本文采用Kaggle上面的Boston HousePrice數據集展示了如何建立機器學習模型的通常過程，包括以下幾個階段：

• 數據獲取
• 數據清洗
• 探索性數據分析
• 特征工程
• 模型建立
• 模型集成

標簽變量（房價）采取了對數轉換，使其符合正太分布，最后從12個備選模型中[補充模型名稱]選出預測效果最好的6個模型Lasso，Ridge，SVR，KernelRidge，ElasticNet，BayesianRidge分別進行加權平均集成和Stacking集成，最后發現Stacking集成效果更好，創新之處在于將Stacking集成后的數據加入原訓練集中再次訓練Stacking集成模型，使得模型性能再次得到改善，作為最后的預測模型，預測結果提交kaggle上后表現不錯。另外受限于訓練時間，超參數搜索空間小，有待改善。

數據獲取

Kaggle官網提供了大量的機器學習數據集，本文從其中選擇了Boston HousePrice數據集，下載地址為//www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques/data，下載后的數據集包括train.csv，test.csv，data_description.txt，sample_submission.csv四個文件，顧名思義train.csv為訓練數據集，用于訓練模型，test.csv為測試數據集，用于驗證模型的準確性，data_description.txt描述train.csv字段，sample_submission.csv提供了最后提交文件的樣式。其中訓練集有1459條樣本，81個字段，一個ID字段，一個標簽SalePrice字段，測試集共有1458條樣本，80個字段。

賽題給我們79個描述房屋的特征，要求我們據此預測房屋的最終售價，即對于測試集中每個房屋的ID給出對于的SalePrice字段的預測值，主要考察我們數據清洗、特征工程、模型搭建及調優等方面的技巧。本賽題是典型的回歸類問題，評估指標選用的是均方根誤差（RMSE），為了使得價格的高低對結果的評估有均等的影響，賽題均方根誤差基于預測值和實際值分別取對數來計算。特征初步分析：

數據清洗

 數據清洗，是整個數據分析過程中不可缺少的一個環節，其結果質量直接關系到模型效果和最終結論。數據清洗對象主要有離群點、缺失值、重復值，以及數據轉換等。

離群值

離群點通常指的是數值型變量，通過做特征GrLivArea和SalePrice散點圖發現右下方存在兩個異常點，因為不太可能居住面積越大，而售價卻越低，因刪除。

變量轉換

SalePrice是我們需要預測的目標變量，下面對SalePrice做一些分析。用正太分布去擬合SalePrice，同時做其正太概率圖圖可以發現目標變量呈現右偏態分布。

因為線性模型更適合擬合正太分布，因此需要對目標變量做log轉換使其接近正態分布。做log變換后重復上面步驟發現偏度明顯減小，幾乎接近正態分布。

缺失值

將訓練集與測試集合在一個數據框中一起處理缺失值。分析數據缺失情況，如下圖所示

思考：

根據各個特征的實際意義分別進行缺失值填充。分析各特征與SalePrice的相關性，最好使用熱力圖。

可以看到對角線有一條白線，這代表相同的特征相關性為最高，但值得注意的是，有兩個正方形小塊：TotaLBsmtSF和1stFlrSF、GarageAreas和GarageCars處。這代表全部建筑面積TotaLBsmtSF與一層建筑面積1stFlrSF成強正相關，車庫區域GarageAreas和車庫車輛GarageCars成強正相關，那么在填補缺失值的時候就有了依據，我們可以直接刪掉一個多余的特征或者使用一個填補另一個。

對于特征PoolQC，因為具有很高的缺失率，NA表示不帶游泳池，根據常識中大多數房屋都不帶游泳池，因此缺失值全部用None填充。

對于特征MiscFeature，Alley，Fence，FireplaceQu和MSSubClass,NA都表示沒有特征所代表的實際意義，因此缺失值都用None填充。

對于特征LotFrontage，根據特征描述，因為任一房屋都非?？赡芘c它的鄰居擁有相同的相連的街道區域，因此可以按照特征Neighborhood分組后在根據其眾數填充。

對于特征GarageType, GarageFinish, GarageQual , GarageCond，直接用None填充。

對于特征GarageYrBlt, GarageArea 和GarageCars，因為都是數值型變量，缺失表示沒有，因此全部用0填充。

對于特征BsmtFinSF1, BsmtFinSF2, BsmtUnfSF, TotalBsmtSF, BsmtFullBath和BsmtHalfBath，都是數值型變量，缺失都表示沒有，全部用0填充。

對于特征BsmtQual, BsmtCond, BsmtExposure, BsmtFinType1 和BsmtFinType2，都是類別型變量，缺失表示沒有basement，因此都用None填充。

對于特征MasVnrArea 和MasVnrType，因為NA很可能意味著沒有表層砌體飾面，因此分別用0和None填充。

對于特征MSZoning，Electrical ，KitchenQual，Exterior1st ，Exterior2nd和SaleType，因為缺失率較低，全部用眾數填充。

對于特征Functional ，因為NA意味著typical，因此用Typ填充。

對于特征Utilities，除了兩個NA和一個NoSeWa外，全部為AllPub，又NoSeWa屬于訓練集中，因此這個特征對于訓練模型沒有意義，應該刪除。

編碼

1. 有些數據實際含義是類別型特征，在此處用了數值表示，需要將其轉化為類別型特征，比如賣出的月份MoSold，這些變量有MSSubClass，BsmtFullBath，BsmtHalfBath,HalfBath,BedroomAbvGr,KitchenAbvGr,MoSold,YrSold,YearBuilt,YearRemodAdd,LowQualFinSF,GarageYrBlt。

2. 對SalePrice按照分類型變量進行分組后，進行特征映射。以變量MSSubClass為例，依據平均值可以將MSSubClass映射為右圖所示。

依次對變量MSSubClass, MSZoning, Neighborhood, Condition1, BldgType, HouseStyle, Exterior1st, MasVnrType, ExterQual, Foundation, BsmtQual, BsmtExposure, Heating, HeatingQC, KitchenQual, Functional, FireplaceQu, GarageType, GarageFinish, PavedDrive, SaleType, SaleCondition分組后進行特征映射。

3. 下面對特征進行編碼，采用LabelEncode和OneHotEncode。先對于三個跟年相關的變量YearBuilt, YearRemodAdd, GarageYrBlt進行LabelEncoding編碼，然后對于那些偏度很大的變量，先進行log1p轉換后在進行OneHotEncode。接著將數據集按照原來的比例拆分為訓練集和測試集，因為擔心訓練集和測試集中還有大量的離群點，考慮到模型的穩健性，使用robustscaler對所有數據進行縮放。

對數據完成了預處理，下面就進入了特征過程。

特征工程

有這么一句話在業界廣泛流傳：數據和特征決定了機器學習的上限，而模型和算法只是逼近這個上限而已。顧名思義，其本質是一項工程活動，目的是最大限度地從原始數據中提取特征以供算法和模型使用。通過總結和歸納，人們認為特征工程主要包括特征創造和特征選擇。

特征選擇

特征選擇主要有兩個目的一是減少特征數量、降維，使模型泛化能力更強，二是減少過擬合， 增強對特征和特征值之間的理解。選取特征主要依據以下兩點：

一、特征是否發散：如果一個特征不發散，例如方差接近于0，也就是說樣本在這個特征上基本上沒有差異，這個特征對于樣本的區分并沒有什么用。

二、特征與目標的相關性：這點比較顯見，與目標相關性高的特征，應當優選選擇。除方差法外，本文介紹的其他方法均從相關性考慮。

基于以上兩點，特征選擇 的常用方法有移除低方差的特征，卡方(Chi2)檢驗，Pearson相關系數，互信息和最大信息系數，距離相關系數，Wrapper，Embedded。

因為特征量較大，選擇Embedded中基于懲罰項的特征選擇法。Embedded主要思想是：使用某些機器學習的算法和模型進行訓練，得到各個特征的權值系數，根據系數從大到小選擇特征。類似于Filter方法，但是是通過訓練來確定特征的優劣。其實是講在確定模型的過程中，挑選出那些對模型的訓練有重要意義的屬性?？紤]到LASSO回歸因為L1正則項同時具有特征選擇和降維的作用，特別適合稀疏樣本，因為前面進行編碼后造成特征膨脹，樣本變得稀疏，因此選擇LASSO回歸來篩選特征。對訓練集應用LASSO回歸，輸出所有特征的特征重要性如下

接著篩選出特征重要性不為0的特征，如下圖所示。

特征創造

基于特征重要性，可以創造一些新的特征，比如顧客可能關心的是房屋的總面積，因此可以組合新的特征。

X["TotalArea"]=X["TotalBsmtSF"]+X["1stFlrSF"]+X["2ndFlrSF"]+X["GarageArea"]，同理根據原有特征描述以及實際意義，可以組合出以下新的特征。

X["TotalHouse"] = X["TotalBsmtSF"] + X["1stFlrSF"] + X["2ndFlrSF"]

X["TotalHouse"]=X["TotalBsmtSF"]+X["1stFlrSF"]+X["2ndFlrSF"]

X["TotalArea"]=X["TotalBsmtSF"]+X["1stFlrSF"]+X["2ndFlrSF"]+X["GarageArea"]

X["+_TotalHouse_OverallQual"]=X["TotalHouse"]*X["OverallQual"]

X["+_GrLivArea_OverallQual"]=X["GrLivArea"]*X["OverallQual"]

X["+_oMSZoning_TotalHouse"]=X["oMSZoning"]*X["TotalHouse"]

X["+_oMSZoning_OverallQual"]=X["oMSZoning"]+X["OverallQual"]

X["+_oMSZoning_YearBuilt"]=X["oMSZoning"]+X["YearBuilt"]

X["+_oNeighborhood_TotalHouse"]=X["oNeighborhood"]*X["TotalHouse"]

X["+_oNeighborhood_OverallQual"]=X["oNeighborhood"]+X["OverallQual"]

X["+_oNeighborhood_YearBuilt"]=X["oNeighborhood"]+X["YearBuilt"]

X["+_BsmtFinSF1_OverallQual"]=X["BsmtFinSF1"]*X["OverallQual"]

X["-_oFunctional_TotalHouse"]=X["oFunctional"]*X["TotalHouse"]

X["-_oFunctional_OverallQual"]=X["oFunctional"]+X["OverallQual"]

X["-_LotArea_OverallQual"]=X["LotArea"]*X["OverallQual"]

X["-_TotalHouse_LotArea"]=X["TotalHouse"]+X["LotArea"]

X["-_oCondition1_TotalHouse"]=X["oCondition1"]*X["TotalHouse"]

X["-_oCondition1_OverallQual"]=X["oCondition1"]+X["OverallQual"]

X["Bsmt"]=X["BsmtFinSF1"]+X["BsmtFinSF2"]+X["BsmtUnfSF"]

X["Rooms"] = X["FullBath"]+X["TotRmsAbvGrd"]

X["PorchArea"]=X["OpenPorchSF"]+X["EnclosedPorch"]+X["3SsnPorch"]+X["ScreenPorch"]

X["TotalPlace"]=X["TotalBsmtSF"]+X["1stFlrSF"]+X["2ndFlrSF"]+X["GarageArea"]+["OpenPorchSF"]+X["EnclosedPorch"]+X["3SsnPorch"]+X["ScreenPorch"]

降維

前面進行了編碼和特征創造后，特征矩陣過大，導致計算量大，訓練時間長的問題，因此降低特征矩陣維度也是必不可少的。但在該案例中采用PCA技術降維選擇40個主成份效果差于采用400個主成份，400接近特征維度，表明模型過擬合程度不大。

模型融合與評估

模型融合和尋找高級特征是提升機器學習性能的兩個重要手段。模型融合的方法很多，比如bagging，stacking，boosting，average weight，voting等。本文選擇average weight和stacking這兩種方法。用于融合的模型有LinearRegression，Ridge，Lasso，Random Forrest，Gradient Boosting Tree，Support Vector Regression，Linear Support Vector Regression，ElasticNet，Stochastic Gradient Descent，BayesianRidge，KernelRidge，ExtraTreesRegressor共12個基礎模型。

評估函數

因為該案例是典型的回歸問題，對于回歸問題最適合采用基于距離的的評估函數，本文采用均方誤差,調用庫scikit-learn中cross_val_score函數評估模型效果。cross_val_score函數采用K折交叉驗證，將訓練樣本分割成K份，一份被保留作為驗證模型的數據（test set），其他K-1份用來訓練（train set）。交叉驗證重復K次，每份驗證一次，平均K次的結果或者使用其它結合方式，最終得到一個單一估測，這個方法的優勢在于，同時重復運用隨機產生的子樣本進行訓練和驗證，運用同樣的樣本可以訓練模型制定的次數，在樣本量不足的環境下有用，交叉驗證用于評估模型的預測性能，尤其是訓練好的模型在新數據上的表現，可以在一定程度上減小過擬合，還可以從有限的數據中獲取盡可能多的有效信息。應用cross_val_score計算出各模型的得分情況如下

超參數調優

超參數是在開始學習過程之前設置值的參數，而不是通過訓練得到的參數數據。通常情況下，需要對超參數進行優化，給學習機選擇一組最優超參數，以提高學習的性能和效果。對于所選擇的12個備用模型，很多都有需要自己設置的超參數，一十不知道如何設置。我們采用網格搜索最優參數。搜索前，先給每個參數準備一個參數網，然后調用scikit-learn庫中的GridSearchCV搜索最有或者次優參數。以Kernel Ridge（核嶺回歸）為例，KernelRidge()有四個超參數，alpha，kernel，degree，coef0。根據經驗，設置參數網param_grid={'alpha':[0.2,0.3,0.4],'kernel':["polynomial"],'degree':[3],'coef0':[0.8,1.0]}。結果如下

由此此網格中的最優參數是alpha:0.2,coef:1,degree:3,kernel:polynomial。注意采用網格搜索無法求出全局的最優參數，只能求出指定網格中的最優參數表，因而是次優的。可以依次求出各個模型的最佳超參數如下。

模型集成

接下來進行模型融合，先使用加權平均的方法，根據備選模型選擇得分最佳的6個模型來進行融合，并且根據得分情況分配他們的權重。模型分別是

模型融合后的最終得分為0.1077，好于單個模型的得分情況。

下面采用Stacking的模型集成方法，Stacking過程可以分為三步：

1、單個模型分別進行學習。首先，采用交叉驗證+網格搜索，得到子模型最優超參數；然后，在此最優超參數下，每次進行交叉驗證時，都會訓練得到一個模型。用此模型對驗證集和測試集分別預測，共進行K次預測，得到一個完整的訓練集預測值和K個測試集預測值，對K個測試集預測值取平均，從而得到一個完整的訓練集預測值和一個測試集預測值。

2、確定新的訓練集合測試集。首先，對n個子模型分別學習，得到n個訓練集預測值（不取平均值），作為n維特征作為第二層模型的輸入；同樣，n個子模型也得到n個測試集預測值，作為第二層模型的輸入。

3、第二層模型學習。用新的特征構成的訓練集和測試集進行預測。

采用Stacking集成上訴6個子模型后的得分為0.1066，效果好于加權平均的方法。

Stacking集成后會得到一個(1458, 6)大小的預測矩陣，這個預測矩陣對于我們對整個test-set的預測是有幫助的，將其加入訓練集中擴大了特征量，運用擴充后的模型訓練我們的Stacking集成模型，訓練后的模型得分為0.1018，顯然再次訓練后的模型性能更好，于是采用其作為最終的預測模型。測試集上的預測結果為0.1178，預測結果提交后在kaggle上該項目成功擠進前3%。

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