准备条件
- seaborn: 一个可视化工具，不会用参见：数据可视化工具seaborn
- matplotlib.pyplot: 也是一个可视化工具
- sklearn
- pandas
- numpy
- jupyter notebook
实践项目
- 项目地址
Kaggle上面的一个项目：digit-recognizer
- 项目描述
简单说下就是train.csv训练数据里面是42000条手写数字图片的数据。
- train.csv一共42000行*785列
- 每个数字图片包含28*28像素点，即 一个图片784个像素点，每个像素点的明暗程度用0-255之间的数字表示，数字越高，表示越暗
- 785列数据中，第一列就是识别正确的数字，取名为lable，后面784列即为每个像素点明暗值
- test.csv相比于train.csv就是少了lable
- 项目思路
使用随机森林算法，定义为100tree, 训练模型时，用train.csv的前2/3行数据（28000行）作为训练数据，后1/3行数据（14000行）作为测试数据。
- 项目代码
SmileLikeYe-RandomForest
#!/usr/bin/env python
# coding=utf8
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')
'''
Competition URL: https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer
Solution: Random Forest
'''
# 引入需要的包包
# 数据处理的常用包包
import numpy as np
import pandas as pd
# 随机森林的包包
import sklearn as skl
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 画图的包包
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set(color_codes=True)
# 读取数据（请先去 https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer/data 上下载数据）
# 读取成DataFrame的数据
train_df = pd.read_csv('train.csv')
# 将DataFrame的数据转换成Array
train_data = train_df.values
test_df = pd.read_csv('test.csv')
test_data = test_df.values
print train_df.head()
print train_data
# 画图
plt.figure(figsize=(12,8))
sns.countplot(x='label', data=train_df)
plt.title('Distribution of Numbers')
plt.xlabel('Numbers');
# 2/3的train_data作为训练数据，1/3的train_data作为测试数据来训练模型
num_features = train_data.shape[0] # 拿到train_data的行数，也就是所有数据的个数作为特征值
print("Number of all features: \t\t", num_features)
split = int(num_features * 2/3) # 这里是取2/3行也就是前28000行作为训练 后1/3也就是14000作为测试
train = train_data[:split] # 取出前28000行作为训练数据
test = train_data[split:] # 取出后14000行作为测试数据
print("Number of features used for training: \t", len(train),
"\nNumber of features used for testing: \t", len(test))
# 开始使用随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100) # 定义决策树的个数为100
# 开始训练，训练的X数据格式为[[]]，训练的y值为[]也就是经过ravel后的数据
# 如果你问我ravel()的作用是什么，就是不管什么数据格式的数据都转成一个一维的array，这样每个元素都是一个平等且顺序的位置
model = clf.fit(train[:,1:], train[:,0].ravel())
# 然后预测
output = model.predict(test[:,1:])
# 计算准确度
acc = np.mean(output == test[:,0].ravel()) *100
print("The accuracy of the pure RandomForest classifier is: \t", acc, "%")
# 利用
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100) # 100 trees
# 用全部训练数据来做训练
target = train_data[:,0].ravel()
train = train_data[:,1:]
model = clf.fit(train, target)
# 用测试集数据来预测最终结果
output = model.predict(test_data)
print output
# 输出预测结果
pd.DataFrame({"ImageId": range(1, len(output)+1), "Label": output}).to_csv('out.csv', index=False, header=True)
最后 提交上去的准确路为96.793% 那个运用这个不知名国外同学排到了前五。
参考资料
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