一、pandas与模型代码的接口
模型开发的通常工作流是使用pandas进行数据加载和清洗，然后切换到建模库进行建模。开发模型的重要一环是机器学习中的“特征工程”。它可以描述从原始数据集中提取信息的任何数据转换或分析，这些数据集可能在建模中有用。前面学习的数据聚合和GroupBy工具常用于特征工程中。
pandas与其它分析库通常是靠NumPy的数组联系起来的。将DataFrame转换为NumPy数组，可以使用.values属性：
要转换回DataFrame，可以传递一个二维ndarray，可带有列名：
最好当数据是均匀的时候使用.values属性。例如，全是数值类型。如果数据是不均匀的，结果会是Python对象的ndarray：
对于一些模型，你可能只想使用列的子集。使用loc，用values作索引：
一些库原生支持pandas，会自动完成工作：从DataFrame转换到NumPy，将模型的参数名添加到输出表的列或Series。其它情况，你可以手工进行“元数据管理”。
我们学习了pandas的Categorical类型和pandas.get_dummies函数。
pandas.get_dummies函数用法：
假设数据集中有一个非数值列：
如果我们想替换category列为虚变量，我们可以创建虚变量，删除category列，然后添加到结果：
用虚变量拟合某些统计模型会有一些细微差别。当你不只有数字列时，使用Patsy可能更简单，更不容易出错。
二、用Patsy创建模型描述
Patsy是Python的一个库，使用简短的字符串“公式语法”描述统计模型（尤其是线性模型）。Patsy适合描述statsmodels的线性模型。Patsy的公式是一个特殊的字符串语法，如下所示：
a+b不是将a与b相加的意思，而是为模型创建的设计矩阵。patsy.dmatrices函数接收一个公式字符串和一个数据集（可以是DataFrame或数组的字典），为线性模型创建设计矩阵：
这些Patsy的DesignMatrix实例是NumPy的ndarray，带有附加元数据：
你可能想Intercept是哪里来的。这是线性模型（比如普通最小二乘回归）的惯例用法。添加 +0 到模型可以不显示intercept（截距）：
Patsy对象可以直接传递到算法（比如numpy.linalg.lstsq）中，它执行普通最小二乘回归：
模型的元数据保留在design_info属性中，因此你可以重新附加列名到拟合系数，以获得一个Series，例如：
squeeze 函数：从数组的形状中删除单维度条目，即把shape中为1的维度去掉。
用法：numpy.squeeze(a,axis = None)
1、用Patsy公式进行数据转换
你可以将Python代码与patsy公式结合。在评估公式时，库将尝试查找在封闭作用域内使用的函数：
常见的变量转换包括标准化（平均值为0，方差为1）和中心化（减去平均值）。Patsy有内置的函数进行这样的工作：
作为建模的一步，你可能拟合模型到一个数据集，然后用另一个数据集评估模型。另一个数据集可能是剩余的部分或是新数据。当执行中心化和标准化转变，用新数据进行预测要格外小心。因为你必须使用平均值或标准差转换新数据集，这也称作状态转换。
patsy.build_design_matrices函数可以使用原始样本数据集的保存信息，来转换新数据：
因为Patsy中的加号不是加法的意义，当你按照名称将数据集的列相加时，你必须用特殊I函数将它们封装起来：
Patsy的patsy.builtins模块还有一些其它的内置转换。
2、分类数据和Patsy
非数值数据可以用多种方式转换为模型设计矩阵。
当你在Patsy公式中使用非数值数据，它们会默认转换为虚变量。如果有截距，会去掉一个，避免共线性：
如果你从模型中忽略截距，每个分类值的列都会包括在设计矩阵的模型中：
使用C函数，数值列可以截取为分类量：
当你在模型中使用多个分类名，事情就会变复杂，因为会包括key1:key2形式的相交部分，它可以用在方差（ANOVA）模型分析中：
Patsy提供转换分类数据的其它方法，包括以特定顺序转换。
三、statsmodels介绍
statsmodels是Python进行拟合多种统计模型、进行统计试验和数据探索可视化的库。Statsmodels包含许多经典的统计方法，但没有贝叶斯方法和机器学习模型。
statsmodels包含的模型有：
（1）线性模型，广义线性模型和健壮线性模型
（2）线性混合效应模型
（3）方差（ANOVA）方法分析
（4）时间序列过程和状态空间模型
（5）广义矩估计
估计线型模型
statsmodels有多种线性回归模型，包括从基本（比如普通最小二乘）到复杂（比如迭代加权最小二乘法）的。
statsmodels的线性模型有两种不同的接口：基于数组和基于公式。它们可以通过API模块引入：
我们从一些随机数据生成一个线性模型：
线性模型通常要拟合一个截距。sm.add_constant函数可以添加一个截距的列到现存的矩阵：
sm.OLS类可以拟合一个普通最小二乘回归，这个模型的fit方法返回了一个回归结果对象，它包含估计的模型参数和其它内容：
对结果使用summary方法可以打印模型的详细诊断结果：
假设所有的模型参数都在一个DataFrame中：
现在，我们使用statsmodels的公式API和Patsy的公式字符串：
观察下statsmodels是如何返回Series结果的，附带有DataFrame的列名。当使用公式和pandas对象时，我们不需要使用add_constant。
给出一个样本外数据，你可以根据估计的模型参数计算预测值：
statsmodels的线性模型结果还有其它的分析、诊断和可视化工具。除了普通最小二乘模型，还有其它的线性模型。
四、scikit-learn介绍
scikit-learn是一个广泛使用、用途多样的Python机器学习库。它包含多种标准监督和非监督机器学习方法和模型选择和评估、数据转换、数据加载和模型持久化工具。这些模型可以用于分类、聚合、预测和其它任务。
举个例子，用一个Kaggle竞赛的经典数据集，关于泰坦尼克号乘客的生还率。我们用pandas加载测试和训练数据集：
statsmodels和scikit-learn通常不能接收缺失数据，因此我们要查看列是否包含缺失值：
在统计和机器学习的例子中，根据数据中的特征，一个典型的任务是预测乘客能否生还。模型现在训练数据集中拟合，然后用样本外测试数据集评估。
用年龄作为预测值，但是它包含缺失值。缺失数据补全的方法有多种，我用的是一种简单方法，用训练数据集的中位数补全两个表的空值：
现在我们需要指定模型。我增加了一个列IsFemale，作为“Sex”列的编码：
然后，我们确定一些模型变量，并创建NumPy数组：
不能保证这是一个好模型，但它的特征都符合。我们用scikit-learn的LogisticRegression模型，创建一个模型实例。与statsmodels类似，我们可以用模型的fit方法，将它拟合到训练数据：
现在，我们可以用model.predict，对测试数据进行预测：
如果有测试数据集的真是值，可以计算准确率或其它错误度量值：
在实际中，模型训练经常有许多额外的复杂因素。许多模型有可以调节的参数，有些方法（比如交叉验证）可以用来进行参数调节，避免对训练数据过拟合。这通常可以提高预测性或对新数据的健壮性。
交叉验证通过分割训练数据来模拟样本外预测。基于模型的精度得分（比如均方差），可以对模型参数进行网格搜索。有些模型，如logistic回归，有内置的交叉验证的估计类。例如，logisticregressionCV类可以用一个参数指定网格搜索对模型的正则化参数C的粒度：
要手动进行交叉验证，你可以使用cross_val_score帮助函数，它可以处理数据分割。例如，要交叉验证我们的带有四个不重叠训练数据的模型，可以这样做：
默认的评分指标取决于模型本身，但是可以明确指定一个评分。交叉验证过的模型需要更长时间来训练，但会有更高的模型性能。
作者：owolf
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