初めに

本記事は、python・機械学習等々を独学している小生の備忘録的な記事になります。
「自身が気になったコードを写経しながら勉強していく」という、きわめてシンプルなものになります。
建設的なコメントを頂けますと幸いです（気に入ったらLGTM & ストックしてください）。

お題:IBM HR Analytics Employee Attrition & Performance

今回のお題は、IBM HR Analytics Employee Attrition & Performanceです。kaggleに記載のあった説明によると、**「従業員の退職理由」**を探る問題のようです。
今回、以下のyoutubeの動画を見つつ写経していきました。

Link：Predict Employee Attrition Using Machine Learning & Python

データはkaggleから取ってきました。

Link:IBM HR Analytics Employee Attrition & Performance

分析はyoutubeの動画にある通り、Google Colaboratryを使用しました（便利な時代になったものです）。

Step 1：データ読み込み～内容確認

それではやっていきたいと思います。

1.1: ライブラリのインポート

# ライブラリの読み込み
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns

基本となるライブラリを読み込みます。必要なライブラリはこの後も適宜追加していく感じになります。

次にデータの読み込みですが、kaggleのサイトからダウンロードしたcsvファイルをgoogle colabで読み込みます。

1.2: Google Colabへのファイルのアップロード

# データのアップロード
from google.colab import files
uploaded = files.upload()

これをすることによって、ローカルに保存してあるファイルをgoogle colab上に取り込むことができます。
普段はGoogle Driveにファイルのアップロードしてから、Google Driveを連携させて読み込んでいたので、こっちのほうが楽でいいですね。

1.3: pandasでの読み込み

アップロードしたデータを読み込んでいきます。

# データの読み込み
df = pd.read_csv('WA_Fn-UseC_-HR-Employee-Attrition.csv')

# データの確認
df.head(7)

おなじみのコードですね。次からはデータの中身を確認していきます。

データの中身の確認

以下のコードは（実際には）それぞれ別々に実行していますが、ここでは纏めて書いておきます。

# データフレームの行・列の数確認
df.shape

# それぞれの列の中身のデータ型を確認
df.dtypes

# 欠損値の確認
df.isna().sum()
df.isnull().values.any()

#基礎統計量の確認
df.describe()

# 退職者と在籍者数の数の確認（被説明変数の数の把握）
df['Attrition'].values_counts() #図1

# 退職者と在籍者数の可視化
sns.countplot(df['Attrition'])

# 年齢別の退職者数と在籍者数の可視化
import matplotlib.pyplot as plt
plt.subplots(figsize=(12,4))
sns.countplot(x='Age', hue='Attrition', data=df, palette='colorblind') #図2

【図1】

【図2】

ここまではいつもやるようなデータの確認です。まずしっかりデータの中身を確認することはやはり必要だと思います。

1.4: object型のユニーク値の確認

次に、先ほど確認したデータ型のうちobject型の列のユニーク値を確認します。

for column in df.columns:
  if df[column].dtype == object:
    print(str(column) + ':' + str(df[column].unique()))
    print(df[column].value_counts())
    print('___________________________________________')

1行目：forループでそれぞれの列を繰り返しとってくる
2行目：取ってきた列がobject型か判定
3行目：カラム名 + そのカラムのユニーク値を出力
4行目：各ユニーク値の個数を出力

1.5: 不要行の削除

_.drop()_で予測するのに意味をなさない列を削除します。

df = df.drop('Over18', axis=1)
df = df.drop('EmployeeNumber', axis=1)
df = df.drop('StandardHours', axis=1)
df = df.drop('EmployeeCount', axis=1)

これは説明不要ですね。退職する理由にならないものをdfの中から外します。

1.6: 列間の相関の確認

これもお馴染みの処理だと思います。各列間の相関（correlation）を確認し、_heatmap_可視化します。

df.corr()

plt.figure(figsize=(14, 14))
sns.heatmap(df.corr(), annot=True, fmt='.0%')

今回、heatmapを作成する際に指定しているのは以下の2つです。

Item	Description
annot	True に設定すると、セルに値を出力します。
fmt	annot=True に設定した場合、またはデータセットを指定した場合の出力フォーマットを文字列で指定

参考：Seaborn でヒートマップを作成する

1.7: sklearnでカテゴリカル(non numerical)データにラベリング

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

for column in df.columns:
    if df[columen].dtype == np.number:
        continue
    df[column] = LabelEncoder().fit_transform(df[column])

ここでは、sklearnのLabelEncoderを使ってobject型だったデータに数値データに置き換える（「分類器にかける前に文字データを離散値(0, 1, ・・・)に変換」）。

置き換えが終わったら、dfの列の順番を入れ替え分析しやすい形にします。

# Ageを新しい列に複製
df['Age_Years'] = df['Age']

# Age列を落とす
df = df.drop('Age', axis=1)

Step2: sklearnで分析

ここからが本番ですね（前処理が重要なのは言うまでもないですが）。

# dfをデータを説明変数と被説明変数に分割
X = df.iloc[:, 1:df.shape[1]].values
Y = df.iloc[:, 0].values

# 訓練データ、教師データのテストデータサイズ（25%）で分割
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.25, ramdom_state = 0)

# ランダムフォレストによる分類
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
forest = RandomForestClassifier(n_estimators = 10, criterion = 'entropy', random_state = 0)
forest.fit(X_train, Y_train)

上から見ていきましょう。

_iloc[]_を使って説明変数と被説明変数を分離します。
sklearnの_train_test_split_を使って訓練データとテストデータの分割。
train_test_splitの引数は以下の通りです。

Item	Description
arrays	分割対象の同じ長さを持った複数のリスト、Numpy の array, matrix, Pandasのデータフレームを指定。
test_size	小数もしくは整数を指定。小数で指定した場合、テストデータの割合を 0.0 〜 1.0 の間で指定します。整数を指定した場合は、テストデータに必ず含めるレコード件数を整数で指定します。指定しなかった場合や None を設定した場合は、train_size のサイズを補うように設定します。train_size を設定していない場合、デフォルト値として 0.25 を用います。
train_size	小数もしくは整数を指定。小数で指定した場合、トレーニングデータの割合を 0.0 〜 1.0 の間で指定します。整数を指定した場合は、トレーニングデータに必ず含めるレコード件数を整数で指定します。指定しなかった場合や None を設定した場合は、データセット全体から test_size を引いた分のサイズとします。
random_state	乱数生成のシードとなる整数または、RandomState インスタンスを設定します。指定しなかった場合は、Numpy のnp.random を用いて乱数をセットします。
(参照: scikit-learn でトレーニングデータとテストデータを作成する)

ランファムフォレストを使って分類をします。ここでの引数は、

n_estimators: 木の数の指定(デフォルトは100)
criterion: gini or entropyを指定（デフォルトはgini）

この後、forest.fit(...)でモデルを学習させます。

それでは精度を見ていきましょう。

forest.score(X_train, Y_train)

この後、confusion_matrix(混合行列)を使ってAccuracyを計算してます。

from sklearn.metrics import confusion_matrix

cm = confusion_matrix(Y_test, forest.predict(X_test)) #cm: confusion_matrix

TN = cm[0][0]
TP = cm[1][1]
FN = cm[1][0]
FP = cm[0][1]

print(cm)
print('Model Testing Accuracy = {}'.format( (TP + TN) / (TP + TN + FN + FP)))

以上で、簡単ではありますがskleanを使って二値分類の写経になります。

##　最後に
内容的にはそこまで難しいものではないにせよ、まだまだ理解していない箇所があることが認識できましたので、引き続き勉強していきたいと思います。

以上。