机器学习的一般步骤
1.确定特征
（1）数据探索
（2）数据预处理
2.确定模型
（1）确定目标函数
3.模型训练
（1）确定优化算法，估计模型参数
4.模型选择
选择不同参数下的模型。
5.模型评估
对所选择的模型进行评估：估计模型在未知数据上的性能(泛化能力).
以上5个过程不断迭代，直到寻找到一个最优的模型和其参数。
以下，以波士顿房价预测为例，先简单讲讲数据探索。
一般我们拿到一堆数据之后，并不知道数据有何规律，为了了解数据特征的规律(概率分布)，我们第一个步骤就是数据探索，探索数据的特征有何规律或者分布，为模型选择奠定基础。
数据探索
数据探索包括：
（1） 数据规模。
（2） 数据类型，确定是否需要进一步编码。
（3） 数据是否有缺失值，如果有则进行数据填补。
（4） 查看数据分布，是否有异常数据点，如果有则进行离群点处理。
（5） 查看是否需要降维：查看两两特征之间的关系，看数据是否有相关（冗余）。
1. 导入必要的工具包
数据处理工具包为：Numpy,SciPy,pandas,其中SciPy,pandas是基于Numpy进一步的封装
数据可视化工具包为：Matplotlib,Seaborn,其中Seaborn是基于Matplotlib进一步的封装
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
#将matplotlib的图表直接嵌入到Notebook之中
%matplotlib inline
%matplotlib inline :
将matplotlib的图表直接嵌入到Notebook之中.
IPython提供了许多魔法命令。魔法命令都以%或者%%开头，以%开头的成为行命令，%%开头的称为单元命令。行命令只对命令所在的行有效，而单元命令则必须出现在单元的第一行，对整个单元的代码进行处理。执行%magic可以查看关于各个命令的说明，而在命令之后添加?可以查看该命令的详细说明:
%matplotlib?
2.读取结构化数据
pandas.read_csv(filepath_or_buffer,...,header='infer', names=None,..., encoding=None, ...)¶
read_csv与to_csv 是一对输入输出的工具，read_csv直接返回pandas.DataFrame，而to_csv只要执行命令即可写文件
header： 表示数据中是否存在列名，如果在第0行就写就写0，并且开始读数据时跳过相应的行数，不存在可以写none。
names： 表示要用给定的列名来作为最终的列名。
encoding：表示数据集的字符编码，通常而言一份数据为了方便的进行文件传输都以utf-8作为标准。
dpath = './data/'
data = pd.read_csv(dpath + "boston_housing.csv") #返回的是DataFrame类型
3.数据概览
df.head(n)：查看DataFrame对象的前n行,默认是5行
data.tail(n)：查看DataFrame对象的后n行,默认是5行
data.info(): 查看索引、数据类型和内存信息
data.isnull():检查DataFrame对象中的空值，并返回一个Boolean数组 data.describe()：查看数值型列的汇总统计
data.head(5) #查看DataFrame对象的前５行数据
data.tail(5) #查看DataFrame对象的后５行数据
data.info() #查看索引、数据类型和内存信息
data.isnull().sum() #检查DataFrame对象中的是否存在空值
data.describe() #查看数值型列的汇总统计
此处得到各属性的样本数目、均值、标准差、最小值、1/4分位数（25%）、中位数（50%）、3/4分位数（75%）、最大值 可初步了解各特征的分布
4.以数据可视化的方式查看各属性的统计特征
（1） 直方图distplot
seaborn.distplot(a, bins=None, ..., kde=True,....)
a:数据， bins：箱子数，kde：是否进行核密度估计
from matplotlib.font_manager import FontProperties #添加相关包，指定相关字体
font_set = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=12)
# 房价(即目标)的直方图
sns.distplot(data.MEDV.values, bins=30,kde=True)
plt.xlabel(u"房价分布",fontproperties=font_set)
plt.show()
# 犯罪率的直方图
sns.distplot(data.CRIM.values, bins=30, kde=False)
plt.xlabel(u"犯罪率直方图", fontproperties=font_set)
plt.show()
犯罪率特征的分布是长尾分布，和指数分布比较接近。大部分城镇的犯罪率很低，极少数样本的犯罪率高。从常理看，该数值应该比较准确，可以不予处理。
（2）散点图scatter
# 房价(即目标)的散点图
plt.scatter(range(data.shape[0]), data.MEDV.values, color='purple')
plt.title(u"房价的散点分布",fontproperties=font_set)
可以看出，数据大多集中在均值附近，和正态分布比较接近。但最大值50的样本数目偏多，可能是原始数据将所有大于50的样本的值都设置为50（猜测），在模型训练时也可以考虑将y等于50的样本当成outliers（离群点）去掉。
（3）计数图countplot
计数图，可将它认为一种应用到分类变量的直方图，用以统计不同的类别的计数值：
seaborn.countplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, ...)
order:控制变量绘图的顺序
#sns.countplot(data.ZN)
#sns.countplot(data.CHAS, order=[0,1]) #与下面等价
sns.countplot(data.CHAS)
sns.countplot(data.RAD)
5.两两特征之间的相关性
a.希望特征与标签之间强相关
b.如果特征和特征之间强相关，说明信息冗余，可常用处理方法：
1）两个特征之间只保留其中一个特征。
2）采用组成分析（PCA）等进行降维。
3）在模型的正则项采用L1正则。
（1）热力图heatmap
seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt='.2g', annotkws=None, linewidths=0, linecolor='white', cbar=True, cbarkws=None, cbar_ax=None, square=False, ax=None, xticklabels=True, yticklabels=True, mask=None, **kwargs)¶
data：矩阵数据集，可以使numpy的数组（array），如果是pandas的dataframe，则dataframe的index/column信息会分别对应到heatmap的columns和rows。
linewidths：热力图矩阵之间的间隔大小。
vmax,vmin：图例中最大值和最小值的显示值，没有该参数时默认不显示。
annot : bool or rectangular dataset, optional，If True, write the data value in each cell，显示数值。
mask : boolean array or DataFrame, optional。If passed, data will not be shown in cells where mask is True.
cbar : boolean, optionalWhether to draw a colorbar.
plt.subplots(figsize=(13,9)) #指定窗口尺寸（单位英尺）
data_corr=data.corr().abs() #返回列与列之间的相关系数
#数据为相关系数，显示数值，显示颜色条
sns.heatmap(data_corr, annot=True)
（2）打印出两两特征之间的相关系数
sorted(list, key=lambda x: -abs(x[0]))
参数key是关键词， lambda是一个隐函数，是固定写法，表示按照列表x的-abs(x[0])这个值进行排序，其中x可为任意名称，指代前面的列表list。
DataFrame.iloc[i,j]：按位置选取数据
cols = data.columns #获取列的名称
corr_list = []
size = data.shape[1]
for i in range(0, size):
for j in range(i+1, size):
if(abs(data_corr.iloc[i,j])>= 0.5):
corr_list.append([data_corr.iloc[i,j], i, j]) #data_corr.iloc[i,j]：按位置选取数据
sorted_corr_list = sorted(corr_list, key=lambda xx:-abs(xx[0]))
for v,i,j in sorted_corr_list:
print("%s and %s = %.2f" % (cols[i], cols[j],v)) # cols: 列名
通常认为相关系数大于0.5的为强相关,可以看出相关系数大于0.5的特征较多，可对数据进行降维处理，例如去掉一个特征，或者使用主成分分析（PCA），L1正则等进行处理。
（3）呈现数据集中成对的关系pairplot
seaborn.pairplot(data, hue=None, hue_order=None, palette=None, vars=None, x_vars=None, y_vars=None, kind='scatter', diag_kind='hist', markers=None, size=2.5, aspect=1, dropna=True, plot_kws=None, diag_kws=None, grid_kws=None)¶
数据指定：
vars : 与data使用，否则使用data的全部变量。参数类型：numeric类型的变量list。
{x, y}_vars : 与data使用，否则使用data的全部变量。参数类型：numeric类型的变量list。即指定x，y数据。
dropna : 是否剔除缺失值。参数类型：boolean, optional.
特殊参数： kind : {‘scatter’, ‘reg’}, optional Kind of plot for the non-identity relationships.
diag_kind : {‘hist’, ‘kde’}, optional。Kind of plot for the diagonal subplots.
基本参数：
size : 默认 6，图的尺度大小（正方形）。参数类型：numeric
hue : 使用指定变量为分类变量画图。参数类型：string (变量名).
hue_order : list of strings Order for the levels of the hue variable in the palette.
palette : 调色板颜色.
markers : 使用不同的形状。参数类型：list.
aspect : scalar, optional。Aspect * size gives the width (in inches) of each facet.
{plot, diag, grid}_kws : 指定其他参数。参数类型：dict
返回：
PairGrid 对象.
for v,i,j in sorted_corr_list:
sns.pairplot(data, size=6, x_vars=cols[i], y_vars=cols[j]) #绘制x_vars列和y_vars列特征之间的关系，看是否有线性关系
plt.show()
