Selecting Data for Modeling
你的数据集有太多的变量包裹住你的头。你怎么能把这些压倒性的数据削减到你能理解的东西？
我们首先使用我们的直觉选择一些变量。 后面的课程将向您展示自动确定变量优先级的统计技巧。
要选择变量/列，我们需要查看数据集中所有列。 这是通过DataFrame的columns属性（下面的代码）完成的。
[1]
import pandas as pd
melbourne_file_path = '../input/melbourne-housing-snapshot/melb_data.csv'
melbourne_data = pd.read_csv(melbourne_file_path)
melbourne_data.columns
Index(['Suburb', 'Address', 'Rooms', 'Type', 'Price', 'Method', 'SellerG',
'Date', 'Distance', 'Postcode', 'Bedroom2', 'Bathroom', 'Car',
'Landsize', 'BuildingArea', 'YearBuilt', 'CouncilArea', 'Lattitude',
'Longtitude', 'Regionname', 'Propertycount'],
dtype='object')[2]
# The Melbourne data has some missing values (some houses for which some variables weren't recorded.)
# We'll learn to handle missing values in a later tutorial.
# Your Iowa data doesn't have missing values in the columns you use.
# So we will take the simplest option for now, and drop houses from our data.
# Don't worry about this much for now, though the code is:
# dropna drops missing values (think of na as "not available")
melbourne_data = melbourne_data.dropna(axis=0)有很多方法可以选择数据的子集。 pandas课程更深入地介绍了这些内容，但我们现在将重点关注两种方法。
- 点符号，我们用它来选择“预测目标”
- 选择列表，我们用它来选择
Selecting The Prediction Target
您可以使用点符号来提取变量。 这一列存储在一个Series中，它大致类似于只有一列数据的DataFrame。
我们将使用点符号来选择我们想要预测的列，这称为预测目标。 按照惯例，预测目标称为y。 因此，我们需要在墨尔本数据中保存房价的代码是
[3]
y = melbourne_data.PriceChoosing "Features"
我们模型中的列（后来用于预测）被称为“特征”。 在我们的例子中，那些将是用于确定房价的列。 有时，您将使用除目标之外的所有列作为要素。 其他时候你用更少的功能会更好。
目前，我们将构建一个只有少数特征的模型。 稍后您将看到如何迭代和比较使用不同特征构建的模型。
我们通过在括号内提供列表名来选择多个特征。 该列表中的每个项目都应该是一个字符串（带引号）。
这是一个例子：
【4】
melbourne_features = ['Rooms', 'Bathroom', 'Landsize', 'Lattitude', 'Longtitude']按照惯例，这个数据称为X.
【5】
X = melbourne_data[melbourne_features]让我们使用describe方法和head方法快速查看我们将用于预测房价的数据，该方法显示前几行。
【6】
X.describe()| Rooms | Bathroom | Landsize | Lattitude | Longtitude | |
|---|---|---|---|---|---|
| count | 6196.000000 | 6196.000000 | 6196.000000 | 6196.000000 | 6196.000000 |
| mean | 2.931407 | 1.576340 | 471.006940 | -37.807904 | 144.990201 |
| std | 0.971079 | 0.711362 | 897.449881 | 0.075850 | 0.099165 |
| min | 1.000000 | 1.000000 | 0.000000 | -38.164920 | 144.542370 |
| 25% | 2.000000 | 1.000000 | 152.000000 | -37.855438 | 144.926198 |
| 50% | 3.000000 | 1.000000 | 373.000000 | -37.802250 | 144.995800 |
| 75% | 4.000000 | 2.000000 | 628.000000 | -37.758200 | 145.052700 |
| max | 8.000000 | 8.000000 | 37000.000000 | -37.457090 | 145.526350 |
[7]
X.head()| Rooms | Bathroom | Landsize | Lattitude | Longtitude | |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 1.0 | 156.0 | -37.8079 | 144.9934 |
| 2 | 3 | 2.0 | 134.0 | -37.8093 | 144.9944 |
| 4 | 4 | 1.0 | 120.0 | -37.8072 | 144.9941 |
| 6 | 3 | 2.0 | 245.0 | -37.8024 | 144.9993 |
| 7 | 2 | 1.0 | 256.0 | -37.8060 | 144.9954 |
使用这些命令直观地检查数据是数据科学家工作的重要组成部分。 您经常会在数据集中发现值得进一步检查的惊喜。
Building Your Model
您将使用scikit-learn库来创建模型。 编码时，此库编写为sklearn，您将在示例代码中看到。 Scikit-learn是最常用的库，用于对通常存储在DataFrame中的数据类型进行建模。
构建和使用模型的步骤如下：
定义：它将是什么类型的模型？ 决策树？ 其他一些模型？ 还指定了模型类型的一些其他参数。
拟合：从提供的数据中捕获模式，这是建模的核心。
预测：听起来是什么样的
评估：确定模型预测的准确程度。
下面是使用scikit-learn定义决策树模型并将其与特征和目标变量拟合的示例。
【8】
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
# Define model. Specify a number for random_state to ensure same results each run
melbourne_model = DecisionTreeRegressor(random_state=1)
# Fit model
melbourne_model.fit(X, y)DecisionTreeRegressor(criterion='mse', max_depth=None, max_features=None,
max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0,
min_impurity_split=None, min_samples_leaf=1,
min_samples_split=2, min_weight_fraction_leaf=0.0,
presort=False, random_state=1, splitter='best')许多机器学习模型允许模型训练中的一些随机性。 为random_state指定一个数字可确保您在每次运行中获得相同的结果。 这被认为是一种很好的做法。 您使用任何数字，模型质量不会取决于您选择的确切值。
我们现在有一个可以用来进行预测的拟合模型。
在实践中，你会想要对市场上的新房子进行预测，而不是对我们已经有价格的房屋进行预测。 但是我们将对训练数据的前几行进行预测，以了解预测函数的工作原理。
【9】
print("Making predictions for the following 5 houses:")
print(X.head())
print("The predictions are")
print(melbourne_model.predict(X.head()))Making predictions for the following 5 houses:
Rooms Bathroom Landsize Lattitude Longtitude
1 2 1.0 156.0 -37.8079 144.9934
2 3 2.0 134.0 -37.8093 144.9944
4 4 1.0 120.0 -37.8072 144.9941
6 3 2.0 245.0 -37.8024 144.9993
7 2 1.0 256.0 -37.8060 144.9954
The predictions are
[1035000. 1465000. 1600000. 1876000. 1636000.]Your Turn
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