000 non-null  float64

 16  v_1                50000 non-null  float64

 17  v_2                50000 non-null  float64

 18  v_3                50000 non-null  float64

 19  v_4                50000 non-null  float64

 20  v_5                50000 non-null  float64

 21  v_6                50000 non-null  float64

 22  v_7                50000 non-null  float64

 23  v_8                50000 non-null  float64

 24  v_9                50000 non-null  float64

 25  v_10               50000 non-null  float64

 26  v_11               50000 non-null  float64

 27  v_12               50000 non-null  float64

 28  v_13               50000 non-null  float64

 29  v_14               50000 non-null  float64

dtypes: float64(20), int64(9), object(1)

memory usage: 11.4+ MB

2.4 数据统计信息浏览

## 通过 .describe() 可以查看数值特征列的一些统计信息

Train_data.describe()

.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle }
\3cpre>\3ccode>.dataframe tbody tr th { vertical-align: top }
.dataframe thead th { text-align: right }

SaleID name regDate model brand bodyType fuelType gearbox power kilometer ... v_5 v_6 v_7 v_8 v_9 v_10 v_11 v_12 v_13 v_14
count 150000.000000 150000.000000 1.500000e+05 149999.000000 150000.000000 145494.000000 141320.000000 144019.000000 150000.000000 150000.000000 ... 150000.000000 150000.000000 150000.000000 150000.000000 150000.000000 150000.000000 150000.000000 150000.000000 150000.000000 150000.000000
mean 74999.500000 68349.172873 2.003417e+07 47.129021 8.052733 1.792369 0.375842 0.224943 119.316547 12.597160 ... 0.248204 0.044923 0.124692 0.058144 0.061996 -0.001000 0.009035 0.004813 0.000313 -0.000688
std 43301.414527 61103.875095 5.364988e+04 49.536040 7.864956 1.760640 0.548677 0.417546 177.168419 3.919576 ... 0.045804 0.051743 0.201410 0.029186 0.035692 3.772386 3.286071 2.517478 1.288988 1.038685
min 0.000000 0.000000 1.991000e+07 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.500000 ... 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 -9.168192 -5.558207 -9.639552 -4.153899 -6.546556
25% 37499.750000 11156.000000 1.999091e+07 10.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 75.000000 12.500000 ... 0.243615 0.000038 0.062474 0.035334 0.033930 -3.722303 -1.951543 -1.871846 -1.057789 -0.437034
50% 74999.500000 51638.000000 2.003091e+07 30.000000 6.000000 1.000000 0.000000 0.000000 110.000000 15.000000 ... 0.257798 0.000812 0.095866 0.057014 0.058484 1.624076 -0.358053 -0.130753 -0.036245 0.141246
75% 112499.250000 118841.250000 2.007111e+07 66.000000 13.000000 3.000000 1.000000 0.000000 150.000000 15.000000 ... 0.265297 0.102009 0.125243 0.079382 0.087491 2.844357 1.255022 1.776933 0.942813 0.680378
max 149999.000000 196812.000000 2.015121e+07 247.000000 39.000000 7.000000 6.000000 1.000000 19312.000000 15.000000 ... 0.291838 0.151420 1.404936 0.160791 0.222787 12.357011 18.819042 13.847792 11.147669 8.658418

8 rows × 30 columns

TestA_data.describe()

.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle }
\3cpre>\3ccode>.dataframe tbody tr th { vertical-align: top }
.dataframe thead th { text-align: right }

SaleID name regDate model brand bodyType fuelType gearbox power kilometer ... v_5 v_6 v_7 v_8 v_9 v_10 v_11 v_12 v_13 v_14
count 50000.000000 50000.000000 5.000000e+04 50000.000000 50000.000000 48587.000000 47107.000000 48090.000000 50000.000000 50000.000000 ... 50000.000000 50000.000000 50000.000000 50000.000000 50000.000000 50000.000000 50000.000000 50000.000000 50000.000000 50000.000000
mean 174999.500000 68542.223280 2.003393e+07 46.844520 8.056240 1.782185 0.373405 0.224350 119.883620 12.595580 ... 0.248669 0.045021 0.122744 0.057997 0.062000 -0.017855 -0.013742 -0.013554 -0.003147 0.001516
std 14433.901067 61052.808133 5.368870e+04 49.469548 7.819477 1.760736 0.546442 0.417158 185.097387 3.908979 ... 0.044601 0.051766 0.195972 0.029211 0.035653 3.747985 3.231258 2.515962 1.286597 1.027360
min 150000.000000 0.000000 1.991000e+07 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.500000 ... 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 -9.160049 -5.411964 -8.916949 -4.123333 -6.112667
25% 162499.750000 11203.500000 1.999091e+07 10.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 75.000000 12.500000 ... 0.243762 0.000044 0.062644 0.035084 0.033714 -3.700121 -1.971325 -1.876703 -1.060428 -0.437920
50% 174999.500000 52248.500000 2.003091e+07 29.000000 6.000000 1.000000 0.000000 0.000000 109.000000 15.000000 ... 0.257877 0.000815 0.095828 0.057084 0.058764 1.613212 -0.355843 -0.142779 -0.035956 0.138799
75% 187499.250000 118856.500000 2.007110e+07 65.000000 13.000000 3.000000 1.000000 0.000000 150.000000 15.000000 ... 0.265328 0.102025 0.125438 0.079077 0.087489 2.832708 1.262914 1.764335 0.941469 0.681163
max 199999.000000 196805.000000 2.015121e+07 246.000000 39.000000 7.000000 6.000000 1.000000 20000.000000 15.000000 ... 0.291618 0.153265 1.358813 0.156355 0.214775 12.338872 18.856218 12.950498 5.913273 2.624622

8 rows × 29 columns

3.数据分析

#### 1) 提取数值类型特征列名

numerical_cols = Train_data.select_dtypes(exclude = 'object').columns

print(numerical_cols)


Index(['SaleID', 'name', 'regDate', 'model', 'brand', 'bodyType', 'fuelType',

       'gearbox', 'power', 'kilometer', 'regionCode', 'seller', 'offerType',

       'creatDate', 'price', 'v_0', 'v_1', 'v_2', 'v_3', 'v_4', 'v_5', 'v_6',

       'v_7', 'v_8', 'v_9', 'v_10', 'v_11', 'v_12', 'v_13', 'v_14'],

      dtype='object')


categorical_cols = Train_data.select_dtypes(include = 'object').columns

print(categorical_cols)


Index(['notRepairedDamage'], dtype='object')


#### 2) 构建训练和测试样本

## 选择特征列

feature_cols = [col for col in numerical_cols if col not in ['SaleID','name','regDate','creatDate','price','model','brand','regionCode','seller']]

feature_cols = [col for col in feature_cols if 'Type' not in col]

## 提前特征列，标签列构造训练样本和测试样本

X_data = Train_data[feature_cols]

Y_data = Train_data['price']

X_test  = TestA_data[feature_cols]

print('X train shape:',X_data.shape)

print('X test shape:',X_test.shape)


X train shape: (150000, 18)

X test shape: (50000, 18)


## 定义了一个统计函数，方便后续信息统计

def Sta_inf(data):

    print('_min',np.min(data))

    print('_max:',np.max(data))

    print('_mean',np.mean(data))

    print('_ptp',np.ptp(data))

    print('_std',np.std(data))

    print('_var',np.var(data))


#### 3) 统计标签的基本分布信息

print('Sta of label:')

Sta_inf(Y_data)


Sta of label:

_min 11

_max: 99999

_mean 5923.327333333334

_ptp 99988

_std 7501.973469876635

_var 56279605.942732885


## 绘制标签的统计图，查看标签分布

plt.hist(Y_data)

plt.show()

plt.close()



#### 4) 缺省值用-1填补

X_data = X_data.fillna(-1)

X_test = X_test.fillna(-1)

4. 模型训练与预测（特征工程、模型融合）

4.1 利用xgb进行五折交叉验证查看模型的参数效果

## xgb-Model

xgr = xgb.XGBRegressor(n_estimators=120, learning_rate=0.1, gamma=0, subsample=0.8,\

        colsample_bytree=0.9, max_depth=7) #,objective ='reg:squarederror'

scores_train = []

scores = []

## 5折交叉验证方式

sk=StratifiedKFold(n_splits=5,shuffle=True,random_state=0)

for train_ind,val_ind in sk.split(X_data,Y_data):

    train_x=X_data.iloc[train_ind].values

    train_y=Y_data.iloc[train_ind]

    val_x=X_data.iloc[val_ind].values

    val_y=Y_data.iloc[val_ind]

    xgr.fit(train_x,train_y)

    pred_train_xgb=xgr.predict(train_x)

    pred_xgb=xgr.predict(val_x)

    score_train = mean_absolute_error(train_y,pred_train_xgb)

    scores_train.append(score_train)

    score = mean_absolute_error(val_y,pred_xgb)

    scores.append(score)

print('Train mae:',np.mean(score_train))

print('Val mae',np.mean(scores))

4.2 定义xgb和lgb模型函数

def build_model_xgb(x_train,y_train):

    model = xgb.XGBRegressor(n_estimators=150, learning_rate=0.1, gamma=0, subsample=0.8,\

        colsample_bytree=0.9, max_depth=7) #, objective ='reg:squarederror'

    model.fit(x_train, y_train)

    return model

def build_model_lgb(x_train,y_train):

    estimator = lgb.LGBMRegressor(num_leaves=127,n_estimators = 150)

    param_grid = {

        'learning_rate': [0.01, 0.05, 0.1, 0.2],

    }

    gbm = GridSearchCV(estimator, param_grid)

    gbm.fit(x_train, y_train)

    return gbm

4.3 切分数据集（Train,Val）进行模型训练，评价和预测

## Split data with val

x_train,x_val,y_train,y_val = train_test_split(X_data,Y_data,test_size=0.3)


print('Train lgb...')

model_lgb = build_model_lgb(x_train,y_train)

val_lgb = model_lgb.predict(x_val)

MAE_lgb = mean_absolute_error(y_val,val_lgb)

print('MAE of val with lgb:',MAE_lgb)

print('Predict lgb...')

model_lgb_pre = build_model_lgb(X_data,Y_data)

subA_lgb = model_lgb_pre.predict(X_test)

print('Sta of Predict lgb:')

Sta_inf(subA_lgb)


print('Train xgb...')

model_xgb = build_model_xgb(x_train,y_train)

val_xgb = model_xgb.predict(x_val)

MAE_xgb = mean_absolute_error(y_val,val_xgb)

print('MAE of val with xgb:',MAE_xgb)

print('Predict xgb...')

model_xgb_pre = build_model_xgb(X_data,Y_data)

subA_xgb = model_xgb_pre.predict(X_test)

print('Sta of Predict xgb:')

Sta_inf(subA_xgb)

4.4进行两模型的结果加权融合

## 这里我们采取了简单的加权融合的方式

val_Weighted = (1-MAE_lgb/(MAE_xgb+MAE_lgb))*val_lgb+(1-MAE_xgb/(MAE_xgb+MAE_lgb))*val_xgb

val_Weighted[val_Weighted<0]=10 # 由于我们发现预测的最小值有负数，而真实情况下，price为负是不存在的，由此我们进行对应的后修正

print('MAE of val with Weighted ensemble:',mean_absolute_error(y_val,val_Weighted))


sub_Weighted = (1-MAE_lgb/(MAE_xgb+MAE_lgb))*subA_lgb+(1-MAE_xgb/(MAE_xgb+MAE_lgb))*subA_xgb

## 查看预测值的统计进行

plt.hist(Y_data)

plt.show()

plt.close()

4.5.输出结果

sub = pd.DataFrame()

sub['SaleID'] = TestA_data.SaleID

sub['price'] = sub_Weighted

sub.to_csv('./sub_Weighted.csv',index=False)


sub.head()

5. 项目详细展开

因篇幅内容限制，将原学习项目拆解成多个notebook方便学习，只需一键fork。

5.1 数据分析详解

    载入各种数据科学以及可视化库:

    数据科学库 pandas、numpy、scipy；
    可视化库 matplotlib、seabon；
    其他；
    载入数据：
    载入训练集和测试集；
    简略观察数据(head()+shape)；
    数据总览:
    通过describe()来熟悉数据的相关统计量
    通过info()来熟悉数据类型
    判断数据缺失和异常
    查看每列的存在nan情况
    异常值检测
    了解预测值的分布
    总体分布概况（无界约翰逊分布等）
    查看skewness and kurtosis
    查看预测值的具体频数
    特征分为类别特征和数字特征，并对类别特征查看unique分布
    数字特征分析
    相关性分析
    查看几个特征得 偏度和峰值
    每个数字特征得分布可视化
    数字特征相互之间的关系可视化
    多变量互相回归关系可视化
    类型特征分析
    unique分布
    类别特征箱形图可视化
    类别特征的小提琴图可视化
    类别特征的柱形图可视化类别
    特征的每个类别频数可视化(count_plot)
    用pandas_profiling生成数据报告

5.2 特征工程

    异常处理：

    通过箱线图（或 3-Sigma）分析删除异常值；
    BOX-COX 转换（处理有偏分布）；
    长尾截断；
    特征归一化/标准化：
    标准化（转换为标准正态分布）；
    归一化（抓换到 [0,1] 区间）；
    针对幂律分布，可以采用公式： $log(\frac{1+x}{1+median})$
    数据分桶：
    等频分桶；
    等距分桶；
    Best-KS 分桶（类似利用基尼指数进行二分类）；
    卡方分桶；
    缺失值处理：
    不处理（针对类似 XGBoost 等树模型）；
    删除（缺失数据太多）；
    插值补全，包括均值/中位数/众数/建模预测/多重插补/压缩感知补全/矩阵补全等；
    分箱，缺失值一个箱；
    特征构造：
    构造统计量特征，报告计数、求和、比例、标准差等；
    时间特征，包括相对时间和绝对时间，节假日，双休日等；
    地理信息，包括分箱，分布编码等方法；
    非线性变换，包括 log/ 平方/ 根号等；
    特征组合，特征交叉；
    仁者见仁，智者见智。
    特征筛选
    过滤式（filter）：先对数据进行特征选择，然后在训练学习器，常见的方法有 Relief/方差选择发/相关系数法/卡方检验法/互信息法；
    包裹式（wrapper）：直接把最终将要使用的学习器的性能作为特征子集的评价准则，常见方法有 LVM（Las Vegas Wrapper） ；
    嵌入式（embedding）：结合过滤式和包裹式，学习器训练过程中自动进行了特征选择，常见的有 lasso 回归；
    降维
    PCA/ LDA/ ICA；
    特征选择也是一种降维。

5.3 模型优化

    线性回归模型：

    线性回归对于特征的要求；
    处理长尾分布；
    理解线性回归模型；
    模型性能验证：
    评价函数与目标函数；
    交叉验证方法；
    留一验证方法；
    针对时间序列问题的验证；
    绘制学习率曲线；
    绘制验证曲线；
    嵌入式特征选择：
    Lasso回归；
    Ridge回归；
    决策树；
    模型对比：
    常用线性模型；
    常用非线性模型；
    模型调参：
    贪心调参方法；
    网格调参方法；
    贝叶斯调参方法；

5.4模型融合

    简单加权融合:

    回归（分类概率）：算术平均融合（Arithmetic mean），几何平均融合（Geometric mean）；
    分类：投票（Voting)
    综合：排序融合(Rank averaging)，log融合

    stacking/blending:

    构建多层模型，并利用预测结果再拟合预测。

    boosting/bagging（在xgboost，Adaboost,GBDT中已经用到）:

    多树的提升方法

    训练：

预测：

6.总结

二手车预测项目是非常经典项目，数据挖掘实践（二手车价格预测）的内容来自 Datawhale与天池联合发起的，现在通过整理和调整让更多对机器学习感兴趣可以上手实战一下

因篇幅内容限制，将原学习项目拆解成多个notebook方便学习，只需一键fork。

项目链接：

一键fork直接运行，所有项目码源都在里面

https://www.heywhale.com/mw/project/64367e0a2a3d6dc93d22054f

机器学习数据挖掘专栏：

https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc

参考链接：

https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/SecondHandCarPriceForecast

【机器学习入门与实践】数据挖掘-二手车价格交易预测（含EDA探索、特征工程、特征优化、模型融合等）的相关教程结束。

《【机器学习入门与实践】数据挖掘-二手车价格交易预测（含EDA探索、特征工程、特征优化、模型融合等）.doc》

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