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타이타닉 튜토리얼 1 - Exploratory data analysis, visualization, machine learning 본문
Kaggle 한글 커널 with Python/개인 커널
타이타닉 튜토리얼 1 - Exploratory data analysis, visualization, machine learning
알 수 없는 사용자 2018. 6. 28. 02:30본 튜토리얼을 설명한 강의가 제 유투브에 있으니 참고하시면 됩니다^^¶
- 만약 데이터 사이언스, 머신러닝 또는 캐글에서 어떤 것을 해야하는 지 잘 모르는 newbie 라면, 타이타닉을 하시는 게 가장 좋은 선택입니다.
- 타이타닉은 아시다시피, 사상 최대 해난사고로써, 1,500여명의 희생자가 생겼습니다.
- 우리는 이 튜토리얼에서 타이타닉에 탑승한 사람들의 신상정보를 활용하여, 승선한 사람들의 생존여부를 예측하는 모델을 생성할 것입니다.
- 본 튜토리얼에서는 여러 시각화 도구(matplotlib, seaborn, plotly), 데이터 분석 도구(pandas, numpy), 머신 러닝 도구(sklearn)을 사용할 것입니다.
- 본 튜토리얼은 캐글에 있는 여러 커널들을 참조하여 만들었습니다. 본 튜토리얼을 공부하신 뒤에, 캐글 타이타닉 컴퍼티션에 존재하는 여러 다른 커널들을 더 공부하시면 됩니다.
- 본 튜토리얼은 파이썬 문법에 어려움이 없으셔야 수월할 것입니다. 여기서 사용하는 라이브러리들을 써본 경험이 있으면 좋겠지만, 경험이 없다하더라도 한 줄씩 천천히 적어나가시면 충분히 하실 수 있습니다.
In [1]:
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
plt.style.use('seaborn')
sns.set(font_scale=2.5) # 이 두줄은 본 필자가 항상 쓰는 방법입니다. matplotlib 의 기본 scheme 말고 seaborn scheme 을 세팅하고, 일일이 graph 의 font size 를 지정할 필요 없이 seaborn 의 font_scale 을 사용하면 편합니다.
import missingno as msno
#ignore warnings
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
%matplotlib inline
앞으로 우리가 해야할 프로세스는 대략 아래와 같습니다.
- 데이터셋 확인 - 대부분의 캐글 데이터들은 잘 정제되어 있습니다. 하지만 가끔 null data가 존재합니다. 이를 확인하고, 향후 수정합니다.
- 탐색적 데이터 분석(exploratory data analysis) - 여러 feature 들을 개별적으로 분석하고, feature 들 간의 상관관계를 확인합니다. 여러 시각화 툴을 사용하여 insight를 얻습니다.
- feature engineering - 모델을 세우기에 앞서, 모델의 성능을 높일 수 있도록 feature 들을 engineering 합니다. one-hot encoding, class로 나누기, 구간으로 나누기, 텍스트 데이터 처리 등을 합니다.
- model 만들기 - sklearn 을 사용해 모델을 만듭니다. 파이썬에서 머신러닝을 할 때는 sklearn 을 사용하면 수많은 알고리즘을 일관된 문법으로 사용할 수 있습니다. 물론 딥러닝을 위해 tensorflow, pytorch 등을 사용할 수 도 있습니다.
- 모델 학습 및 예측 - trainset 을 가지고 모델을 학습시킨 후, testset 을 가지고 prediction 합니다.
- 모델 평가 - 예측 성능이 원하는 수준인지 판단합니다. 풀려는 문제에 따라 모델을 평가하는 방식도 달라집니다. 학습된 모델이 어떤 것을 학습하였는 지 확인해봅니다.
- 파이썬에서 테이블화 된 데이터를 다루는 데 가장 최적화되어 있으며, 많이 쓰이는 라이브러리는 pandas 입니다.
- 우리는 pandas 를 사용하여 데이터셋의 간단한 통계적 분석 부터, 복잡한 처리들을 간단한 메소드를 사용하여 해낼 수 있습니다.
- 파이썬으로 데이터분석을 한다고 하면 반드시 능숙해져야 할 라이브러리이니, 여러 커널들을 공부하시면서 사용법에 익숙해지도록 반복 또 반복하시길 권장합니다.
- 캐글에서 데이터셋은 보통 train, testset 으로 나뉘어 있습니다.
In [2]:
df_train = pd.read_csv('../input/train.csv')
df_test = pd.read_csv('../input/test.csv')
In [3]:
df_train.head()
Out[3]:
- 우리가 다루는 문제에서 feature는 Pclass, Age, SibSp, Parch, Fare 이며, 예측하려는 target label 은 Survived 입니다.
| 변수(feature, variable) | 정의 | 설명 | 타입 |
|---|---|---|---|
| survival | 생존여부 | target label 임. 1, 0 으로 표현됨 | integer |
| Pclass | 티켓의 클래스 | 1 = 1st, 2 = 2nd, 3 = 3rd 클래스로 나뉘며 categorical feature | integer |
| sex | 성별 | male, female 로 구분되며 binary | string |
| Age | 나이 | continuous | integer |
| sibSp | 함께 탑승한 형제와 배우자의 수 | quantitative | integer |
| parch | 함께 탑승한 부모, 아이의 수 | quantitative | integer |
| ticket | 티켓 번호 | alphabat + integer | string |
| fare | 탑승료 | continuous | float |
| cabin | 객실 번호 | alphabat + integer | string |
| embared | 탑승 항구 | C = Cherbourg, Q = Queenstown, S = Southampton | string |
- pandas dataframe 에는 describe() 메소드가 있는 데, 이를 쓰면 각 feature 가 가진 통계치들을 반환해줍니다.
In [4]:
df_train.describe()
Out[4]:
In [5]:
df_test.describe()
Out[5]:
- 테이블에서 보다시피, PassenserID 숫자와 다른, 그러니까 null data가 존재하는 열(feature)가 있는 것 같습니다.
- 이를 좀 더 보기 편하도록 그래프로 시각화해서 살펴봅시다
In [6]:
for col in df_train.columns:
msg = 'column: {:>10}\t Percent of NaN value: {:.2f}%'.format(col, 100 * (df_train[col].isnull().sum() / df_train[col].shape[0]))
print(msg)
In [7]:
for col in df_test.columns:
msg = 'column: {:>10}\t Percent of NaN value: {:.2f}%'.format(col, 100 * (df_test[col].isnull().sum() / df_test[col].shape[0]))
print(msg)
- Train, Test set 에서 Age(둘다 약 20%), Cabin(둘다 약 80%), Embarked(Train만 0.22%) null data 존재하는 것을 볼 수 있습니다.
- MANO 라는 라이브러리를 사용하면 null data의 존재를 더 쉽게 볼 수 있습니다.
In [8]:
msno.matrix(df=df_train.iloc[:, :], figsize=(8, 8), color=(0.8, 0.5, 0.2))
Out[8]:
In [9]:
msno.bar(df=df_train.iloc[:, :], figsize=(8, 8), color=(0.8, 0.5, 0.2))
Out[9]:
In [10]:
msno.bar(df=df_test.iloc[:, :], figsize=(8, 8), color=(0.8, 0.5, 0.2))
Out[10]:
- target label 이 어떤 distribution 을 가지고 있는 지 확인해봐야 합니다.
- 지금 같은 binary classification 문제의 경우에서, 1과 0의 분포가 어떠냐에 따라 모델의 평가 방법이 달라 질 수 있습니다.
In [11]:
f, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(18, 8))
df_train['Survived'].value_counts().plot.pie(explode=[0, 0.1], autopct='%1.1f%%', ax=ax[0], shadow=True)
ax[0].set_title('Pie plot - Survived')
ax[0].set_ylabel('')
sns.countplot('Survived', data=df_train, ax=ax[1])
ax[1].set_title('Count plot - Survived')
plt.show()
- 안타깝게도 죽은 사람이 많습니다.
- 38.4 % 가 살아남았습니다.
- target label 의 분포가 제법 균일(balanced)합니다. 불균일한 경우, 예를 들어서 100중 1이 99, 0이 1개인 경우에는 만약 모델이 모든것을 1이라 해도 정확도가 99%가 나오게 됩니다. 0을 찾는 문제라면 이 모델은 원하는 결과를 줄 수 없게 됩니다. 지금 문제에서는 그렇지 않으니 계속 진행하겠습니다.
- 이제 본격적으로 데이터 분석을 해보겠습니다. 데이터는 매우 많습니다. 이 많은 데이터 안에 숨겨진 사실을 찾기 위해선 적절한 시각화가 필요합니다.
- 시각화 라이브러리는 matplotlib, seaborn, plotly 등이 있습니다. 특정 목적에 맞는 소스코드를 정리해두어 필요할 때마다 참고하면 편합니다.
- 먼저 Pclass 에 대해서 살펴보겠습니다. Pclass 는 ordinal, 서수형 데이터입니다. 카테고리이면서, 순서가 있는 데이터 타입입니다.
- 먼저 Pclass 에 따른 생존률의 차이를 살펴보겠습니다. 엑셀의 피벗 차트와 유사한 작업을 하게 되는데, pandas dataframe 에서는 groupby 를 사용하면 쉽게 할 수 있습니다. 또한 pivot 이라는 메소드도 있습니다.
- 'Pclass', 'Survived' 를 가져온 후, pclass 로 묶습니다. 그러고 나면 각 pclass 마다 0, 1 이 count가 되는데, 이를 평균내면 각 pclass 별 생존률이 나옵니다
- 아래와 같이 count() 를 하면, 각 class 에 몇명이 있는 지 확인할 수 있으며, sum() 을 하면, 216 명중 생존한(survived=1)사람의 총합을 주게 됩니다
In [12]:
df_train[['Pclass', 'Survived']].groupby(['Pclass'], as_index=True).count()
Out[12]:
In [13]:
df_train[['Pclass', 'Survived']].groupby(['Pclass'], as_index=True).sum()
Out[13]:
- pandas 의 crosstab 을 사용하면 좀 더 위 과정을 좀 더 수월하게 볼 수 있습니다.
In [14]:
pd.crosstab(df_train['Pclass'], df_train['Survived'], margins=True).style.background_gradient(cmap='summer_r')
Out[14]:
- grouped 객체에 mean() 을 하게 되면, 각 클래스별 생존률을 얻을 수 있습니다. class 1 이면 아래와 같습니다. $$ {80 \over (80 + 136)} \approx 0.63 $$
In [15]:
df_train[['Pclass', 'Survived']].groupby(['Pclass'], as_index=True).mean().sort_values(by='Survived', ascending=False).plot.bar()
Out[15]:
- 보다시피, Pclass 가 좋을 수록(1st) 생존률이 높은 것을 확인할 수 있습니다.
- 좀 더 보기 쉽게 그래프를 그려보겠습니다. seaborn 의 countplot 을 이용하면, 특정 label 에 따른 개수를 확인해볼 수 있습니다.
In [16]:
y_position = 1.02
f, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(18, 8))
df_train['Pclass'].value_counts().plot.bar(color=['#CD7F32','#FFDF00','#D3D3D3'], ax=ax[0])
ax[0].set_title('Number of Passengers By Pclass', y=y_position)
ax[0].set_ylabel('Count')
sns.countplot('Pclass', hue='Survived', data=df_train, ax=ax[1])
ax[1].set_title('Pclass: Survived vs Dead', y=y_position)
plt.show()
- 클래스가 높을 수록, 생존 확률이 높은걸 확인할 수 있습니다. Pclass 1, 2, 3 순서대로 63%, 48%, 25% 입니다
- 우리는 생존에 Pclass 가 큰 영향을 미친다고 생각해볼 수 있으며, 나중에 모델을 세울 때 이 feature 를 사용하는 것이 좋을 것이라 판단할 수 있습니다.
- 이번에는 성별로 생존률이 어떻게 달라지는 지 확인해보겠습니다.
- 마찬가지로 pandas groupby 와 seaborn countplot 을 사용해서 시각화해봅시다.
In [17]:
f, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(18, 8))
df_train[['Sex', 'Survived']].groupby(['Sex'], as_index=True).mean().plot.bar(ax=ax[0])
ax[0].set_title('Survived vs Sex')
sns.countplot('Sex', hue='Survived', data=df_train, ax=ax[1])
ax[1].set_title('Sex: Survived vs Dead')
plt.show()
- 보시다시피, 여자가 생존할 확률이 높습니다.
In [18]:
df_train[['Sex', 'Survived']].groupby(['Sex'], as_index=False).mean().sort_values(by='Survived', ascending=False)
Out[18]:
In [19]:
pd.crosstab(df_train['Sex'], df_train['Survived'], margins=True).style.background_gradient(cmap='summer_r')
Out[19]:
- Pclass 와 마찬가지로, Sex 도 예측 모델에 쓰일 중요한 feature 임을 알 수 있습니다
- 이번에는 Sex, Pclass 두가지에 관하여 생존이 어떻게 달라지는 지 확인해 봅시다
- seaborn 의 factorplot 을 이용하면, 손쉽게 3개의 차원으로 이루어진 그래프를 그릴 수 있습니다.
In [20]:
sns.factorplot('Pclass', 'Survived', hue='Sex', data=df_train,
size=6, aspect=1.5)
Out[20]:
- 모든 클래스에서 female 이 살 확률이 male 보다 높은 걸 알 수 있습니다.
- 또한 남자, 여자 상관없이 클래스가 높을 수록 살 확률 높습니다.
- 위 그래프는 hue 대신 column 으로 하면 아래와 같아집니다
In [21]:
sns.factorplot(x='Sex', y='Survived', col='Pclass',
data=df_train, satureation=.5,
size=9, aspect=1
)
Out[21]:
- 이번에는 Age feature 를 살펴봅시다.
In [22]:
print('제일 나이 많은 탑승객 : {:.1f} Years'.format(df_train['Age'].max()))
print('제일 어린 탑승객 : {:.1f} Years'.format(df_train['Age'].min()))
print('탑승객 평균 나이 : {:.1f} Years'.format(df_train['Age'].mean()))
- 생존에 따른 Age의 histogram 을 그려보겠습니다.
In [23]:
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(9, 5))
sns.kdeplot(df_train[df_train['Survived'] == 1]['Age'], ax=ax)
sns.kdeplot(df_train[df_train['Survived'] == 0]['Age'], ax=ax)
plt.legend(['Survived == 1', 'Survived == 0'])
plt.show()
- 보시다시피, 생존자 중 나이가 어린 경우가 많음을 볼 수 있습니다.
In [24]:
# Age distribution withing classes
plt.figure(figsize=(8, 6))
df_train['Age'][df_train['Pclass'] == 1].plot(kind='kde')
df_train['Age'][df_train['Pclass'] == 2].plot(kind='kde')
df_train['Age'][df_train['Pclass'] == 3].plot(kind='kde')
plt.xlabel('Age')
plt.title('Age Distribution within classes')
plt.legend(['1st Class', '2nd Class', '3rd Class'])
Out[24]:
- Class 가 높을 수록 나이 많은 사람의 비중이 커짐
- 나이대가 변하면서 생존률이 어떻게 되는 지 보려고 합니다.
- 나이범위를 점점 넓혀가며, 생존률이 어떻게 되는지 한번 봅시다.
In [25]:
cummulate_survival_ratio = []
for i in range(1, 80):
cummulate_survival_ratio.append(df_train[df_train['Age'] < i]['Survived'].sum() / len(df_train[df_train['Age'] < i]['Survived']))
plt.figure(figsize=(7, 7))
plt.plot(cummulate_survival_ratio)
plt.title('Survival rate change depending on range of Age', y=1.02)
plt.ylabel('Survival rate')
plt.xlabel('Range of Age(0~x)')
plt.show()
- 보시다시피, 나이가 어릴 수록 생존률이 확실히 높은것을 확인할 수 있습니다.
- 우리는 이 나이가 중요한 feature 로 쓰일 수 있음을 확인했습니다.
- 지금까지 본, Sex, Pclass, Age, Survived 모두에 대해서 보고싶습니다. 이를 쉽게 그려주는 것이 seaborn 의 violinplot 입니다.
- x 축은 우리가 나눠서 보고싶어하는 case(여기선 Pclass, Sex) 를 나타내고, y 축은 보고 싶어하는 distribution(Age) 입니다.
- 한번 그려보겠습니다
In [26]:
f,ax=plt.subplots(1,2,figsize=(18,8))
sns.violinplot("Pclass","Age", hue="Survived", data=df_train, scale='count', split=True,ax=ax[0])
ax[0].set_title('Pclass and Age vs Survived')
ax[0].set_yticks(range(0,110,10))
sns.violinplot("Sex","Age", hue="Survived", data=df_train, scale='count', split=True,ax=ax[1])
ax[1].set_title('Sex and Age vs Survived')
ax[1].set_yticks(range(0,110,10))
plt.show()
- 왼쪽 그림은 Pclass 별로 Age의 distribution 이 어떻게 다른지, 거기에 생존여부에 따라 구분한 그래프입니다.
- 오른쪽 그림도 마찬가지 Sex, 생존에 따른 distribution 이 어떻게 다른지 보여주는 그래프입니다.
- 생존만 봤을 때, 모든 클래스에서 나이가 어릴 수록 생존을 많이 한것을 볼 수 있습니다.
- 오른쪽 그림에서 보면, 명확히 여자가 생존을 많이 한것을 볼 수 있습니다.
- 여성과 아이를 먼저 챙긴 것을 볼 수 있습니다.
- Embarked 는 탑승한 항구를 나타냅니다.
- 위에서 해왔던 것과 비슷하게 탑승한 곳에 따르 생존률을 보겠습니다.
In [27]:
f, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(7, 7))
df_train[['Embarked', 'Survived']].groupby(['Embarked'], as_index=True).mean().sort_values(by='Survived', ascending=False).plot.bar(ax=ax)
Out[27]:
- 보시다시피, 조금의 차이는 있지만 생존률은 좀 비슷한 거 같습니다. 그래도 C가 제일 높군요.
- 모델에 얼마나 큰 영향을 미칠지는 모르겠지만, 그래도 사용하겠습니다.
- 사실, 모델을 만들고 나면 우리가 사용한 feature 들이 얼마나 중요한 역할을 했는지 확인해볼 수 있습니다. 이는 추후에 모델을 만들고 난 다음에 살펴볼 것입니다.
- 다른 feature 로 split 하여 한번 살펴보겠습니다
In [28]:
f,ax=plt.subplots(2, 2, figsize=(20,15))
sns.countplot('Embarked', data=df_train, ax=ax[0,0])
ax[0,0].set_title('(1) No. Of Passengers Boarded')
sns.countplot('Embarked', hue='Sex', data=df_train, ax=ax[0,1])
ax[0,1].set_title('(2) Male-Female Split for Embarked')
sns.countplot('Embarked', hue='Survived', data=df_train, ax=ax[1,0])
ax[1,0].set_title('(3) Embarked vs Survived')
sns.countplot('Embarked', hue='Pclass', data=df_train, ax=ax[1,1])
ax[1,1].set_title('(4) Embarked vs Pclass')
plt.subplots_adjust(wspace=0.2, hspace=0.5)
plt.show()
- Figure(1) - 전체적으로 봤을 때, S 에서 가장 많은 사람이 탑승했습니다.
- Figure(2) - C와 Q 는 남녀의 비율이 비슷하고, S는 남자가 더 많습니다.
- Figure(3) - 생존확률이 S 경우 많이 낮은 걸 볼 수 있습니다. (이전 그래프에서 봤었습니다)
- Figure(4) - Class 로 split 해서 보니, C가 생존확률이 높은건 클래스가 높은 사람이 많이 타서 그렇습니다. S는 3rd class 가 많아서 생존확률이 낮게 나옵니다.
- SibSp와 Parch를 합하면 Family 가 될 것입니다. Family 로 합쳐서 분석해봅시다
In [29]:
df_train['FamilySize'] = df_train['SibSp'] + df_train['Parch'] + 1 # 자신을 포함해야하니 1을 더합니다
df_test['FamilySize'] = df_test['SibSp'] + df_test['Parch'] + 1 # 자신을 포함해야하니 1을 더합니다
In [30]:
print("Maximum size of Family: ", df_train['FamilySize'].max())
print("Minimum size of Family: ", df_train['FamilySize'].min())
- FamilySize 와 생존의 관계를 한번 살펴봅시다
In [31]:
f,ax=plt.subplots(1, 3, figsize=(40,10))
sns.countplot('FamilySize', data=df_train, ax=ax[0])
ax[0].set_title('(1) No. Of Passengers Boarded', y=1.02)
sns.countplot('FamilySize', hue='Survived', data=df_train, ax=ax[1])
ax[1].set_title('(2) Survived countplot depending on FamilySize', y=1.02)
df_train[['FamilySize', 'Survived']].groupby(['FamilySize'], as_index=True).mean().sort_values(by='Survived', ascending=False).plot.bar(ax=ax[2])
ax[2].set_title('(3) Survived rate depending on FamilySize', y=1.02)
plt.subplots_adjust(wspace=0.2, hspace=0.5)
plt.show()
- Figure (1) - 가족크기가 1~11까지 있음을 볼 수 있습니다. 대부분 1명이고 그 다음으로 2, 3, 4명입니다.
- Figure (2), (3) - 가족 크기에 따른 생존비교입니다. 가족이 4명인 경우가 가장 생존확률이 높습니다. 가족수가 많아질수록, (5, 6, 7, 8, 11) 생존확률이 낮아지네요. 가족수가 너무 작아도(1), 너무 커도(5, 6, 8, 11) 생존 확률이 작네요. 3~4명 선에서 생존확률이 높은 걸 확인할 수 있습니다.
- Fare 는 탑승요금이며, contious feature 입니다. 한번 histogram 을 그려보겠습니다.
In [32]:
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(8, 8))
g = sns.distplot(df_train['Fare'], color='b', label='Skewness : {:.2f}'.format(df_train['Fare'].skew()), ax=ax)
g = g.legend(loc='best')
- 보시다시피, distribution이 매우 비대칭인 것을 알 수 있습니다.(high skewness). 만약 이대로 모델에 넣어준다면 자칫 모델이 잘못 학습할 수도 있습니다. 몇개 없는 outlier 에 대해서 너무 민감하게 반응한다면, 실제 예측 시에 좋지 못한 결과를 부를 수 있습니다.
- outlier의 영향을 줄이기 위해 Fare 에 log 를 취하겠습니다.
- 여기서 우리는 pandas 의 유용한 기능을 사용할 겁니다. dataFrame 의 특정 columns 에 공통된 작업(함수)를 적용하고 싶으면 아래의 map, 또는 apply 를 사용하면 매우 손쉽게 적용할 수 있습니다.
- 우리가 지금 원하는 것은 Fare columns 의 데이터 모두를 log 값 취하는 것인데, 파이썬의 간단한 lambda 함수를 이용해 간단한 로그를 적용하는 함수를 map 에 인수로 넣어주면, Fare columns 데이터에 그대로 적용이 됩니다. 매우 유용한 기능이니 꼭 숙지하세요!
In [33]:
# 아래 줄은 뒤늦게 발견하였습니다. 13번째 강의에 언급되니, 일단 따라치시고 넘어가면 됩니다.
df_test.loc[df_test.Fare.isnull(), 'Fare'] = df_test['Fare'].mean() # testset 에 있는 nan value 를 평균값으로 치환합니다.
df_train['Fare'] = df_train['Fare'].map(lambda i: np.log(i) if i > 0 else 0)
df_test['Fare'] = df_test['Fare'].map(lambda i: np.log(i) if i > 0 else 0)
In [34]:
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(8, 8))
g = sns.distplot(df_train['Fare'], color='b', label='Skewness : {:.2f}'.format(df_train['Fare'].skew()), ax=ax)
g = g.legend(loc='best')
- log 를 취하니, 이제 비대칭성이 많이 사라진 것을 볼 수 있습니다.
- 우리는 이런 작업을 사용해 모델이 좀 더 좋은 성능을 내도록 할 수 있습니다.
- 사실 방금한 것은 feature engineering 에 들어가는 부분인데, 여기서 작업했습니다.
- 모델을 학습시키기 위해, 그리고 그 모델의 성능을 높이기 위해 feature 들에 여러 조작을 가하거나, 새로운 feature를 추가하는 것을 feature engineering 이라고 하는데, 우리는 이제 그것을 살펴볼 것입니다.
- 이 feature 는 NaN 이 대략 80% 이므로, 생존에 영향을 미칠 중요한 정보를 얻어내기가 쉽지는 않습니다.
- 그러므로 우리가 세우려는 모델에 포함시키지 않도록 하겠습니다.
In [35]:
df_train.head()
Out[35]:
- 이 feature 는 NaN 은 없습니다. 일단 string data 이므로 우리가 어떤 작업들을 해주어야 실제 모델에 사용할 수 있는데, 이를 위해선 사실 아이디어가 필요합니다.
In [36]:
df_train['Ticket'].value_counts()
Out[36]:
- 보시다시피, ticket number 는 매우 다양합니다. 우리는 여기서 어떤 특징을 이끌어내서 생존과 연결시킬 수 있을까요?
- 여러분이 직접 한번 아이디어를 내보세요! 이것이 본격적인 캐글 레이스의 시작점입니다 ^^
- 이 튜토리얼에서는 튜토리얼이니 일단 ticket 은 넘기도록 하겠습니다. 튜토리얼을 끝낸 후, 여러분의 모델의 성능을 향상시키기 위해 ticket 에서 정보를 이끌어내는 것도 좋겠네요!
- 본 튜토리얼은 https://www.kaggle.com/arthurtok/introduction-to-ensembling-stacking-in-python, https://www.kaggle.com/startupsci/titanic-data-science-solutions, https://www.kaggle.com/ash316/eda-to-prediction-dietanic, https://www.kaggle.com/yassineghouzam/titanic-top-4-with-ensemble-modeling 을 참고하여 만들었습니다. 공유해준 캐글러께 감사드립니다.
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