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本系列為《Scikit-Learn 和 TensorFlow 機器學習指南》的第四講。上文請見下面這篇文章：

機器學習實戰指南：如何入手第一個機器學習項目？

目前為止，我們已經對數據有了初步的認識，大體上明白了我們要處理的數據類型?，F在，我們將進入更深入的研究。

首先，確保已經劃分了測試集并放置一邊，我們只會對訓練集進行操作。另外，如果訓練集很大，可以從中采樣一些作為探索集（exploration set），方便進行快速處理。在我們這個例子中，數據集比較小，所以直接在訓練集上處理即可。我們還要創建一個訓練集的復制副本，這樣就不會改動原來的訓練集了。

housing = strat_train_set.copy()

1. 地理數據可視化

因為數據集中包含了地理位置信息（經緯度），所以創建所有地區的散點圖來可視化數據是個好主意（如下圖所示）。

這看起來有點像加州，但是很難看出任何規律。我們設置參數 alpha = 0.1，這樣就更容易看出數據點的密度了（如下圖所示）。

housing.plot(kind="scatter", x="longitude", y="latitude", alpha=0.1)

現在，我們可以很清晰地看出這些密度較大的區域了。?

通常來說，人類的大腦非常善于發現圖片中的模式，但是也需要使用一些可視化參數來讓這些模式更加突出。?

接下來，我們來看一下房屋價格（如下圖所示）。其中，圓的半徑代表地區人口（參數 s），圓的顏色代表房價（參數 c）。我們將使用預先定義好的顏色圖 jet（參數 cmap），顏色范圍從藍色（低房價）到紅色（高房價）。

housing.plot(kind="scatter", x="longitude", y="latitude", alpha=0.4,s=housing["population"]/100, label="population", figsize=(10,7),c="median_house_value", cmap=plt.get_cmap("jet"), colorbar=True,sharex=False) plt.legend() save_fig("housing_prices_scatterplot")

注意，參數 `sharex=False` 修復了顯示 x 軸和 legend 不顯示的 bug。感謝 Wilmer Arellano 給的建議。出處：https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/10611。

這張圖顯示出房價與地理位置（例如沿海）和人口密度關系很大，這一點你可能早就知道?？梢允褂镁垲愃惴z測主要的聚集，增加新的特征測量到聚類中心的距離。盡管加州北部沿海地區的房價并不高，但是 ocean_proximity 屬性仍然非常有用?？偟膩碚f，預測房價并不是使用一個簡單規則就行的。

2.?尋找關聯性

因為數據集不是很大，我們可以使用 corr() 方法直接計算任意兩個屬性的標準相關系數（也稱皮爾遜相關系數）。

corr_matrix = housing.corr()

現在，我們來看一下每個屬性與房價中位數的相關系數分別是多少：

corr_matrix["median_house_value"].sort_values(ascending=False)

median_house_value 1.000000?

median_income 0.687170?

total_rooms 0.135231?

housing_median_age 0.114220?

households 0.064702?

total_bedrooms 0.047865?

population -0.026699?

longitude -0.047279?

latitude -0.142826?

Name: median_house_value, dtype: float64

相關系數范圍在 [-1, 1] 之間，越接近 1 表示正相關性越強，例如房價中位數與收入中位數。相關系數越接近 -1 表示負相關性越強。你可以看到房價中位數與維度呈現負相關性（數據顯示越往北方，房價呈下降趨勢）。最后，相關系數接近 0 表示無線性相關。下圖展示了 x 軸與 y 軸對應數據的相關系數。

相關系數僅僅測量的是線性相關性（如果 x 增大，y 也同樣增大或減小），可能完全忽略非線性關系（例如，x 在 0 附近，y 會增大）。注意，上圖中最下面的那幾張圖表示的都是相關系數為零的情況，但是它們是非線性相關。第二行展示的幾個圖形相關系數為 1 或 -1，注意與直線的斜率無關。

另外一種檢查不同屬性特征之間的相關系數的方法是使用 Pandas 的 scatter_matrix 函數。它將對每個數值屬性與其它所有數值屬性的相關性進行作圖。因為現在有 9 個數值屬性，總共有 9x9=81 個圖，頁面放不下這么多。所以，我們只選擇幾個與房價中位數關系較大的屬性來作圖。

from pandas.tools.plotting import scatter_matrixattributes = ["median_house_value", "median_income", "total_rooms", "housing_median_age"] scatter_matrix(housing[attributes], figsize=(12, 8))

上圖中，主對角線對應的相關系數全是直線（自己與自己的相關系數始終為 1），作圖沒有實質意義，因此顯示的實際上是每個屬性的柱狀圖。關于其它選項設置，可以參閱 Pandas 的文檔。 看起來，最有可能用來預測房價中位數的屬性是收入中位數，讓我們把該圖放大來看：

housing.plot(kind="scatter", x="median_income", y="median_house_value", alpha=0.1)

這張圖說明了幾點：第一，相關性較強。你可以清楚看到數據點整體呈上升趨勢，并不分散。第二，我們之前提過的價格上限 $500,000 呈現一條水平直線。同樣在 $450,000、$350,000 和 $280,000 的位置也呈現了較弱的水平直線。在訓練模型的時候最好移除這些樣本點，防止算法學習到這些不好的數據。

3.?嘗試結合不同的屬性

希望前面的章節給了你一些探索數據、獲取規律的方法。你發現了一些數據怪癖，在把數據放入機器學習算法之前，將其清除。你也發現了不同屬性之間的相關性，尤其是與目標屬性的相關性。你也注意到有些屬性呈現長尾分布，可以進行轉換處理（例如計算它們的對數）。當然，不同項目的處理方法并不完全相同，但是大致思路是類似的。

在準備數據給機器學習算法之前，你還可以嘗試進行不同的屬性組合。例如，如果你不知道地區有多少戶，只知道地區總的房間數也沒什么作用。你最想知道的是每戶有多少房間。類似地，知道臥室數量也沒什么用，你可能需要將其與房屋數量進行比較。還有，每戶人口數應該也比較重要。下面，我們來創建這些屬性：

housing["rooms_per_household"] = housing["total_rooms"]/housing["households"] housing["bedrooms_per_room"] = housing["total_bedrooms"]/housing["total_rooms"] housing["population_per_household"]=housing["population"]/housing["households"]

現在，我們再來看一下相關矩陣：

corr_matrix = housing.corr() corr_matrix["median_house_value"].sort_values(ascending=False)

median_house_value 1.000000

median_income 0.687170

rooms_per_household 0.199343

total_rooms 0.135231

housing_median_age 0.114220

households 0.064702

total_bedrooms 0.047865

population_per_household -0.021984

population -0.026699

longitude -0.047279

latitude -0.142826

bedrooms_per_room -0.260070

Name: median_house_value, dtype: float64

看起來還不錯！bedrooms_per_room 屬性與房價中位數的相關性比單獨的 total_rooms 和 total_bedrooms 與房價中位數的相關性更大?？梢钥闯?#xff0c;bedroom/room 比值越小，房價越高。rooms_per_household 屬性也比 total_rooms 包含了更多的信息——顯然，房屋越大，價格就越高。?

這一輪的探索不一定要非常完備。重要的是正確開始并快速發現一些規律，這將幫助你得到第一個合理的原型。這是一個迭代的過程：一旦你得到一個原型開始運行，你就可以分析它的輸出，發現更多規律，然后回過頭來繼續探索數據，不斷優化模型。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习实用指南：如何从数据可视化中发现数据规律？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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