特征工程和数据清洗
当我们得到一个具有特征的数据集时，是不是所有的特性都很重要？可能有许多冗余的特征应该被消除，我们还可以通过观察或从其他特征中提取信息来获得或添加新特性。
年龄特征：
正如我前面提到的，年龄是连续的特征，在机器学习模型中存在连续变量的问题。
如果我说通过性别来组织或安排体育运动，我们可以很容易地把他们分成男女分开。
如果我说按他们的年龄分组，你会怎么做？如果有30个人，可能有30个年龄值。
我们需要对连续值进行离散化来分组。
好的，乘客的最大年龄是80岁。所以我们将范围从0-80成5箱。所以80/5＝16。
data['Age_band']=0
data.loc[data['Age']<=16,'Age_band']=0
data.loc[(data['Age']>16)&(data['Age']<=32),'Age_band']=1
data.loc[(data['Age']>32)&(data['Age']<=48),'Age_band']=2
data.loc[(data['Age']>48)&(data['Age']<=64),'Age_band']=3
data.loc[data['Age']>64,'Age_band']=4
data.head(2)
data['Age_band'].value_counts().to_frame().style.background_gradient(cmap='summer')#checking the number of passenegers in each band
sns.factorplot('Age_band','Survived',data=data,col='Pclass')
plt.show()
生存率随年龄的增加而减少，不论Pclass。
Family_size：家庭总人数
光看兄弟姐妹和老人孩子看不太直接，咱们直接看全家的人数
data['Family_Size']=0
data['Family_Size']=data['Parch']+data['SibSp']#family size
data['Alone']=0
data.loc[data.Family_Size==0,'Alone']=1#Alone
f,ax=plt.subplots(1,2,figsize=(18,6))
sns.factorplot('Family_Size','Survived',data=data,ax=ax[0])
ax[0].set_title('Family_Size vs Survived')
sns.factorplot('Alone','Survived',data=data,ax=ax[1])
ax[1].set_title('Alone vs Survived')
plt.close(2)
plt.close(3)
plt.show()
family_size = 0意味着passeneger是孤独的。显然，如果你是单独或family_size = 0，那么生存的机会很低。家庭规模4以上，机会也减少。这看起来也是模型的一个重要特性。让我们进一步研究这个问题。
sns.factorplot('Alone','Survived',data=data,hue='Sex',col='Pclass')
plt.show()
船票价格
因为票价也是连续的特性，所以我们需要将它转换为数值。
pandas.qcut
data['Fare_Range']=pd.qcut(data['Fare'],4)
data.groupby(['Fare_Range'])['Survived'].mean().to_frame().style.background_gradient(cmap='summer_r')
如上所述，我们可以清楚地看到，船票价格增加生存的机会增加。
data['Fare_cat']=0
data.loc[data['Fare']<=7.91,'Fare_cat']=0
data.loc[(data['Fare']>7.91)&(data['Fare']<=14.454),'Fare_cat']=1
data.loc[(data['Fare']>14.454)&(data['Fare']<=31),'Fare_cat']=2
data.loc[(data['Fare']>31)&(data['Fare']<=513),'Fare_cat']=3
sns.factorplot('Fare_cat','Survived',data=data,hue='Sex')
plt.show()
显然，随着fare_cat增加，存活的几率增加。随着性别的变化，这一特性可能成为建模过程中的一个重要特征。
将字符串值转换为数字
因为我们不能把字符串一个机器学习模型
data['Sex'].replace(['male','female'],[0,1],inplace=True)
data['Embarked'].replace(['S','C','Q'],[0,1,2],inplace=True)
data['Initial'].replace(['Mr','Mrs','Miss','Master','Other'],[0,1,2,3,4],inplace=True)
去掉不必要的特征
名称>我们不需要name特性，因为它不能转换成任何分类值
年龄——>我们有age_band特征，所以不需要这个
票号–>这是任意的字符串，不能被归类
票价——>我们有fare_cat特征，所以不需要
船仓号——>这个也不要没啥含义
passengerid -->不能被归类
data.drop(['Name','Age','Ticket','Fare','Cabin','Fare_Range','PassengerId'],axis=1,inplace=True)
sns.heatmap(data.corr(),annot=True,cmap='spring_r',linewidths=0.2,annot_kws={'size':20})
fig=plt.gcf()
fig.set_size_inches(18,15)
plt.xticks(fontsize=14)
plt.yticks(fontsize=14)
plt.show()
现在以上的相关图，我们可以看到一些正相关的特征。他们中的一些人sibsp和family_size和干燥family_size和一些负面的孤独和family_size。
