python数据挖掘项目实战记录
取自《Python数据分析与挖掘实战》一书，整理各个项目中用到的数据处理方法：
对于分类问题：用模型分类；混淆矩阵及其绘图；观测其ROC曲线；
对于聚类问题：划分类目数；获取划分类目中心；平行坐标系描述
（一）数据预处理的方法
在获取数据之后，会发现一些数据值错误
一、填补空值
二、观察数据分布
三、数据清洗，使数据值都合理存在
四、数据规约，提取重要属性
五、数据归一化，为了使用K-Means算法
数据读取
#SVM，bayes，ANN，D_Tree，等需要操作的数据是矩阵，需要data=data.as_matrix() #将series数据转为矩阵形式的训练集from numpy.random import shuffleshuffle(data) #随机打乱数据x_train=data_train[:,2:]*30 #将特征放大import picklepickle.dump(model, open('../tmp/svm.model', 'wb'))# 保存模型model = pickle.load(open('../tmp/svm.model', 'rb'))# 读取模型#将数据保存为固定文件格式pd.DataFrame(cm_train, index=range(5),columns=range(5)).to_excel(outputfile1)一、拉格朗日插值法
from scipy.interpolate import lagrange# 取数，两个列表尾接y = s[list(range(n - k, n)) + list(range(n + 1, n + 1 + k))]y = y[y.notnull()]res=lagrange(y.index, list(y))(n) #输入索引，和该列数据 n为空值下标二、series的内置插值法
df = pd.DataFrame(data, columns=[0, 1, 2])df.interpolate()三、电量趋势描述
绘制折线图，观测电量下降趋势。
四、数据探索describe(include=’all).T
通过数据探索，发现异常值，不合逻辑的错误值，如果数据集很大就可以丢弃，否则可以填充
explore = data.describe(include='all').Texplore['null'] = len(data) - explore['count']explore = explore[['null', 'max', 'min', 'std']]# count,unique,top,freq,mean,std,min,50%,max等选取几个属性#计算相关系数矩阵，data必须是n*n矩阵print(np.round(data.corr(method='pearson'), 2))五、数据清洗
类似集合的操作，对于不合逻辑的错误值，设置索引，排除。
data = data[data['SUM_YR_1'].notnull() & data['SUM_YR_2'].notnull()]index1 = data['SUM_YR_1'] != 0index2 = data['SUM_YR_2'] != 0index3 = (data['SEG_KM_SUM'] == 0) & (data['avg_discount'] == 0)data = data[index1 | index2 | index3]六、属性转换
数据的规约就是选取有用的数据属性，可以通过excel删除对应列即可实现。
# 选取某列data=data[data['TARGET_ID']==184].copy() #获取该条件下的数据的副本data_group=data.groupby('COLLECTTIME') #以时间分组def attr_trans(x): # 定义属性变换函数 #创建新的series result=pd.Series(index=['SYS_NAME', 'CWXT_DB:184:C:\\', 'CWXT_DB:184:D:\\', 'COLLECTTIME']) #设置列标 result['SYS_NAME'] = x['SYS_NAME'].iloc[0] #获取该属性值，唯一 result['COLLECTTIME'] = x['COLLECTTIME'].iloc[0] #获取该属性值，唯一 result['CWXT_DB:184:C:\\'] = x['VALUE'].iloc[0] #获取属性值A result['CWXT_DB:184:D:\\'] = x['VALUE'].iloc[1] #获取属性值B，等等 return resultdata_processed = data_group.apply(attr_trans) # 逐组处理七、数据归一化和标准化
使用正态分布的标准正态分布标准化：x-u/σ
data = (data - data.mean(axis=0)) / data.std(axis=0) # 按列选取均值和标准差。矩阵操作当发现数值范围对结果影响太大，不方便运算时，将数据标准化
data=(data-data.min())/(data.max()-data.min())data=data.reset_index()八、数据离散化
应用在发掘频繁项时，需要把连续数据转变为离散数据。
for i in range(len(keys)): # 调用k-means算法，进行聚类离散化 r1 = pd.DataFrame(kmodel.cluster_centers_, columns=[typelabel[keys]]) # 聚类中心,A r2 = pd.Series(kmodel.labels_).value_counts() # 分类统计 r2 = pd.DataFrame(r2, columns=[typelabel[keys] + 'n']) #统计量, An r = pd.DataFrame(pd.concat([r1, r2], axis=1)) #聚类中心与类别数目匹配连接 r = r.sort_values(typelabel[keys]) r.index = [1, 2, 3, 4] r[typelabel[keys]] = pd.rolling_mean(r[typelabel[keys]], 2) # rolling_mean()用来计算相邻2列的均值，以此作为边界点。 r[typelabel[keys]][1] = 0.0 # 这两句代码将原来的聚类中心改为边界点。 result = result.append(r.T) #转置添加 result = result.sort_index() # 以Index(A,B,C,D,E,F)顺序排序，保存 result.to_excel(processedfile)九、图像切割和颜色矩阵提取
1. 一阶颜色矩：采用一阶原点矩，反应图像的整体明暗程度
Ei=1/N * ∑(j:1-N) Pij
2. 二阶颜色矩：反应图像颜色的分布范围
σi=(1/N *∑j:1-N (Pij-Ei)^2) ^1/2
3. 三阶颜色矩：反应图像颜色分布的对称性
十、时间序列算法
利用时间序列算法模型的流程，根据历史数据，来预测未来的数据情况
采用时间序列算法对模型输入数据进行模型拟合、检验与检测。依据误差公式，计算预测值与验证数据之间的误差，分析其是否属于业务接受的范围内。
模型识别AR,MA,ARMA
平稳性检验，白噪声检验，模型识别，模型检验，模型预测，模型评价，模型应用
十一、行为分析与服务推荐
连接数据库
系统过滤算法为主，其他为辅。
推荐
物品相似度：夹角余弦；杰卡德相似系数；相关系数
熟悉基于物品的协同过滤算法使用
# 基于物品的协同过滤算法def Jaccard(a, b): return 1.0 * (a * b).sum() / (a + b - a * b).sum()class Recommender(): sim = None def similarity(self, x, distance): y = np.ones((len(x), len(x))) for i in range(len(x)): for j in range(len(x)): y[i, j] = distance(x, x[j]) return y def fit(self, x, distance=Jaccard): #x传入的是矩阵（行：物品，列：用户） self.sim = self.similarity(x, distance) #计算相似度 def recommend(self, a): #传入预测用户的购买记录的矩阵.T = n * 1 return np.dot(self.sim, a) * (1 - a)十二、变量选择与灰色预测
使用Lasso函数对与处理数据变量选择
灰色预测得到关键影响因素的预测值
使用神经网络对财政收入进行预测
十三、文本预处理
#数据去重l1 = len(data)data = pd.DataFrame(data[0].unique()) #选取数据列进行unique()l2 = len(data)data.to_csv(outputfile, index = False, header = False, encoding = 'utf-8')print(u'删除了%s条评论。' %(l1 - l2))#机械压缩去词，去除连续重复语料，和短句子删除过滤较多垃圾信息#文本评论分词mycut = lambda s: ' '.join(jieba.cut(s)) #自定义简单分词函数data1 = data1[0].apply(mycut)#对于读入的数据执行分词函数data2 = data2[0].apply(mycut)#通过“广播”形式分词，加快速度。#先将文本正负面评价分开，然后再进行LDA主题分析。COSTCM6中的情感分析做及其分类，生成正面情感和负面情感# 正面主题分析from gensim import corpora, modelspos_dict = corpora.Dictionary(pos[2])pos_corpus = [pos_dict.doc2bow(i) for i in pos[2]]pos_lda = models.LdaModel(pos_corpus, num_topics=3, id2word=pos_dict)for i in range(3): neg_lda.print_topic(i) # 输出每个主题（二）、模型方法
一、神经网络
二、决策树
三、K-Means
一、LM神经网络
API:
add(); compile(); fit(); save_weights(); predict_classrs()
from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense, Activationnet = Sequential()net.add(Dense(input_dim=3, activation='relu', units=10))net.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])net.fit(train[:, :3], train[:, 3], epochs=1000, batch_size=1)#传入的是矩阵，读取excel需要把数据.as_matrix()net.save_weights(netfile)predict_result = net.predict_classes(train[:, :3]).reshape(len(train))二、CART决策树
API：
fit(); predict();
# 构建CART决策树模型from sklearn.tree import DecisionTreeClassifiertree = DecisionTreeClassifier()tree.fit(train[:, :3], train[:, 3])plt = cm_plot(test[:, 3], tree.predict(test[:, :3]))#获取结果plt.show()三、K-Means K聚类算法
from sklearn.cluster import KMeansimport pandas as pdinputFile = '../data/zscoreddata.xls'data = pd.read_excel(inputFile)kmodel = KMeans(n_clusters=5, n_jobs=4)kmodel.fit(data)print(kmodel.cluster_centers_)四、SVM支持向量机
from sklearn import svmsmodel=svm.SVC() #建立模型smodel.fit(x_train,y_train) #训练模型res=smodel.predict(x_test) #预测测试集（三）、绘制图形
模型建立后，需要可视化分析数据挖掘的合理性，准确性等
混淆矩阵：正确与错误分类的情况
ROC曲线：分类方法的性能
聚类群图：使数据值聚成n类，分析n类群体特征
混淆矩阵
预测准确度：RMSE;MAE
分类准确度：precesion=TP/TP+FP :表示用户对推荐产品感兴趣的可能性
recall=TP/(TP+FN) ：表示推荐的产品，占用户喜欢产品的概率
from sklearn.metrics import confusion_matrix # 导入混淆矩阵函数cm = confusion_matrix(y, yp) # 混淆矩阵如下# CM [[TP,FP],[FN,TN]]#例如['TP', 'FP', 'FN', 'TN'] == [46, 2, 7, 4]cm_train = confusion_matrix(train_label, smodel.predict(trainSet))cm_test = confusion_matrix(test_label, smodel.predict(testSet))pd.DataFrame(cm_train).to_excel(outFile1)pd.DataFrame(cm_test).to_excel(outFile2)ROC曲线
from sklearn.metrics import roc_curve # 导入ROC曲线函数fpr, tpr, thresholds = roc_curve(test[:, 3], tree.predict_proba(test[:, :3])[:, 1], pos_label=1)plt.plot(fpr, tpr, linewidth=2, label='ROC of CART', color='green') # 作出ROC曲线聚类群图
import matplotlib.pyplot as pltcenters = kmodel.cluster_centers_for i in range(5):plt.plot([2, 4, 6, 8, 10], centers, label='group' + str(i),marker='o') #设置横轴纵轴分别对应5个点plt.ylabel('values')plt.xlabel('index: L R F M C')plt.show()层次聚类谱图
import matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.cluster.hierarchy import linkage,dendrogram#这里使用scipy的层次聚类函数Z = linkage(data_udf, method = 'ward', metric = 'euclidean') #谱系聚类图P = dendrogram(Z, 0) #画谱系聚类图plt.show()
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