@BruceWang
2018-02-07T14:18:21.000000Z
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CSDN价值两万的AI课程
相对于上周的作业，其实此次数据特征已经很少了，该数据集有些属性的缺失值也比较少，因此本任务的任务主要是为了熟悉LR和SVM分类器的使用，但是任何机器学习都逃不掉特征工程、再高阶一点就是：数据清洗（按理说这项应该是在特征工程之前的）
1) 字段说明
2) DiabetesPedigreeFunction： 糖尿病家族史
3) Age： 年龄（岁）
Outcome： 输出变了/类别标签（0 或 1，出现糖尿病为 1, 否则为 0）
2) 数据说明
一共有 768 个样本，每个样本有 8 个输入变量和 1 个输出 变量，缺失值通常用零值编码。
任务目的
根据皮马印第安人糖尿病数据集 中的特征使用LR和SVM两大分类器预测标签0/1（是否出现糖尿病）
看了数据集和问题之后就会发现，其实很简答， 就是给你1-6的特征让你给这个数据贴标签，有糖尿病么？
说不定可以间接反映这个人平时是不是一个甜食主义者呢？哈哈，开个小玩笑。
相对于上周的作业，其实此次数据特征已经很少了，该数据集有些属性的缺失值也比较少，因此本任务的任务主要是为了熟悉LR和SVM分类器的使用。
但是任何机器学习都逃不掉特征工程、再复杂一点就是数据挖掘、数据清洗（按理说这两项应该是在特征工程之前的）
任务要求及评分标准：
需要提交代码文件，并给出必要的结果解释
总体思路如下：
（这个是最复杂的也是我最不喜欢的）
数据清洗————特征工程
多说一点关于创建一些新特征 :
1. 简化已有特征
2. 联合已有特征
3. 现有重要特征（top 10）的多项式
4. 合并类别特征
那么如何检测你的加了这个特征之后对模型是好，还是坏呢?
一、 通过新增加一个或几个feature，如果cv分数上去了，就增加这个feature，如果cv分数没有上去，就舍弃这个feature
弊端：如果你舍弃的两个feature联合之后才有作用呢？ 那岂不是丢失不少东西？
二、 数值型特征加减乘除、这样就可以挖掘出新特征咯！具体问题具体对待。
三、 对于其他特征可以聚类、PCA降维等，后续会讲到相关处理方法。
还有么？有！ 这文章就是为你而生的、 Let's do do do do ... it!
四、大多数类别型特征的取值并不是很多，一些特征的取值有序关系，可以将其变换为有序数字
其他的类别型特征可以采用独热编码（One hot encoding）/哑编码
五、 离群点检测----去除“离群特征”----接下来就是比较诡异的数据：零值填补----极值均化。
在去除离群特征时候需要注意的是，对于某些领域还是不能随便去除的，尤其是医学领域。
个人倾向于不做任何处理，也就是说不删除任何数据，因为本身数据已经不够多了， 再加上这点数据根本包含不了这么多的样本可能性。
六、 缺失值处理
很明显这里是几乎没有缺失值的，因为原数据已经处理过的，你下载下来使用的。
对训练集的其他数值型特征进行空缺值填补（中值填补），返回填补后的dataframe，以及每列的中值，用于填补测试集的空缺值
七、 数值型特征还要进行数据标准化（个人认为小量数据fit_transform足够了）
好了这下就可以开干咯！
两种方法，逻辑斯蒂回归（logistic regression） 和SVM。
建议大家：
- 逻辑斯蒂回归+正则化和不加正则化
- SVM+正则化和不加正则化
尝试看看加了正则化之后和不加正则化有什么区别，这些大家都可以探索的。
Logistic Regression
生成学习器实例 LR = LogisticRegression（）, 然后强调的一点就是要记得交叉验证，哪个组合好，第一是多尝试，第二是可以看看一些基本规则了什么的， 这里可以看看知乎，搜搜quora，都会找到合适的答案。
尝试使用多种正则化，以及对应的正则化参数的大小，因为数据量小，一下就跑出来了，L1、L2最基本的，还有其他的可以看看统计学习方法。
SVM
首先建议看完老师的教程，然后看看李航统计学习方法，实践完这个看看斯坦福大学的CS231n课程，真心是把大家当傻子教呢，爽死了。
相关步骤和逻辑斯蒂回归差不多哈，
RBF核是SVM最常用的核函数。
RBF核SVM 的需要调整正则超参数包括 （正则系数，一般在log域（取log后的值）均匀设置候选参数）和核函数的宽度
越小，决策边界越平滑；
个人觉得对于大型数据这两个模型都没有现在的深度神经网络好用，哈哈！
如果非要在这俩里面选择一个，我选择logistic， 为什么？嗯，因为简单！
当然这节课你会发现数据已经是不错的了，真正的挑战是遇到那种比如说爬虫爬取的数据，那家伙就很难办了， 你想死的心都有了，好奇? 请私下联系我，联系方式自己摸索呗。