ビニングまたは離散化は、連続変数または数値変数をカテゴリカル特徴に変換するための処理です。
年齢(Age)に関してビニング処理を行ってみます。
年齢データのチェック
年齢(Age)に着目してみますと、データのばらつきが大きく外れ値が予測に悪い影響を与えている可能性があります。
年齢データのばらつきを確認するために、箱ひげ図で表示します。
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| import pandas as pd
df_train = pd.read_csv('/kaggle/input/titanic/train.csv')
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(style='darkgrid')
plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.boxplot(data=df_train, y='Age')
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[出力]
６５歳以上のデータが外れ値と判断できるかと思います。
年齢をcut関数を使って、ビニングします。cut関数は最大値と最小値の間を等間隔で分割する関数です。
今回はビンの数が５個になるように分割し（５分割）、各範囲のデータ数を表示します。
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| df_train['Age'] = pd.cut(df_train['Age'], 5, labels=False)
df_train['Age'].value_counts()
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[出力]
年齢データではなく0～4の数字になっていることが分かります。
次にビニング処理を行った年齢範囲ごとの平均生存率を棒グラフで表示してみます。
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| df_train.groupby('Age')['Survived'].mean().plot(kind='bar', figsize=(10,6))
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[出力]
若い人年齢に部類されているほど生存率が高く、年配の人の生存率が10％以下であることが見てとれます。
データの読み込みとデータクレンジング改善４
Kaggleに準備されているタイタニックの訓練データを読み込みます。
データの前処理（不要列の削除・欠損処理・カテゴリ変数の変換）と、正解ラベルとそれ以外にデータを分けます。
データクレンジングの改善４として、年齢データをcut関数を使ってビニング処理を行っています。(18行目)
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| import pandas as pd
df_train = pd.read_csv('/kaggle/input/titanic/train.csv')
# データ前処理
def preprocessing(df):
df['Deck'] = df['Cabin'].apply(lambda s:s[0] if pd.notnull(s) else 'M') # 改善２
# 不要な列の削除
df.drop(['Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1, inplace=True)
# 欠損値処理
df['Age'] = df.groupby(['Pclass', 'Sex'])['Age'].apply(lambda x: x.fillna(x.median())) # 改善１
df['Fare'] = df['Fare'].fillna(df['Fare'].median())
df['Embarked'] = df['Embarked'].fillna('S')
df['Fare'] = pd.qcut(df['Fare'], 10, labels=False) # 改善３
df['Age'] = pd.cut(df['Age'], 5, labels=False) # 改善４
# カテゴリ変数の変換
df = pd.get_dummies(df, columns=['Sex', 'Embarked', 'Deck']) # 改善２
return df
x_titanic = preprocessing(df_train.drop(['Survived'], axis=1))
y_titanic = df_train['Survived']
# x_titanic.isnull().sum()
x_titanic
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[出力]
年齢(Age)が、0～4の数字に変換されていることが確認できます。
Random Forest分割交差検証
Random Forestのインスタンスを作成し、cross_val_score関数で分割交差検証を行い、どのくらいの正解率になるか調べてみます。
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| from sklearn import ensemble, model_selection
clf = ensemble.RandomForestClassifier()
score = model_selection.cross_val_score(clf, x_titanic, y_titanic, cv=4) # cv=4は4分割の意
print('各正解率', score)
print('正解率', score.mean())
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[出力]
正解率は80.36%となりました。
Kaggleに提出
訓練データ全体で学習を行います。
その後、検証データを読み込み、推論・提出用のCSVの出力を行い、Kaggleに提出します。
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[提出結果]
正解率75.11%となりました。