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pandas

读取文件：read_csv
查看信息
- describe：查看整体信息，包括每列的平均值、最大最小值、标准差等
- head：输出头部几行数据
- columns：输出所有列名
- loc：查询数据，或是根据索引取对应的数据
- dropna：去掉所有为空NA的数据

Machine Learning

大体上来说，机器学习就是给定一部分数据，让机器去“学习”这部分有什么特征，每个特征上有什么规律，以此形成一个模型model，然后用这个model去预测新的数据的结果

scikit-learn

简单高效的python包，可用于可预测的数据分析，官网在这里，可以自行查阅相关模型的原理或是API
下面以决策树模型的使用过程来大致展示一下机器学习的整体过程

决策树：DecisionTree

非常简单易懂的监督模型，可理解为给定一系列相关特征（比如n个），每个特征的结果只有两个（不确定是不是只能有两个），整个决策树就像是二叉树，预测时根据每个特征的是或否的回答选择路径，一次决策就像是二叉树从根节点到某个叶子节点的一条路径
可用于classification(DecisionTreeClassifier)或是regression(DecisionTreeRegressor)

训练模型的整体流程：以回归模型为例

准备数据：用pandas读取数据，并挑选出所需要的特征列和想预测的目标列

数据分离train_test_split：注意不要把所有数据都拿来用于训练，要从中选出一部分数据用于验证训练出来的模型是否可信

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
src_data = pd.read_csv('...')
features = ['column_1', ...]
X = src_data[features]		# 特征列
y = src_data.target_column	# 目标列
train_X, val_X, train_y, val_y = train_test_split(X, y, random_state = 0)

初始化模型：直接导入后创建即可
- 可指定随机数种子random_state，相同的值能保证每次运行脚本时得到相同的结果
```
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
...
dt_model = DecisionTreeRegressor(random_state=N)
```
数据拟合fit：用训练数据去训练模型

预测结果predict：用检验数据进行预测

predicted_data = model.predict(val_X)		# val_X: validation data

评估结果：检验预测的结果与实际结果之间的差距，可以有不同的方法，在此仅介绍一种MAE

评估结果：mean_absolute_error（MAE）

计算方式为：依次计算预测结果与实际结果的差值的绝对值，最后求和后除以结果数量
即与实际结果间的平均差值

On average, our predictions are off by about X.

代码也很简单，导入后调用即可

from sklearn.metrics import mean_absolute_error

mean_absolute_error(y, predicted_data)	// y: validation data's actual result

两个问题

过拟合 overfitting：与训练数据贴合得过于完美，可能会学到一些实际数据中并不存在的特性，导致预测结果与实际数据相差较大（就像是下图竖线的右边部分，训练数据上的评估结果很好但实际表现不好）
欠拟合 underfitting：与训练数据贴合得不够，可能是特征学习得不足，导致不能很好地判定实际数据的特征，所以预测结果与实际数据相差也很大（就像下图竖线的左边部分，在两个数据集上的表现都不好）
寻找最佳点：可通过梯度测试等方式，不断调试参数，找到能让在实际数据上的表现最好的参数

MAE中拟合预见的两个情况

决策树的改进

控制树高：创建模型的时候可以通过max_leaf_node指定叶子个数限制，或是max_depth指定最大深度。那么经过测试不同叶子限制或是树高的情况下MAE的值，选取使其到达最低点的参数进行创建模型，就能达到最佳效果
使用更复杂的模型（比如随机森林RandomForestRegressor）
```
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
```

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