Python机器学习核心预测算法

关于本书的学习及上机实现的笔记。

第2章通过理解数据来了解问题

2.1 解剖一个新问题

note: 机器学习数据集通常对应列一个属性，行对应一个观察，但也有例外。例如，有些文本挖掘问题的数据矩阵就是另外的形式：列对应一个观察，行对应一个属性。
属性（预测因子、特征、独立变量、输入）
标签（结果、目标、依赖变量、响应）

2.1.1 属性和标签的不同类型决定模型的选择

a、数值变量；
b、类别（因子、因素）变量
例如惩罚回归算法只能处理数值变量，SVM、核方法、K最近邻也是同样。第4章将介绍将类别变量转换成数值变量的方法。
当标签是数值的，就叫做回归问题。当标签是类别的，就叫做分类问题。如果分类结果只取2个值，就叫作二元分类问题。如果取多个值，就是多类别分类问题。
可以吧一个回归问题变成二元分类问题。

2.1.2 新数据集的注意事项

需要检查的事项：
1、行数、列数
2、类别变了的数目、类别的取值范围
3、缺失的值：当数据规模较大时，可以直接丢失；当数据规模小特别是生物数据且有多种属性时，需要找到方法把丢失的值填上（遗失值插补），或者使用能够处理丢失数据的算法。
4、属性和标签的统计特性

2.2 分类问题：用声呐发现未爆炸的水雷

2.2.1 “岩石 vs. 水雷”数据集的物理特性

 运行时出现问题
  row = line.strip(' ').split(",")
  TypeError: a bytes-like object is required, not 'str'
  原因：Python3和Python2 在套接字返回值解码上有区别，需要decode(‘utf8’)
  具体解释参考链接：https://blog.csdn.net/NockinOnHeavensDoor/article/details/78765781
  https://www.fujieace.com/python/str-bytes.html

由程序 rockVmineSummaries.py 得到

另外一个重要的观察，如果数据集的列数远远大于行数，那么采用惩罚线性回归的方法则有很大可能获得最佳预测，反之亦然。
由程序 rockVmineContents.py 可以确定哪些列是数值型的，哪些列是类别型的。分析结果：前60列是数值型，最后一列都是字符串。这些字符串值是标签。

try…except…else…是Python中异常处理的方法，
详见(https://www.runoob.com/python/python-exceptions.html）