【Kaggle超初心者向け】Titanicにチャレンジしてみた

#はじめに
Kaggleの登竜門と言われる、タイタニック号の生存者予測をやってみました。概要は乗客の年齢や性別、船席の等級などから生存者を予測を行い、正解率を競うものです。ちなみに、正解率が一番高い参加者は100%を誇っています。すげぇ。。。

#まずはゴールの確認
kaggleに参加するには、会員登録が必要なのでそれらを済ませて、まずは目指すべきゴールを確認します。
###▼ゴール
各乗客が生き残ったかどうかを予測する

###▼最終的なアウトプット
以下2列の項目にて、ヘッダーと418名のデータセットを作成する
・PassengerId
・Survived (1=生存,0=死亡)

###▼データ項目

Variable	Definition	Key
survival	Survival	0 = No, 1 = Yes
pclass	Ticket class	1 = 1st, 2 = 2nd, 3 = 3rd
sex	Sex
Age	Age in years
sibsp	# of siblings / spouses aboard the Titanic
parch	# of parents / children aboard the Titanic
ticket	Ticket number
fare	Passenger fare
cabin	Cabin number
embarked	Port of Embarkation	C = Cherbourg, Q = Queenstown, S = Southampton

###データセットダウンロード
以下のページより、2つのデータをダウンロードします。
test.csv
train.csv
https://www.kaggle.com/c/titanic/data

#データの確認
まずはデータのデータの前処理と可視化を行うためのライブラリをインポートし、CSVファイルを読み込みます。

titanic.py

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('train.csv')

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline 

###▼ざっくりとデータの全体像を把握します
項目やデータ形式の確認

titanic.py

df.head()

基本的な統計量の確認

titanic.py

df.describe()

ヒストグラムを作成

titanic.py

df.hist(figsize = (12,12))

各項目の相関関係を可視化

:titanic.py
plt.figure(figsize = (15,15))
sns.heatmap(df.corr(),annot = True)

試しに性別と目的変数の関係を可視化

titanic.py

sns.countplot('Sex' , hue = 'Survived',data = df)

女性の生存率が、男性に比べるとかなり高いことがわかります。

#データの前処理
###欠損値処理とカテゴリ変数の置換

titanic.py

#各行・列ごとに欠損値を一つでも含むか確認
df.isnull().sum()

titanic.py

from sklearn.model_selection import  train_test_split
#欠損値処理
df['Fare'] = df['Fare'].fillna(df['Fare'].median())
df['Age'] = df['Age'].fillna(df['Age'].median())
df['Embarked'] = df['Embarked'].fillna('S')

#カテゴリ変数の変換
df['Sex'] = df['Sex'].apply(lambda x: 1 if x == 'male' else 0)
df['Embarked'] = df['Embarked'].map( {'S': 0 , 'C':1 , 'Q':2}).astype(int)

#不要なcolumnを削除
df = df.drop(['Cabin','Name','PassengerId','Ticket'],axis =1)

#学習データとテストデータに分割
train_X = df.drop('Survived',axis = 1)
train_y = df.Survived
(train_X , test_X , train_y , test_y) = train_test_split(train_X, train_y , test_size = 0.3 , random_state = 0)

#機械学習の実装
今回は決定木とランダムフォレストで予測を行いたいと思います。

###決定木

titanic.py

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
clf = DecisionTreeClassifier(random_state = 0)
clf = clf.fit(train_X , train_y)
pred = clf.predict(test_X)

#正解率の算出
from sklearn.metrics import (roc_curve , auc ,accuracy_score)
pred = clf.predict(test_X)
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(test_y , pred,pos_label = 1)
auc(fpr,tpr)
accuracy_score(pred,test_y)

####正解率は
0.77985074626865669

###ランダムフォレスト

titanic.py

ランダムフォレストの実施
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
clf = RandomForestClassifier(n_estimators = 10,max_depth=5,random_state = 0)
clf = clf.fit(train_X , train_y)
pred = clf.predict(test_X)
fpr, tpr , thresholds = roc_curve(test_y,pred,pos_label = 1)
auc(fpr,tpr)
accuracy_score(pred,test_y)

####正解率は
0.82835820895522383

#予測結果の提出
先程作成したランダムフォレストの予測モデルをもとに、テストデータを予測しファイルの提出を行います。

titanic.py

fin = pd.read_csv('test.csv')
fin.head()

passsengerid = fin['PassengerId']
fin.isnull().sum()
fin['Fare'] = fin['Fare'].fillna(fin['Fare'].median())
fin['Age'] = fin['Age'].fillna(fin['Age'].median())
fin['Embarked'] = fin['Embarked'].fillna('S')

#カテゴリ変数の変換
fin['Sex'] = fin['Sex'].apply(lambda x: 1 if x == 'male' else 0)
fin['Embarked'] = fin['Embarked'].map( {'S': 0 , 'C':1 , 'Q':2}).astype(int)

#不要なcolumnを削除
fin= fin.drop(['Cabin','Name','Ticket','PassengerId'],axis =1)
#ランダムフォレストで予測
predictions = clf.predict(fin)

submission = pd.DataFrame({'PassengerId':passsengerid, 'Survived':predictions})
submission.to_csv('submission.csv' , index = False)

#結果
テストデータでのスコアは、0.78468で4395位、上位42％らしいです。

今後、他のアルゴリズムでの予測やパラメーターチューニングによる精度向上を目指したいと思います。