ML之FE：利用FE特征工程(單個特征及其與標簽關系的可視化)對RentListingInquries(Kaggle競賽)數據集實現房屋感興趣程度的多分類預測

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目錄

輸出結果

設計思路

核心代碼

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輸出結果

RentListingInquries(Kaggle競賽)數據集解釋
參考：Dataset之RentListingInquries：RentListingInquries(Kaggle競賽)數據集的簡介、下載、案例應用之詳細攻略

2.0、【interest_level】目標變量的直方圖可視化

2.2.1、【bathrooms】列，需過濾處理

T1.1、利用np.percentile()方法，ulimit(99.5)，只保留某些分位數內的點去掉奇異點

T1.2、直接定量限制法，ulimit(4)

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2.2.2、【bedrooms】列

2.2.3、【price】列

2.2.4、【listing_id】列

2.2.5、【Latitude&Longitude】列

2.2.6、【display_address】列

2.2.7、【building_id】列

2.2.8、【manager_id】列

2.3、查看日期型特征：
【created】、【hour】、【month】

2.4、查看圖片類型特征：【photos】

2.5、查看~~類型特征：【features】

2.6、查看單詞計數類型特征
2.6.1、【description】

T1.0、不采用去掉奇異點法

T1.1、利用np.percentile()方法，ulimit(99)，只保留某些分位數內的點去掉奇異點

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2.6.2、【num_description_words】

T1.0、不采用去掉奇異點法

T1.1、利用np.percentile()方法，ulimit(99)，只保留某些分位數內的點去掉奇異點

T1.2、直接定量限制法，ulimit(500)

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2.7、詞云圖可視化：
【display_address】、【street_address】、【features】

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2.8、特征之間的相關性：【bathrooms】、【bedrooms】、【price】

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設計思路

190606更新

190607更新

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核心代碼

后期更新……

from wordcloud import WordCloudtext = '' text_da = '' text_street = '' #text_desc = '' for ind, row in train.iterrows():for feature in row['features']:text = " ".join([text, "_".join(feature.strip().split(" "))])text_da = " ".join([text_da,"_".join(row['display_address'].strip().split(" "))])text_street = " ".join([text_street,"_".join(row['street_address'].strip().split(" "))])#text_desc = " ".join([text_desc, row['description']]) text = text.strip() text_da = text_da.strip() text_street = text_street.strip() #text_desc = text_desc.strip()plt.figure(figsize=(12,6)) wordcloud = WordCloud(background_color='white', width=600, height=300, max_font_size=50, max_words=40).generate(text) wordcloud.recolor(random_state=0) plt.imshow(wordcloud) plt.title("features: Wordcloud for features", fontsize=30) plt.axis("off") plt.show()# wordcloud for display address plt.figure() wordcloud = WordCloud(background_color='white', width=600, height=300, max_font_size=50, max_words=40).generate(text_da) wordcloud.recolor(random_state=0) plt.imshow(wordcloud) plt.title("display_address: Wordcloud for Display Address", fontsize=30) plt.axis("off") plt.show()# wordcloud for street address plt.figure() wordcloud = WordCloud(background_color='white', width=600, height=300, max_font_size=50, max_words=40).generate(text_street) wordcloud.recolor(random_state=0) plt.imshow(wordcloud) plt.title("street_address: Wordcloud for Street Address", fontsize=30) plt.axis("off") plt.show()

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的ML之FE：利用FE特征工程(单个特征及其与标签关系的可视化)对RentListingInquries(Kaggle竞赛)数据集实现房屋感兴趣程度的多分类预测的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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