本文是「打造数据科学的作品集」的第三篇，全文大约 25000 字符，读完大约需要 37 分钟。
作者：Vik Paruchuri，译者：唐晓霆，校对：EarlGrey，出品：PythonTG 翻译组/编程派
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数据科学公司在招聘时越来越看重个人作品集，原因在于作品集是衡量实际能力最好的方式之一。好消息是，你完全掌控着自己的作品集。如果付出一些努力，你就可以打造出令用人单位印象深刻的高质量作品集。
想要打造高质量作品集，第一步需要搞清楚应该在作品中展现什么能力。公司希望数据科学家具备的能力（也就是他们希望作品集能够展示的能力）包括：
- 沟通能力
- 与他人协作能力
- 技术能力
- 数据推断能力
- 主观能动性
一个好的作品集一般由多个项目构成，每一个项目展示以上 1-2 个能力点。本文是讲述如何建立一个丰满的数据科学作品集的第三篇。本文将介绍如何打造作品集中的第二个项目，以及如何创建一个完整的机器学习项目。最后，你会拥有一个可以展示合理解释数据能力和技术能力的项目。如果你想一窥项目全貌的话，这里是完整的项目文件。
一个完整的项目
作为一个数据科学家，有时候你会被叫去分析一个数据集，然后设法用数据讲故事。这时，良好的沟通和清晰的思路是非常重要的。像我们在之前用到的 Jupyter notebook 这样的工具，就能很好地帮助你做到这点。客户的预期是总结你发现的演示报告或文档。
然而，有时候你也会被叫去做有业务价值的项目。一个有业务价值的项目会直接影响公司的日常业务，而且会被大家频繁使用。类似这样的任务可能会是“设计一个可以预测用户变动率的算法”， 或者是“创建一个自动给文章打标签的模型”。在这类情况下，讲故事的能力就没有技术能力重要了。你需要能够分析数据集，理解它，然后编写可以处理这些数据的脚本。这些脚本还要跑的快，耗费最少的资源，如内存，这些都是很常见的要求。通常这些脚本需要频繁运行，所以最终的交付品就变成了这些脚本自身，而不是报告。这些成果经常集成到业务流程中，甚至可能会直接面对用户。
创建一个完整项目，要求你：
- 理解整个项目环境
- 探索数据并找到其中的细微差别
- 建立一个结构良好的项目，使其容易集成至业务流程中
- 写出既运行快又占用最少系统资源的高性能代码
- 为代码的安装和使用写出良好的文档，方便他人使用
为了高效地创建这样的项目，我们需要和许多文件打交道。我们非常推荐使用像 Atom 的文档编辑器，或者像 PyCharm 这样的IDE。这些工具允许你在不同文件间跳转，并且可以编辑不同类型的文件，比如 markdown 文件，Python 文件和 csv 文件。给你的代码建立良好的结构，方便进行版本管理，并上传到像Github这样的代码协作工具。
在本文中，我们会使用 Pandas 和 scikit-learn 等库。我们会大量用到 Pandas 的DataFrame，这使得在 Python 中读取和处理表格数据变得非常简单。
寻找优质数据集
寻找优质数据集进行完整的项目分析很困难。数据集需要足够大，大到出现内存和性能的限制。还需要具备业务价值。举个例子，这个数据集中包含了美国大学的招生条件、毕业率和毕业生未来收入的数据。这就是一个可以用来讲故事的优质数据集。然而，如果你仔细想想，就会发现这里面没有足够的细节来建立一个完整的项目。
举例说，你可以告诉别人如果他们去某些（好）大学，他们未来的潜在收入就会更高，但是这只需要一个很快的查找比较就可以完成，没有足够的空间去展示你的技术能力。你也可以发现如果大学有更高的入学条件，它们的毕业生就更有可能获得高薪，但这些就更偏向于讲故事，而非业务价值了。
当你有 GB 以上的数据量时，或者当你想要预测一些数据细节，内存和性能限制就会逐渐凸现出来，因为得对数据集运行算法运算。
一个优质数据集允许你编写一系列脚本对数据做变形，从而回答一些动态问题。股票价格就是一个很好的数据集。你可以根据这些数据预测第二天的股价走势，并且在闭市的时候把新数据提供给算法。这可以帮助你执行交易，甚至是获取利润。这就不是在讲故事了 — 而是直接产生价值。
下面是一些能够找到优质数据集的地方：
- /r/datasets — 一个有着上百有趣的数据集的 subreddit
- Google Public Datasets — 一些在 Google BigQuery 上的公共数据集
- Awesome datasets — 一个托管在 Github 上的数据集清单
浏览这些数据集时，想一想如果有这些数据集，人们可能会问什么问题，然后再想想这些问题是否是一次性的（“S&P 500 和房价的相关性是怎样的？”），或是持续性的（“你能预测股票价格吗？”）。这里的关键在于找到那些持续性的问题，这些问题需要多次运行，并输入不同的数据才能回答。
本文中，我们选择房利美（Fannie Mae）的贷款数据。房利美是一个由美国政府资助的从贷方手里购买房贷的企业。购买房贷之后，它会把这些房贷打包为一些由房贷支撑的证券（MBS）里，再卖出去。这样就帮助了贷方贷出更多的房贷，并给市场创造了更大的流动性。这从理论上说就会产生更多的房屋业主，进而产生更好的房贷政策。然而从借方的角度来看，情况并没有什么不同。
房利美公开了两种数据 — 收购到的房贷数据，和房贷表现情况数据。在最理想的情况下，一个人从贷方贷了款，然后一直还钱，直到贷款还清。然而，借方有几次没有还款，就可能会导致失去抵押品赎回权。这时，银行就会获得房屋的所有权，因为没还清房贷。房利美记录了哪些房贷没有还，哪些房贷需要取消抵押品赎回权。这个数据每个季度发布一次，而且会滞后一年。撰写本文时，最近的数据集是 2015 年第一季度。
房利美购买房贷时会发布收购信息，其中含有许多关于借方的信息，包括信用评分、房贷和房屋的信息。之后，每个季度发布房贷表现数据，涵盖了借方的支付信息，和抵押权的状态。房贷表现信息里可能有很多行。你可以这么想这个事，收购信息表示房利美现在控制了房贷，表现信息则包括了一系列房贷的状态更新。有的状态可能会说这笔贷款在某个季度借方抵押权被取消了。
一个借方失去了抵押品赎回权（止赎）的房子被出售
选择分析角度
对于房利美数据集，我们可以有多个分析角度。我们可以：
- 尝试预测一个止赎了的房屋的售价
- 预测一个借方的还款历史
- 计算出一个被收购时房贷的评分
重要的事是要坚持一个角度。一次专注于太多事情会很难做成一个优秀的项目。选择一个有足够细节的角度这点也很重要。以下是一些没有多少细节的角度：
- 哪家银行卖给房利美最多止赎的房贷
- 借方信用评分的趋势
- 哪些房屋类型最经常止赎
- 房贷金额和止赎售价的关系
上述的这些角度都很有趣，如果我们关注讲故事的话是很棒的话题，但对于一个业务性的项目来说就没那么好了。
有了房利美数据集，我们将尝试仅仅使用收购房贷时的数据，预测房贷是否会被止赎。实际上，我们会为每一份房贷“打分”，这个分数表示房利美是否应该购买这份房贷。这将是一个良好的基础，也是一个很棒的作品。
理解数据
我们首先快速查看原始数据文件。下面是 2012 年第一季度收购数据的前几行：
100000853384|R|OTHER|4.625|280000|360|02/2012|04/2012|31|31|1|23|801|N|C|SF|1|I|CA|945||FRM|
100003735682|R|SUNTRUST MORTGAGE INC.|3.99|466000|360|01/2012|03/2012|80|80|2|30|794|N|P|SF|1|P|MD|208||FRM|788
100006367485|C|PHH MORTGAGE CORPORATION|4|229000|360|02/2012|04/2012|67|67|2|36|802|N|R|SF|1|P|CA|959||FRM|794
下面是 2012 年第一季度的表现数据的前几行：
100000853384|03/01/2012|OTHER|4.625||0|360|359|03/2042|41860|0|N||||||||||||||||
100000853384|04/01/2012||4.625||1|359|358|03/2042|41860|0|N||||||||||||||||
100000853384|05/01/2012||4.625||2|358|357|03/2042|41860|0|N||||||||||||||||
在编写代码之前，花点时间去理解数据是很有用的。尤其对于业务型项目而言，因为我们没有互动式地去探索数据，很难发现某些细节，除非一开始就找到它们。这种情况下，第一步就是去房利美的网站上读一读有关数据集的材料：
读完这些材料之后，我们知道了一些有用的关键信息：
- 从 2000 年到现在，每个季度都有一个收购文件和表现文件。数据滞后一年，所以最近的数据是 2015 年的
- 这些文件是文本形式，用 | 作为分隔符
- 这些文件没有头文档，但是我们有所有列名称的列表
- 全部加起来，这些文件共包含 2.2 千万个房贷的数据
- 因为表现文件涵盖了之前的房贷信息，所以早些时候的房贷会有更多的表现数据（举个例子，2014 年收购的房贷不会有太多表现信息）
在设计项目结构和处理数据时，这些信息能帮助我们节省一大笔时间。
设计项目结构
在开始下载和探索数据之前，设计好项目结构是非常重要的。在打造一个完整的项目时，我们的主要目标是：
- 输出一个可行的解决方案
- 解决方案运行快且消耗最少资源
- 让他人可以很容易地扩展项目
- 让他人可以容易地理解代码
- 写的代码越少越好
为了达到这些目标，我们要设计好项目的结构。一个结构良好的项目遵从以下规范：
- 数据文件和源代码分开
- 原始数据和生成数据分开
- 有一个 README.md 文件，介绍如何安装并使用这个项目
- 有一个 requirements.txt 文件，包含项目所需的所有模块
- 有一个 settings.py 文件，包含所有其他文件所需的设置
- 例如，如果有很多Python脚本都读取同一个文件，就不如让它们都导入settings并从这一个地方来得到文件
- 有一个 .gitignore 文件，来防止一些特别大的或者私密的文件被提交到 Git
- 把任务分成几步，并分别放在可以单独执行的文件里
- 例如， 用一个文件读取数据，一个文件建立特征，一个文件执行预测
- 储存中间值。例如，一个脚本可能会输出一个文件，这个文件又会被另外一个脚本读取
- 这使得我们可以在数据处理的流程中做一些改动，而又不需要重新计算
该项目的文件结构如下：
loan-prediction
├── data
├── processed
├── .gitignore
├── README.md
├── requirements.txt
├── settings.py
创建初始文件
首先，创建 loan-prediction 文件夹。在这个文件夹里，创建 data 文件夹和 processed 文件夹。第一个用来储存原始数据，第二个用来储存所有中间值。
接着，创建 .gitignore 文件。.gitignore 文件会确保一些文件会被 git 忽略，并不会被推送到 Github 上。OS X 在每个文件夹里创建的 .DS_Store 文件就是这类需要忽略的文件。要入门 .gitignore 文件，可以参考这里。还要忽略一些体积太大的文件，而且房利美的条款并不允许二次发布这些文件，所以我们应该在 .gitignore 文件最后加上这两行：
data
processed
这里是本项目的示例 .gitignore 文件。
接着，创建 README.md ，这有助于人们理解项目。.md 代表这个文件是 markdown 格式。Markdown 能让你直接用纯文本写作，但是如果想的话，也可以添加一些好看的排版格式。这里是一个 markdown 指南。如果你往 Github 上传了一个叫 README.md 的文件，Github 会自动处理该文件，把它作为主页展示给浏览者。这里有一个例子。
目前，只需要在README.md里面放一段简短的描述：
Loan Prediction
-----------------------
Predict whether or not loans acquired by Fannie Mae will go into foreclosure. Fannie Mae acquires loans from other lenders as a way of inducing them to lend more. Fannie Mae releases data on the loans it has acquired and their performance afterwards [here](http://www.fanniemae.com/portal/funding-the-market/data/loan-performance-data.html).
现在，创建 requirements.txt 文件。这可以帮助其他人安装我们的项目。目前还不知道具体需要哪些库，但下面这些是一个好的起点：
pandas
matplotlib
scikit-learn
numpy
ipython
scipy
以上是用 Python 作数据分析最常用的几个库，在这个项目中应该会用到它们。这里是本项目的示例 requirements 文件。
创建 requirements.txt 之后，你应该安装这些模块。在本文中，我们使用 Python 3 。如果你还没有安装 Python，建议使用 Anaconda，这是一个可以安装上述所有模块的 Python 安装器。
最后，创建一个空白的 settings.py 文件，因为项目还没有任何设置。
获得数据
创建好整个项目的框架之后，就可以获取原始数据了。
房利美对数据下载有一些限制，所以你得先注册一个账号。下载页面在这里。注册完账户后，就可以随意下载贷款数据了。文件是 zip 格式，解压之后也挺大的。
本文中，我们会把 2012 年第一季度到 2015 年第一季度之间的所有数据都下载下来。然后解压文件，解压之后，删除原始的 .zip 文件。最后，loan-prediction 文件夹的结构应该类似这样：
loan-prediction
├── data
│ ├── Acquisition_2012Q1.txt
│ ├── Acquisition_2012Q2.txt
│ ├── Performance_2012Q1.txt
│ ├── Performance_2012Q2.txt
│ └── ...
├── processed
├── .gitignore
├── README.md
├── requirements.txt
├── settings.py
下载完数据之后，可以用 head 和 tail 等 shell 命令去观察文件的前几行和后几行。有没有不需要的列？查看数据时可以参考一下介绍列名称的 PDF 文件
读取数据
有两个问题，使得直接处理数据比较困难：
- 收购和表现数据集被分散在了许多文件里
- 所有文件都缺少头文档
在开始处理这些数据之前，需要把所有的收购数据集中到一个文件，所有的表现数据集中到一个文件。每个文件只需要包含我们关心的列，和正常的头文档。这里有一个小问题，即表现数据特别大，所以可能的话我们得删减一些列。
第一步是在 settings.py 里面增添一些变量，包含到原始数据和中间数据的路径。我们也会加上一些之后会有用的设置：
DATA_DIR = "data"
PROCESSED_DIR = "processed"
MINIMUM_TRACKING_QUARTERS = 4
TARGET = "foreclosure_status"
NON_PREDICTORS = [TARGET, "id"]
CV_FOLDS = 3
把路径放在 settings.py 里面，会使得它们统一在一个地方，使得今后改动变得简单。当许多文件都用了同一些变量的时候，把它们放在一起会比分别在每个文件里做改动要简单得多。这里是该项目的示例 settings.py 文件。
第二步是创建一个叫做 assemble.py 的文件，这个文件会把分散的数据组合成 2 个文件。运行 python assemble.py 后，会在 processed 文件夹里面得到 2 个数据文件。
然后再 assemble.py 中写代码。首先，给每个文件定义头文档，所以我们需要查看解释列名称的 PDF 文档，然后为收购数据和表现数据文件分别创建一个列表，表示其中的行。
HEADERS = {
"Acquisition": [
"id",
"channel",
"seller",
"interest_rate",
"balance",
"loan_term",
"origination_date",
"first_payment_date",
"ltv",
"cltv",
"borrower_count",
"dti",
"borrower_credit_score",
"first_time_homebuyer",
"loan_purpose",
"property_type",
"unit_count",
"occupancy_status",
"property_state",
"zip",
"insurance_percentage",
"product_type",
"co_borrower_credit_score"
],
"Performance": [
"id",
"reporting_period",
"servicer_name",
"interest_rate",
"balance",
"loan_age",
"months_to_maturity",
"maturity_date",
"msa",
"delinquency_status",
"modification_flag",
"zero_balance_code",
"zero_balance_date",
"last_paid_installment_date",
"foreclosure_date",
"disposition_date",
"foreclosure_costs",
"property_repair_costs",
"recovery_costs",
"misc_costs",
"tax_costs",
"sale_proceeds",
"credit_enhancement_proceeds",
"repurchase_proceeds",
"other_foreclosure_proceeds",
"non_interest_bearing_balance",
"principal_forgiveness_balance"
]
}
下一步是定义需要保留哪些列。因为我们关心的房贷只是关于它有没有被止赎，所以可以从表现数据里面丢弃很多列（不影响是否止赎的数据）。但是我们需要保留所有收购数据，因为我们想要尽可能多的房贷信息（毕竟我们要在收购房贷时预测是否会被止赎）。丢弃一些列可以省下一些磁盘空间和内存，同时也会加速代码的运行速度。
SELECT = {
"Acquisition": HEADERS["Acquisition"],
"Performance": [
"id",
"foreclosure_date"
]
}
接下来，写一个函数来拼接所有的数据集。下面的代码会：
- 导入一些需要的库，包括settings
- 定义函数 concatenate，它可以：
import os
import settings
import pandas as pd
def concatenate(prefix="Acquisition"):
files = os.listdir(settings.DATA_DIR)
full = []
for f in files:
if not f.startswith(prefix):
continue
data = pd.read_csv(os.path.join(settings.DATA_DIR, f), sep="|", header=None, names=HEADERS[prefix], index_col=False)
data = data[SELECT[prefix]]
full.append(data)
full = pd.concat(full, axis=0)
full.to_csv(os.path.join(settings.PROCESSED_DIR, "{}.txt".format(prefix)), sep="|", header=SELECT[prefix], index=False)
可以用参数 Acquisition 和 Performance 分别调用上面的函数，把所有的收购和表现文件拼接在一起。下面的代码会：
- 只当脚本是在命令行用 python assemble.py 执行时运行
- 拼接所有文件，并输出成两个文件：
- processed/Acquisition.txt
- processed/Performance.txt
if __name__ == "__main__":
concatenate("Acquisition")
concatenate("Performance")
我们现在有了一个模块化的 assemble.py 文件，既容易运行，又易扩展。像这样把大问题划分成小问题，我们将项目变得更简单。我们把不同文件分离开，定义它们之间的数据，而不是用一个脚本做所有的事情。当你在做一个大项目的时候，这样做通常很好，因为更改一些文件后不会产生不可预期的结果。
完成 assemble.py 脚本后，运行 python assemble.py 。你可以在这里找到完整的脚本。
这会在 processed 目录里面输出两个文件：
loan-prediction
├── data
│ ├── Acquisition_2012Q1.txt
│ ├── Acquisition_2012Q2.txt
│ ├── Performance_2012Q1.txt
│ ├── Performance_2012Q2.txt
│ └── ...
├── processed
│ ├── Acquisition.txt
│ ├── Performance.txt
├── .gitignore
├── assemble.py
├── README.md
├── requirements.txt
├── settings.py
表现数据计算
下一步就是从 processed/Performance.txt 数据中计算一些值。我们想做的就是预测一间房产以后会不会被止赎。为了弄明白这一点，我们只需要看看表现数据里面的房贷是否有一个 foreclosure_date 。如果 foreclosure_date 是 None ，那么这间房产就没有被止赎。我们也需要规避那些在表现数据里没有多少历史数据的房贷，要做到这一点，通过计算它们在表现数据里面累计有多少行就可以。
可以用下面的方法来思考收购数据和表现数据的关系：
我们发现，收购数据里每一行都对应了表现数据中的多行。在表现数据中，当止赎发生的时候，当季度的 foreclosure_date 就会出现日期，在这之前都应该是空白的。一些贷款从未被止赎，所以与之相关的表现数据里的 foreclosure_date 都是空白的。
我们需要计算 foreclorsure_status ，这是一个布尔值，代表一个贷款 id是否有被止赎过。我们也要计算 performance_count ，也就是每个 id 在表现数据里有多少行。
有几种方法可以计算 performance_count：
- 读取所有的表现数据，然后用 Pandas 的 groupby 方法求每个贷款 id 相关联的行数，同时 id 对应的 foreclosure_date 有没有不是 None 过。
- 这样做的好处是实现的语法很简单
- 这样做的坏处是读取 129236094 行数据会花很多内存，而且极其慢
- 我们可以读取所有的表现数据，然后在收购数据 DataFrame 上使用 apply ，从而求得每个 id 的计数
- 好处是概念上很简单
- 坏处仍然是读取 129236094 行数据会花很多内存，而且极其慢
- 我们可以遍历表现数据里的每一行，然后保存一个单独的包含计数的字典
- 好处是不需要把所有数据一起读取进内存，所以这样做会很快，也会优化内存
- 坏处是得花长一点时间来理清概念和实现，而且需要手工地解析每一行
把所有数据一并加载会花很多内存，所以我们采用第三种方法。我们所要的就是遍历表现数据里面的每一行，并且保存一个包含每个 id 的计数字典。在字典里面，我们记录下表现数据里面每个 id 出现了多少次，并且 foreclosure_date 是否为非 None 过。这样就能求出 foreclosure_status 和 performance_count 。
新建一个文件 annotate.py ，并加入用来计算的代码。在下面的代码中，我们会：
- 导入需要的库
- 定义一个叫做 count_performance_rows 的函数
- 打开 precessed/Performance.txt 。这不会把文件读取进内存，而仅仅是打开一个文件句柄，一行一行地读取文件内容
- 遍历文件里的每一行
- 根据分隔符 | 分割字符串
- 检查 loan_id 是否在 counts 字典里
- 如果不在，把它加入 counts
- 给 load_id 对应的 performance_count 加1
- 如果 date 不是 None，那么我们就知道这笔贷款止赎了，所以设置相应的 foreclosure_status
import os
import settings
import pandas as pd
def count_performance_rows():
counts = {}
with open(os.path.join(settings.PROCESSED_DIR, "Performance.txt"), 'r') as f:
for i, line in enumerate(f):
if i == 0:
# Skip header row
continue
loan_id, date = line.split("|")
loan_id = int(loan_id)
if loan_id not in counts:
counts[loan_id] = {
"foreclosure_status": False,
"performance_count": 0
}
counts[loan_id]["performance_count"] += 1
if len(date.strip()) > 0:
counts[loan_id]["foreclosure_status"] = True
return counts
得到计算结果
创建建了 counts 字典后，我们可以用一个函数抽取出和传入的 load_id 和 key 相应的值了：
def get_performance_summary_value(loan_id, key, counts):
value = counts.get(loan_id, {
"foreclosure_status": False,
"performance_count": 0
})
return value[key]
上面这个函数会从 counts 字典里返回相应的值，并且可以让我们为收购数据里每一行添加 foreclosure_status 和 performance_count 值。字典的 get 方法在没有找到 key 的情况下就会返回一个默认值，所以就算没有找到也能返回合理的默认值。
给数据做标记
我们已经在 annotate.py 中添加上一些函数，现在可以开始处理最有价值的部分了。我们需要把收购数据转换成一个机器学习算法可以使用的训练集。需要做以下几件事：
- 把所有数据变成数字
- 补足空白的值
- 给每一行添加一个 performance_count 和一个 foreclosure_status
- 删除那些没有多少表现历史数据的行（那些 performance_count 很低的行）
有几列的数据都是文字，这在机器学习里没有什么用。然而它们其实是类别变量，比如说 R、S 这样的类别编号。我们分别赋予它们数字，从而把它们变成数字：
这样转化了之后，就能把它们用于机器学习。
一些列也包含了时间（ first_payment_date 和 origination_date ）。可以把它们各自分割成两列：
下面的代码中，我们会转换收购数据。定义一个函数，这个函数会：
- 从 counts 字典里获取数据，在 acquisition 里建立一个 foreclosure_status 列
- 从 counts 字典里获取数据，在 acquisition 里建立一个 performance_count 列
- 把下面的列从文字转成数字：
- channel
- seller
- first_time_homebuyer
- loan_purpose
- property_type
- occupancy_status
- property_state
- product_type
- 分别把 first_payment_date 和 origination_date 转换成两列：
- 以 / 为分隔符进行分割
- 把第一部分赋予 month 列
- 把第二部分赋予 year 列
- 删除原本列
- 最后，我们就会有 first_payment_month、first_payment_year、origination_month 和 origination_year
- 将 acquisition里的所有缺失值都替换成 -1
def annotate(acquisition, counts):
acquisition["foreclosure_status"] = acquisition["id"].apply(lambda x: get_performance_summary_value(x, "foreclosure_status", counts))
acquisition["performance_count"] = acquisition["id"].apply(lambda x: get_performance_summary_value(x, "performance_count", counts))
for column in [
"channel",
"seller",
"first_time_homebuyer",
"loan_purpose",
"property_type",
"occupancy_status",
"property_state",
"product_type"
]:
acquisition[column] = acquisition[column].astype('category').cat.codes
for start in ["first_payment", "origination"]:
column = "{}_date".format(start)
acquisition["{}_year".format(start)] = pd.to_numeric(acquisition[column].str.split('/').str.get(1))
acquisition["{}_month".format(start)] = pd.to_numeric(acquisition[column].str.split('/').str.get(0))
del acquisition[column]
acquisition = acquisition.fillna(-1)
acquisition = acquisition[acquisition["performance_count"] > settings.MINIMUM_TRACKING_QUARTERS]
return acquisition
拼接所有数据
很快就可以将所有数据拼接在一起了，在这之前我们只要再加一些代码到 annotate.py 里。在下面的代码中，我们：
- 定义一个函数来读取收购数据
- 定义一个函数把处理过的数据写入 processed/train.csv
- 如果文件是从命令行传入的，比如 python annotate.py，则:
- 读取收购数据
- 计算表现数据的累计数目，并赋值给 counts
- 给 acquisition DataFrame 做标记
- 把 acquisition DataFrame 写入 train.csv
def read():
acquisition = pd.read_csv(os.path.join(settings.PROCESSED_DIR, "Acquisition.txt"), sep="|")
return acquisition
def write(acquisition):
acquisition.to_csv(os.path.join(settings.PROCESSED_DIR, "train.csv"), index=False)
if __name__ == "__main__":
acquisition = read()
counts = count_performance_rows()
acquisition = annotate(acquisition, counts)
write(acquisition)
写好文件后，记得用 python annotate.py 来运行它，这会生成一个 train.csv 文件。完整的 annotate.py 文件在这里。
文件夹现在应该长这样：
loan-prediction
├── data
│ ├── Acquisition_2012Q1.txt
│ ├── Acquisition_2012Q2.txt
│ ├── Performance_2012Q1.txt
│ ├── Performance_2012Q2.txt
│ └── ...
├── processed
│ ├── Acquisition.txt
│ ├── Performance.txt
│ ├── train.csv
├── .gitignore
├── annotate.py
├── assemble.py
├── README.md
├── requirements.txt
├── settings.py
寻找误差衡量指标
我们生成好了训练数据，现在只需要完成最后一步，生成预测。我们需要找到一个误差的衡量指标，以及如何评估数据。就本文而言，没有被止赎的贷款比止赎的贷款多得多，所以典型的准确度衡量并不适用。
如果我们看一看训练数据，并查看 foreclosure_status 列的计数，会发现：
import pandas as pd
import settings
train = pd.read_csv(os.path.join(settings.PROCESSED_DIR, "train.csv"))
train["foreclosure_status"].value_counts()
False 4635982
True 1585
Name: foreclosure_status, dtype: int64
因为只有这么一点点贷款是止赎了，所以如果我们只看有多少百分比的标签被正确预测了，那我们即使建立了一个只预测 False 的模型，一样可以得到很高的准确度。所以我们采用的衡量指标要把这种不平衡考虑进去，确保准确预测。我们不想要太多假正（False Positive），即预测一个贷款会止赎，但其实不会，或者太多假负（False Negative），即预测一个贷款不会被止赎，但其实会。在这两者之间，假负对房利美来说成本更高，因为他们买的这些房贷没法收回投资。
我们定义假负率为预测不会止赎但其实会的预测数量，除以总的止赎贷款数量。这就是模型没有体现的实际止赎百分比。下面是一个图表：
在上图中，状态为 1 的贷款被预测为非止赎，但它其实被止赎了。如果把它除以实际止赎贷款数量 2，错误的负预测率为 50% 。我们用它作为误差衡量指标，这样就能够有效地评估模型的表现。
为机器学习设置好分类器
我们使用交叉验证来做预测。为了进行交叉验证，我们把数据分成 3 组，然后：
- 在 1 组和 2 组上训练模型，然后在 3 组上预测
- 在 1 组和 3 组上训练模型，然后在 2 组上预测
- 在 2 组和 3 组上训练模型，然后在 1 组上预测
把数据分成几组意味着我们不会用同样的数据来训练模型，然后又用同样的数据来做预测。这就避免了过拟合。如果过拟合了，就会得到一个错的低假负率，也就是说我们的模型很难应用于真实情况或进行后续改进。
Scikit-learn 中有一个叫做 cross_val_predict 的函数，使得交叉验证变得很容易。
我们还需要挑选一个算法来做预测。我们需要一个分类器来做二元分类。因为目标变量 foreclosure_status 只有两个值，True和Flase。
我们使用 逻辑回归算法。因为它在二元分类下表现很好，运行得极快，而且消耗很少内存。这是因为这个算法的工作方式 — 它不会像随机森林算法那样建立一堆决策树，或像支持向量机那样做很耗资源的变换，其设计的矩阵操作相对来说少得多。
我们可以用 scikit-learn 里自带的逻辑递归分类器算法。唯一需要注意的就是每个类的权重。 如果给每个类同样的权重,，算法就会对每一行预测 False ，因为它要最小化误差.。然而，我们更关心止赎的贷款而不是不会止赎的贷款。因此，我们给 Logistic Regression 类传入 balanced 参数到 class_weight 关键字中，从而得到一个考虑样本数量而给于平衡的比重的算法。这样就能确保算法不会对每一行都预测 False。
进行预测
现在已经完成了前期准备工作，可以开始做预测了。创建一个叫 predict.py 的新文件，使用我们之前创建的 train.csv。下面的代码会：
- 导入需要的库
- 创建一个 cross_validate 函数，它会：
- 用正确的关键词参数创建一个逻辑递归分类器
- 创建用来训练模型的数据列列表，同时删除 id 和 foreclosure_status 列
- 在 train DataFrame 上运行交叉验证
- 返回预测
import os
import settings
import pandas as pd
from sklearn import cross_validation
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn import metrics
def cross_validate(train):
clf = LogisticRegression(random_state=1, class_weight="balanced")
predictors = train.columns.tolist()
predictors = [p for p in predictors if p not in settings.NON_PREDICTORS]
predictions = cross_validation.cross_val_predict(clf, train[predictors], train[settings.TARGET], cv=settings.CV_FOLDS)
return predictions
预测误差
现在只需要写一些函数来计算误差。下面的代码会：
- 创建 computer_error 函数，它会：
- 用 scikit-learn 计算一个简单准确度评分（符合真实 foreclosure_status 值的预测的百分比）
- 创建 computer_false_negatives 函数，它会:
- 把目标和预测写进一个 DataFrame
- 计算假负率
- 创建 computer_false_positives 函数，它会:
- 把目标和预测写进一个DataFrame
- 计算假正率
- 找到模型预测为止赎但并未止赎的贷款数量
- 用这个数量除以不是止赎的贷款数量
def compute_error(target, predictions):
return metrics.accuracy_score(target, predictions)
def compute_false_negatives(target, predictions):
df = pd.DataFrame({"target": target, "predictions": predictions})
return df[(df["target"] == 1) & (df["predictions"] == 0)].shape[0] / (df[(df["target"] == 1)].shape[0] + 1)
def compute_false_positives(target, predictions):
df = pd.DataFrame({"target": target, "predictions": predictions})
return df[(df["target"] == 0) & (df["predictions"] == 1)].shape[0] / (df[(df["target"] == 0)].shape[0] + 1)
整合所有函数
现在，把上面的函数都放在 predict.py 里面。下面的代码会：
- 读取数据集
- 计算交叉验证预测
- 计算上面提到的 3 个误差值
- 打印出误差值
def read():
train = pd.read_csv(os.path.join(settings.PROCESSED_DIR, "train.csv"))
return train
if __name__ == "__main__":
train = read()
predictions = cross_validate(train)
error = compute_error(train[settings.TARGET], predictions)
fn = compute_false_negatives(train[settings.TARGET], predictions)
fp = compute_false_positives(train[settings.TARGET], predictions)
print("Accuracy Score: {}".format(error))
print("False Negatives: {}".format(fn))
print("False Positives: {}".format(fp))
添加完这些代码后，可以运行 python predict.py 来生成预测。结果显示，假负率为 .26 ，也就是说对于止赎贷款来说，我们错误地预测了其中的 26% 。这是个好的开始，但还有很大的提升空间。
完整的 predict.py 文件在这里。
文件树现在应该长这样：
loan-prediction
├── data
│ ├── Acquisition_2012Q1.txt
│ ├── Acquisition_2012Q2.txt
│ ├── Performance_2012Q1.txt
│ ├── Performance_2012Q2.txt
│ └── ...
├── processed
│ ├── Acquisition.txt
│ ├── Performance.txt
│ ├── train.csv
├── .gitignore
├── annotate.py
├── assemble.py
├── predict.py
├── README.md
├── requirements.txt
├── settings.py
撰写 README
现在我们完成了这个完整的项目, 接下来只需要写 README.md 文件进行总结，向他人说明我们做了什么，以及如何复制它。一个典型的 README.md 应该包括以下内容：
- 项目概览及目标
- 如何下载所需数据或材料
- 安装教程
- 如何安装需要的模块
- 使用教程
- 如何运行项目
- 每一步应该看到哪些结果
- 如何贡献
- 扩展这个项目的要怎么做
这里是本项目的示例 README.md。
下一步
恭喜，你已经完成了一个完整的机器学习项目！你可在这里找到完整的示例项目。完成项目之后，记得上传到 Github 上，这样其他人就会看到这是你作品集的一部分。
这些数据尚有一些地方待你挖掘。大致来说，我们可以把它们分成 3 类 — 扩展项目提高准确率，利用其它数据列进行预测，进一步探索数据。以下想法仅供参考：
- 用 annotate.py 生成更多特征
- 在 predict.py 里换个算法
- 使用更多来自房利美的数据
- 加上一个预测未来数据的方法。如果添加更多的数据，目前的代码都是可以运行的，所以我们可以加上更多过去的或者未来的数据
- 尝试能不能预测银行一开始该不该放出贷款(以及房利美应不应该收购贷款)
- 删除那些银行在发放贷款时不能获得的信息列
- 有些在房利美收购的时候有，但之前没有
- 做预测
- 删除那些银行在发放贷款时不能获得的信息列
- 探索一下能不能预测除了 foreclosure_status 以外的数据
- 能不能预测房产在出售时能卖多少钱？
- 探索一下表现数据更新时的细节
- 能不能预测借方迟付贷款的次数？
- 能不能画出典型的贷款周期?
- 按州或邮编对数据进行绘图
- 有看到一些有趣的模式吗?
如果你创建了一些有趣的项目, 请在留言区告知我们！
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