0 致谢及参考

感谢阿里云的天池AI系列课程，确实很多干货，本博客就是看了以下链接的内容有感，也是做一个学习记录。
https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?spm=5176.12282042.0.0.1dce2042MmtR1e&postId=6772
https://tianchi.aliyun.com/course/

1 过去疑问

解决了我以前对数据分析的很多疑惑，可以说研究之后真的是有醍醐灌顶的感觉，其中包括的疑惑我这里先罗列出来：

• 如何对缺失值进行填充（特别是用其他的算法对缺失值填充）
• 如何去分析数据的关系，哪些变量对结果影响大，到底如何分析
• 如何把变量转化为sklearn（仅可处理数值变量）可处理的状态
• 如何处理连续变量，作为sklearn可处理的状态
• 分析数据的一些办法（相关性、分布图）
• 输入模型前对数据的一些处理方法（如正则化）
• 如何模型融合
• 如何将一层模型的输出值作为特征，作为下一层模型的输入特征

差不多以上就是我以前对数据分析的大部分疑惑，上面链接的教程都有提到，并且用了一些比较好的作图工具，比如seaborn包。

2 解决方法

• 缺失值的填充可以用.fillna方法快速填充，用其他的模型去填充用python实现也是非常简便的（比如随机森林）
• 分析数据用python里面的groupby简单明了
• 把变量转为数值有两种方式：pandas里面的get_dummies和factorize
• 对于连续变量用pandas里面的qcut把连续变量分成几段（binning化），然后再factorize化或者dummies化都可以
• 就利用seaborn里的函数做相关性或数据分布图，很好看
• 一定要预处理比如正则化，还有去掉用处较小的变量（Dataframe直接使用drop）
• 可以直接均值融合
• 将上一层的每个模型对训练集的X_tra进行预测获得预测值Y_tra的集合，并输出测试集的预测值Y_tex(这里用N折的均值)，因为这里用到了KFold重新构建。然后用Y_tra作为第二层模型的训练的输入值，训练集真实的Y值作为训练的输出值，进行训练。然后上一层的Y_tex作为这一层模型的输入值进行最终的预测。

3 总结

1. 最后还提到了学习曲线，可以观察模型处于什么样的状态。绘制起来也比较便捷，以下为图例：
   
2. 最后还有一点心得就是，我能想到的很多东西其实都已经有现成的工具了，没必要自己再去写，用学会更广地去搜索资料达到事半功倍的效果。