Kaggle-Tutorial: EDA & Machine Learning

Anfang dieses Monats habe ich eine Facebook Live Code-Along-Session durchgeführt, in der ich (und alle, die mitprogrammiert haben) mehrere Algorithmen mit steigender Komplexität gebaut habe, um vorherzusagen, ob ein bestimmter Passagier der Titanic überlebt hat oder nicht – basierend auf Daten wie dem gezahlten Fahrpreis, dem Einschiffungshafen und dem Alter.

In diesem Beitrag gehst du einige der Inhalte aus dieser Session noch einmal durch. Wenn du sie dir erneut ansehen oder den Beitrag zusammen mit dem Video verfolgen möchtest, findest du es hier:

Insbesondere wirst du dich erinnern, dass wir überwachte Lernmodelle gebaut haben.

Überwachtes Lernen ist der Bereich des Machine Learnings (ML), bei dem Labels wie „Überlebt“ oder „Nicht überlebt“ vorhergesagt werden. Solche Modelle lernen aus gelabelten Daten, also Daten, die angeben, ob ein Passagier überlebt hat (das sogenannte „Modelltraining“), und treffen anschließend Vorhersagen auf ungelabelten Daten.

Auf Kaggle, einer Plattform für Wettbewerbe im Bereich Vorhersagemodelle und Analytics, heißen diese Datensätze Train- und Test-Set, weil

• du ein Modell bauen willst, das Muster im Trainingsset lernt, und
• du das Modell anschließend nutzt, um Vorhersagen auf dem Testset zu treffen.

Kaggle teilt dir dann den Prozentsatz deiner korrekten Vorhersagen mit: Das ist die Genauigkeit (Accuracy) deines Modells.

So startest du mit überwachtem Lernen

Wie du vielleicht schon weißt, eignet sich folgender Ansatz für überwachtes Lernen:

• Führe eine Exploratory Data Analysis (EDA) auf deinem Datensatz durch.
• Baue ein schnelles, pragmatisches Baseline-Modell, das dir als Vergleich für spätere Modelle dient.
• Iteriere diesen Prozess: Du machst weitere EDA und baust ein neues Modell.
• Betreibe Feature Engineering: Nutze vorhandene Features, kombiniere sie oder gewinne zusätzliche Information daraus, um schließlich zum letzten Punkt zu kommen, nämlich
• ein Modell zu erhalten, das besser performt.

In dieser Code-Along-Session hast du all diese Schritte gemacht bzw. wirst sie gleich machen!

Hinweis: Wir haben auch Kurse, mit denen du Machine Learning für das Titanic-Datenset in Python und R direkt umsetzen kannst.

Daten importieren und einen ersten Blick werfen

Der erste Schritt ist immer, die Daten zu importieren und dir schnell einen Überblick über den Datensatz zu verschaffen. In diesem Fall importierst du das Paket pandas und nutzt die Funktion read_csv(), um die Daten einzulesen:

Hinweis: In den folgenden Code-Blöcken sind weitere Pakete und Modulimporte wie matplotlib, sklearn und seaborn bereits vorhanden. Du wirst sie später intensiver für (statistische) Datenvisualisierung und Machine Learning einsetzen!

Außerdem nutzt du den IPython-Magic-Befehl %matplotlib inline, damit die Plots direkt im Notebook erscheinen. Mit sns.set() stellst du den Visualisierungsstil auf den Seaborn-Standard um:

# Import modules
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn import tree
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Figures inline and set visualization style
%matplotlib inline
sns.set()
Bereitgestellt von

Also los: Importiere die Daten und mach den ersten Schritt bei der Dateninspektion:

# Import test and train datasets
df_train = pd.read_csv('../data/train.csv')
df_test = pd.read_csv('../data/test.csv')

# View first lines of training data
df_train.head(n=4)
Bereitgestellt von

Was all diese Features bedeuten, findest du in der Kaggle-Dokumentation hier.

Bevor du weitermachst, beachte folgende Begrifflichkeiten:

• Die Zielvariable (Target) ist die Variable, die du vorhersagen willst.
• Alle anderen Variablen heißen „Features“ (oder „Prädiktorvariablen“ – die Merkmale, mit denen du die Zielvariable vorhersagst).

Mit diesem Wissen kannst du deine Daten weiter erkunden, z. B. mit der Funktion head(), die dir die ersten fünf Zeilen eines Datensatzes anzeigt:

# View first lines of test data
df_test.head()
Bereitgestellt von

Beachte, dass der DataFrame df_test die Spalte 'Survived' nicht enthält – genau diese willst du ja vorhersagen!

• Mit der DataFrame-Methode .info() kannst du dir Datentypen, fehlende Werte und mehr (von df_train) anzeigen lassen.

df_train.info()
Bereitgestellt von

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
Data columns (total 12 columns):
PassengerId    891 non-null int64
Survived       891 non-null int64
Pclass         891 non-null int64
Name           891 non-null object
Sex            891 non-null object
Age            714 non-null float64
SibSp          891 non-null int64
Parch          891 non-null int64
Ticket         891 non-null object
Fare           891 non-null float64
Cabin          204 non-null object
Embarked       889 non-null object
dtypes: float64(2), int64(5), object(5)
memory usage: 83.6+ KB
Bereitgestellt von

Hier siehst du, dass es in der Spalte „Age“ nur 714 Nicht-Null-Werte in einem DataFrame mit 891 Zeilen gibt. Das bedeutet, es fehlen 177 Werte.

• Nutze außerdem die DataFrame-Methode .describe(), um dir zusammenfassende Statistiken der numerischen Spalten von df_train anzeigen zu lassen.

df_train.describe()
Bereitgestellt von

Visuelle Exploratory Data Analysis (EDA) und dein erstes Modell

Jetzt, da du ein Gefühl für die Daten hast und einige Statistiken kennst, ist es Zeit, die Daten auch zu visualisieren – mit dem Paket seaborn:

• Erstelle beispielsweise mit seaborn ein Balkendiagramm zur Titanic-Überlebensrate, also deiner Zielvariable.

sns.countplot(x='Survived', data=df_train);
Bereitgestellt von

Fazit: Im Trainingsset haben weniger Menschen überlebt als nicht überlebt. Lass uns also ein erstes Modell bauen, das vorhersagt, dass niemand überlebt hat.

Das ist natürlich ein schwaches Modell, denn wir wissen, dass Menschen überlebt haben. Aber es liefert uns eine Baseline: Jedes spätere Modell muss besser abschneiden als dieses.

Das geht so:

• Erstelle für df_test eine Spalte 'Survived', die für alle Zeilen „nicht überlebt“ codiert.
• Speichere die Spalten 'PassengerId' und 'Survived' von df_test als .csv und reiche sie bei Kaggle ein.

df_test['Survived'] = 0
df_test[['PassengerId', 'Survived']].to_csv('data/predictions/no_survivors.csv', index=False)
Bereitgestellt von

Welche Genauigkeit bekommst du damit? Die Accuracy auf Kaggle liegt bei 62,7.

Gar nicht so schlecht!

Wichtiger Hinweis: Du solltest auch andere Metriken als Accuracy verwenden!

EDA zu Feature-Variablen

Nachdem du ein schnelles Basismodell gebaut hast, geht es in die nächste Runde: Lass uns mehr EDA machen und bald ein weiteres Modell bauen!

• Nutze seaborn, um ein Balkendiagramm für das Feature 'Sex' des Titanic-Datensatzes (df_train) zu erstellen.

sns.countplot(x='Sex', data=df_train);
Bereitgestellt von

• Erstelle außerdem Balkendiagramme der Zielvariable 'Survived', aufgeteilt (facettiert) nach dem Feature 'Sex'.

sns.factorplot(x='Survived', col='Sex', kind='count', data=df_train);
Bereitgestellt von

Fazit: Frauen hatten eine höhere Überlebenswahrscheinlichkeit als Männer.

• Mit diesem Insight kannst du mit pandas herausfinden, wie viele Frauen und wie viele Männer überlebt haben:

df_train.groupby(['Sex']).Survived.sum()
Bereitgestellt von

Sex
female    233
male      109
Name: Survived, dtype: int64
Bereitgestellt von

• Bestimme mit pandas den Anteil der überlebenden Frauen und der überlebenden Männer:

print(df_train[df_train.Sex == 'female'].Survived.sum()/df_train[df_train.Sex == 'female'].Survived.count())
print(df_train[df_train.Sex == 'male'].Survived.sum()/df_train[df_train.Sex == 'male'].Survived.count())
Bereitgestellt von

0.742038216561
0.188908145581
Bereitgestellt von

74% der Frauen überlebten, während 19% der Männer überlebten.

Baue nun ein zweites Modell und sage voraus, dass alle Frauen überlebt haben und alle Männer nicht. Auch das ist nicht realistisch, liefert aber eine bessere Baseline für den Vergleich mit zukünftigen Modellen.

• Erstelle für df_test eine Spalte 'Survived', die obige Vorhersage abbildet.
• Speichere die Spalten 'PassengerId' und 'Survived' von df_test als .csv und reiche sie bei Kaggle ein.

df_test['Survived'] = df_test.Sex == 'female'
df_test['Survived'] = df_test.Survived.apply(lambda x: int(x))
df_test.head()
Bereitgestellt von

df_test[['PassengerId', 'Survived']].to_csv('../data/predictions/women_survive.csv', index=False)
Bereitgestellt von

Welche Genauigkeit erzielt dieses Modell bei Kaggle?

Die Accuracy auf Kaggle beträgt 76,6%:

Mit dieser Einreichung bist du um etwa 2.000 Plätze im Leaderboard nach oben geklettert! Außerdem hast du deine Punktzahl verbessert – starke Leistung!

Erkunde deine Daten weiter!

• Nutze seaborn, um Balkendiagramme der Zielvariable 'Survived' facettiert nach 'Pclass' zu erstellen.

sns.factorplot(x='Survived', col='Pclass', kind='count', data=df_train);
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Fazit: Passagiere der ersten Klasse hatten bessere Überlebenschancen. Passagiere der dritten Klasse hatten deutlich schlechtere Chancen.

• Erstelle mit seaborn Balkendiagramme von 'Survived', facettiert nach 'Embarked'.

sns.factorplot(x='Survived', col='Embarked', kind='count', data=df_train);
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Fazit: Passagiere, die in Southampton einstiegen, hatten tendenziell geringere Überlebenschancen.

EDA mit numerischen Variablen

• Nutze seaborn, um ein Histogramm der Spalte 'Fare' von df_train zu plotten.

sns.distplot(df_train.Fare, kde=False);
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Fazit: Die meisten Passagiere zahlten weniger als 100 für die Überfahrt.

• Nutze eine pandas-Plotmethode, um die Spalte 'Fare' für jede Ausprägung von 'Survived' im selben Plot darzustellen.

df_train.groupby('Survived').Fare.hist(alpha=0.6);
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Fazit: Es sieht so aus, als hätten diejenigen mit höherem Fahrpreis eine größere Überlebenschance gehabt.

• Nutze seaborn, um ein Histogramm der Spalte 'Age' von df_train zu plotten. Entferne zuvor fehlende Werte.

df_train_drop = df_train.dropna()
sns.distplot(df_train_drop.Age, kde=False);
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• Erstelle einen Strip-Plot und einen Swarm-Plot von 'Fare' mit 'Survived' auf der x-Achse.

sns.stripplot(x='Survived', y='Fare', data=df_train, alpha=0.3, jitter=True);
Bereitgestellt von

sns.swarmplot(x='Survived', y='Fare', data=df_train);
Bereitgestellt von

Fazit: Der Fahrpreis korreliert eindeutig mit der Überlebenswahrscheinlichkeit.

• Nutze die DataFrame-Methode .describe(), um zusammenfassende Statistiken von 'Fare' in Abhängigkeit vom Überleben anzuzeigen.

df_train.groupby('Survived').Fare.describe()
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• Nutze seaborn, um einen Scatterplot von 'Age' gegen 'Fare' zu erstellen, eingefärbt nach 'Survived'.

sns.lmplot(x='Age', y='Fare', hue='Survived', data=df_train, fit_reg=False, scatter_kws={'alpha':0.5});
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Fazit: Es scheint, dass Überlebende entweder deutlich mehr für ihr Ticket zahlten oder jung waren.

• Erstelle mit seaborn ein Pairplot von df_train, eingefärbt nach 'Survived'. Ein Pairplot fasst viele der bisherigen Erkenntnisse in einem Raster zusammen.

sns.pairplot(df_train_drop, hue='Survived');
Bereitgestellt von

Von EDA zum Machine-Learning-Modell

In diesem Tutorial hast du erfolgreich:

• deine Daten geladen und dir einen Überblick verschafft,
• die Zielvariable visualisiert und erste Vorhersagen getroffen,
• einige Feature-Variablen visuell untersucht und darauf basierend bessere Vorhersagen gemacht,
• ausführliche EDA für kategoriale und numerische Features durchgeführt.

Im nächsten Beitrag nimmst du dir Zeit, Machine-Learning-Modelle auf Basis der hier gewonnenen Erkenntnisse zu bauen. Das machen wir im nächsten Post zu diesem Projekt (Veröffentlichung am 27. Dezember).