【Kaggle】泰坦尼克号生存训练

就是这篇文章，知乎称“您的帐号由于存在异常行为暂时被知乎反作弊系统限制使用”，然后任凭我申诉多久，都恢复不了了！！！最可恶的是，在你发布文章的时候一点儿提示都没有，显示发布成功，但就是擅自删除，辛苦写的文章就找不到了！！！

1.引言

本文数据来自Kaggle中知名的数据集Titanic Machine Learning from Disaster，是利用训练集训练模型，来预测测试集中的乘客能否在沉船事件存活。

说明：本文借鉴了 Megan L. Risdal 的文章，在细节处略有改动。

2.数据导入与观察

加载需要用到的包：

> pkgs <- c("dplyr","ggplot2","ggthemes","scales","mice","randomForest")
> install.packages(pkgs,dependencies = TRUE)
> library(dplyr) # 操作数据的包
> library(ggplot2) # 绘图包
> library(ggthemes)  # ggplot2的主题修改包
> library(scales)  # 可视化的包
> library(VIM)  # 查看缺失数据的包
> library(mice) # 插补数据的包
> library(randomForest)  # 随机森林

导入并初步观察数据：

> train <- read.csv(file.choose(),stringsAsFactors = FALSE)
> test <- read.csv(file.choose(),stringsAsFactors = FALSE)
> str(train)
略
> str(test)
略

两个数据集除Survived字段不同外，其他字段均相同。为了方便数据清洗，我们合并训练集与测试集。

> full  <- bind_rows(train, test) 
> str(full)
'data.frame':   1309 obs. of  12 variables:
 $ PassengerId: int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
 $ Survived   : int  0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 ...
 $ Pclass     : int  3 1 3 1 3 3 1 3 3 2 ...
 $ Name       : chr  "Braund, Mr. Owen Harris" "Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Thayer)" "Heikkinen, Miss. Laina" "Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)" ...
 $ Sex        : chr  "male" "female" "female" "female" ...
 $ Age        : num  22 38 26 35 35 NA 54 2 27 14 ...
 $ SibSp      : int  1 1 0 1 0 0 0 3 0 1 ...
 $ Parch      : int  0 0 0 0 0 0 0 1 2 0 ...
 $ Ticket     : chr  "A/5 21171" "PC 17599" "STON/O2. 3101282" "113803" ...
 $ Fare       : num  7.25 71.28 7.92 53.1 8.05 ...
 $ Cabin      : chr  "" "C85" "" "C123" ...
 $ Embarked   : chr  "S" "C" "S" "S" ...
> summary(full)
  PassengerId      Survived          Pclass          Name               Sex                 Age       
 Min.   :   1   Min.   :0.0000   Min.   :1.000   Length:1309        Length:1309        Min.   : 0.17  
 1st Qu.: 328   1st Qu.:0.0000   1st Qu.:2.000   Class :character   Class :character   1st Qu.:21.00  
 Median : 655   Median :0.0000   Median :3.000   Mode  :character   Mode  :character   Median :28.00  
 Mean   : 655   Mean   :0.3838   Mean   :2.295                                         Mean   :29.88  
 3rd Qu.: 982   3rd Qu.:1.0000   3rd Qu.:3.000                                         3rd Qu.:39.00  
 Max.   :1309   Max.   :1.0000   Max.   :3.000                                         Max.   :80.00  
                NA's   :418                                                            NA's   :263    
     SibSp            Parch          Ticket               Fare            Cabin             Embarked        
 Min.   :0.0000   Min.   :0.000   Length:1309        Min.   :  0.000   Length:1309        Length:1309       
 1st Qu.:0.0000   1st Qu.:0.000   Class :character   1st Qu.:  7.896   Class :character   Class :character  
 Median :0.0000   Median :0.000   Mode  :character   Median : 14.454   Mode  :character   Mode  :character  
 Mean   :0.4989   Mean   :0.385                      Mean   : 33.295                                        
 3rd Qu.:1.0000   3rd Qu.:0.000                      3rd Qu.: 31.275                                        
 Max.   :8.0000   Max.   :9.000                      Max.   :512.329                                        
                                                     NA's   :1

合并后的数据中，共有1309个观测，其中训练集891个，测试集418个，生存情况（Survived）中缺失值418个（正常，需要预测的部分），年龄（Age）中缺失值263个，船票费用（Fare）中缺失值1个。

解释一下各个变量对应的含义：

3.数据清洗

3.1 观察姓名变量

我们注意到乘客名字（Name）有一个非常显著的特点：每个名字当中都包含了具体的称谓或者头衔。我们可以将这部分信息提取出来，或许可以作为非常有用的新变量。

> # 乘客姓名提取头衔
> full$Title <- gsub("(.*, )|(\\..*)", "", full$Name)
> # 按照性别划分头衔数量
> table(full$Sex, full$Title)

Capt Col Don Dona  Dr Jonkheer Lady Major Master Miss Mlle Mme  Mr Mrs  Ms Rev Sir the Countess
  female    0   0   0    1   1        0    1     0      0  260    2   1   0 197   2   0   0            1
  male      1   4   1    0   7        1    0     2     61    0    0   0 757   0   0   8   1            0
> # 对于那些出现频率较低的头衔合并为一类  
> rare_title <- c("Capt","Col","Don","Dona","Dr", "Jonkheer", "Lady","Major", "Rev", "Sir","the Countess")
> # 数据量不多，我想试试手工调整头衔
> filter(full,full$Title %in% rare_title)%>%
+   select(Name,Sex,Age,SibSp,Parch,Title)%>%
+   arrange(Title)
                                                                Name    Sex Age SibSp Parch        Title
1                                       Crosby, Capt. Edward Gifford   male  70     1     1         Capt
2                                Simonius-Blumer, Col. Oberst Alfons   male  56     0     0          Col
3                                                    Weir, Col. John   male  60     0     0          Col
4                                          Gracie, Col. Archibald IV   male  53     0     0          Col
5                                             Astor, Col. John Jacob   male  47     1     0          Col
6                                           Uruchurtu, Don. Manuel E   male  40     0     0          Don
7                                       Oliva y Ocana, Dona. Fermina female  39     0     0         Dona
8                                        Minahan, Dr. William Edward   male  44     2     0           Dr
9                                               Moraweck, Dr. Ernest   male  54     0     0           Dr
10                                                  Pain, Dr. Alfred   male  23     0     0           Dr
11                                         Stahelin-Maeglin, Dr. Max   male  32     0     0           Dr
12                                     Frauenthal, Dr. Henry William   male  50     2     0           Dr
13                                         Brewe, Dr. Arthur Jackson   male  NA     0     0           Dr
14                                       Leader, Dr. Alice (Farnham) female  49     0     0           Dr
15                                             Dodge, Dr. Washington   male  53     1     1           Dr
16                                   Reuchlin, Jonkheer. John George   male  38     0     0     Jonkheer
17 Duff Gordon, Lady. (Lucille Christiana Sutherland) ("Mrs Morgan") female  48     1     0         Lady
18                                    Peuchen, Major. Arthur Godfrey   male  52     0     0        Major
19                                 Butt, Major. Archibald Willingham   male  45     0     0        Major
20                                 Byles, Rev. Thomas Roussel Davids   male  42     0     0          Rev
21                                        Bateman, Rev. Robert James   male  51     0     0          Rev
22                                     Carter, Rev. Ernest Courtenay   male  54     1     0          Rev
23                                    Kirkland, Rev. Charles Leonard   male  57     0     0          Rev
24                                                 Harper, Rev. John   male  28     0     1          Rev
25                                             Montvila, Rev. Juozas   male  27     0     0          Rev
26                                            Lahtinen, Rev. William   male  30     1     1          Rev
27                                     Peruschitz, Rev. Joseph Maria   male  41     0     0          Rev
28                      Duff Gordon, Sir. Cosmo Edmund ("Mr Morgan")   male  49     1     0          Sir
29          Rothes, the Countess. of (Lucy Noel Martha Dyer-Edwards) female  33     0     0 the Countess
> # 我将Lady调整为Mrs，Sir调整为Mr
> rare_title2 <- c("Capt","Col","Don","Dona","Dr", "Jonkheer","Major", "Rev","the Countess")
> # 对于一些称呼进行重新指定（按含义） 如mlle, ms指小姐, mme 指女士
> full$Title[full$Title %in% c("Mlle","Ms")]<- "Miss" 
> full$Title[full$Title %in% c("Mme","Lady")]<- "Mrs"
> full$Title[full$Title =="Sir"]<- "Mr"
> full$Title[full$Title %in% rare_title2]  <- "Rare Title"
> # 查看重新调整后的情况
> table(full$Sex, full$Title)
        
         Master Miss  Mr Mrs Rare Title
  female      0  264   0 199          3
  male       61    0 758   0         24
> # 从乘客姓名中，提取姓氏,作为家庭变量
> full$Surname <- sapply(full$Name, function(x) strsplit(x, split = '[,.]')[[1]][1])
> length(unique(full$Surname))
[1] 875

Megan L. Risdal 的文章中，将乘客姓氏也提取出来，提示可以发掘乘客姓氏之间的联系，但没有进行进一步操，我们这里也就不探讨了。

3.2 观察家庭情况

处理完乘客姓名这一变量，我们再考虑衍生一些家庭相关的变量。基于已有变量SubSp和Parch生成家庭人数family size 这一变量。

> # 生成家庭人数变量，包括自己在内
> full$Fsize <- full$SibSp + full$Parch + 1
> # 生成一个家庭变量：格式为姓_家庭人数
> full$Family <- paste(full$Surname, full$Fsize, sep="_")
> # 使用 ggplot2 绘制家庭人数与生存情况之间的关系
> ggplot(full[1:891,], aes(x = Fsize, fill = factor(Survived))) +
+   geom_bar(stat="count", position="dodge") +
+   scale_x_continuous(breaks=c(1:11)) +
+   labs(x = "Family Size") +
+   theme_few()

通过图形我们可以明显发现以下特点：

个人和家庭人数>4的家庭，存活人数小于死亡人数
家庭人数在[2:4]的家庭，存活人数大于死亡人数

因此，我们可以将家庭人数变量进行分段合并，明显的可以分为3段：个人，小家庭，大家庭，由此生成新变量。

> # 离散化
> full$FsizeD[full$Fsize == 1] <- "single"
> full$FsizeD[full$Fsize < 5 & full$Fsize > 1]<- "small"
> full$FsizeD[full$Fsize > 4] <- "large"
> # 通过马赛克图查看家庭规模与生存情况之间的关系
> mosaicplot(table(full$FsizeD,full$Survived), main="Family Size by Survival", shade=TRUE)

显而易见，个人与大家庭不利于在沉船事故中生存，而小家庭当中生存率相对较高。

3.3 尝试生成更多变量

在乘客客舱变量Cabin中，也存在一些有价值的信息，如客舱层数deck。

> # 可以看出这一变量有很多缺失值,有单个客户多个客舱，格式基本为字母+数字
> head(full$Cabin,30)
 [1] ""            "C85"         ""            "C123"        ""            ""            "E46"        
 [8] ""            ""            ""            "G6"          "C103"        ""            ""           
[15] ""            ""            ""            ""            ""            ""            ""           
[22] "D56"         ""            "A6"          ""            ""            ""            "C23 C25 C27"
[29] ""            ""           
> # 假设第一个字母即为客舱层数，建立一个层数变量（Deck），取值范围A - z:
> full$Deck<-factor(sapply(full$Cabin, function(x) strsplit(x, NULL)[[1]][1]))
> summary(full$Deck)
   A    B    C    D    E    F    G    T NA's 
  22   65   94   46   41   21    5    1 1014

上面只是对变量进行了基本处理，还有很多可以进一步操作的地方，如有些乘客名下包含很多间房 (如28行， "C23 C25 C27"), 但是这一变量有1014 个缺失值，占比太高了。后面就不再进一步考虑。

4.处理缺失值

我们先找到所有的缺失数据看看情况：

数值型数据：age缺失263个，fare缺失1个
字符型数据：cabin缺失1014个，embarked缺失2个
因子型数据：deck缺失1014个

> sapply(full,function(x) {sum(is.na(x))})
PassengerId    Survived      Pclass        Name         Sex         Age       SibSp       Parch      Ticket 
          0         418           0           0           0         263           0           0           0 
       Fare       Cabin    Embarked       Title     Surname       Fsize      Family      FsizeD        Deck 
          1           0           0           0           0           0           0           0        1014 
> sapply(full,function(x) {sum(x == "",na.rm=TRUE)})
PassengerId    Survived      Pclass        Name         Sex         Age       SibSp       Parch      Ticket 
          0           0           0           0           0           0           0           0           0 
       Fare       Cabin    Embarked       Title     Surname       Fsize      Family      FsizeD        Deck 
          0        1014           2           0           0           0           0           0           0

处理缺失值的方法有很多种，考虑到数据集本身较小，样本数也不多，因而不能直接整行或者整列删除缺失值样本。我们考虑对于缺失值较少的，用均值或中位数填补，缺失值较多的通过现有数据和变量进行预估填补。

4.1 登船港口缺失

找到缺失数据在哪一行，观察情况。

> filter(full,full$Embarked=="")
  PassengerId Survived Pclass                                      Name    Sex Age SibSp Parch Ticket Fare
1          62        1      1                       Icard, Miss. Amelie female  38     0     0 113572   80
2         830        1      1 Stone, Mrs. George Nelson (Martha Evelyn) female  62     0     0 113572   80
  Cabin Embarked Title Surname Fsize  Family FsizeD Deck
1   B28           Miss   Icard     1 Icard_1 single    B
2   B28            Mrs   Stone     1 Stone_1 single    B

我们可以看到他们支付的票价都是$ 80，舱位等级都是1，我们可以大胆推论有相同舱位等级（passenger class）和票价（Fare）的乘客，也许有着相同的登船港口？

> # 去除缺失值乘客的ID
> embark_fare <- full %>% filter(PassengerId != 62 & PassengerId != 830)
> # 用 ggplot2 绘制embarkment, passenger class, & median fare 三者关系图
> ggplot(embark_fare, aes(x = Embarked, y = Fare, fill = factor(Pclass))) +
+   geom_boxplot() +
+   geom_hline(aes(yintercept=80), 
+              colour="red", linetype="dashed", lwd=2) +
+   scale_y_continuous(labels=dollar_format()) +
+   theme_few()

很明显，港口C出发的头等舱支付的票价中位数为80，因此我们可以把两个缺失值替换为C。

> full$Embarked[c(62, 830)] <- "C"

4.1 票价缺失

找到缺失数据在哪一行，观察情况。

> filter(full,is.na(full$Fare))
  PassengerId Survived Pclass               Name  Sex  Age SibSp Parch Ticket Fare Cabin Embarked Title Surname
1        1044       NA      3 Storey, Mr. Thomas male 60.5     0     0   3701   NA              S    Mr  Storey
  Fsize   Family FsizeD Deck
1     1 Storey_1 single <NA>

这是从港口S出发的三等舱乘客，根据上面登船港口缺失值填补的推论，我们可以作图看看：

> ggplot(full[full$Pclass == "3" & full$Embarked == "S", ], 
+        aes(x = Fare)) +
+   geom_density(fill = "#99d6ff", alpha=0.4) +  
+   geom_vline(aes(xintercept=median(Fare, na.rm=T)),colour="red", linetype="dashed", lwd=1) +
+   scale_x_continuous(labels=dollar_format()) + 
+   theme_few()

从得到的图形上看,将缺失值用中位数进行替换是合理的。替换数值为$8.05。

> full$Fare[1044] <- median(full[full$Pclass==3&full$Embarked=="S",]$Fare,na.rm=TRUE)
> full$Fare[1044]
[1] 8.05

4.3 年龄缺失

用户年龄（Age）中有大量缺失存在，简单用中位数或均值肯定不妥，这里我们用mice包的随机插补，将基于其他变量构建一个预测模型对年龄缺失值进行填补。

> # 使变量因子化
> factor_vars <- c("PassengerId","Pclass","Sex","Embarked",
+                  "Title","Surname","Family","FsizeD")
> full[factor_vars] <- lapply(full[factor_vars],function(x) as.factor(x))
> # 设置随机种子
> set.seed(123)
> # 执行多重插补法，剔除一些没什么用的变量
> mice_mod <- mice(full[, !names(full) %in% 
+                         c("PassengerId","Name","Ticket","Cabin",
+                           "Family","Surname","Survived")], 
+                  method="rf") 

 iter imp variable
  1   1  Age  Deck
  1   2  Age  Deck
  1   3  Age  Deck
  1   4  Age  Deck
  1   5  Age  Deck
  2   1  Age  Deck
  2   2  Age  Deck
  2   3  Age  Deck
  2   4  Age  Deck
  2   5  Age  Deck
  3   1  Age  Deck
  3   2  Age  Deck
  3   3  Age  Deck
  3   4  Age  Deck
  3   5  Age  Deck
  4   1  Age  Deck
  4   2  Age  Deck
  4   3  Age  Deck
  4   4  Age  Deck
  4   5  Age  Deck
  5   1  Age  Deck
  5   2  Age  Deck
  5   3  Age  Deck
  5   4  Age  Deck
  5   5  Age  Deck
> # 保存完整输出 
> mice_output <- complete(mice_mod)
> # 绘制年龄分布图
> par(mfrow=c(1,2))
> hist(full$Age, freq=F, main="Age: Original Data", 
+      col="darkgreen", ylim=c(0,0.04))
> hist(mice_output$Age, freq=F, main="Age: MICE Output", 
+      col="lightgreen", ylim=c(0,0.04))

从上面的图来看，数据填补前后，并没有发生明显的偏移，随机插补应该是有效的，那么下面可以用mice模型的结果对原年龄数据进行替换。

> full$Age <- mice_output$Age
> # 检查缺失值是否被完全替换了
> sum(is.na(full$Age))
[1] 0

5.特征工程

现在我们知道每一位乘客的年龄，那么基于“妇女与儿童优先”的原则，我们可以生成一些变量，如儿童（Child）和母亲（Mother）。
划分标准：

儿童：年龄Age < 18
母亲：女性+年龄 > 18+拥有超过1个子女+头衔不是'Miss'

> # 首先我们来看年龄与生存情况之间的关系
> ggplot(full[1:891,], aes(Age, fill = factor(Survived))) + 
+   geom_histogram() + 
+   # 分性别来看，因为我们知道性别对于生存情况有重要影响
+   facet_grid(.~Sex) + 
+   theme_few()

生成child变量, 并且基于此划分儿童child与成人adult。

> full$child[full$Age < 18] <- "Child"
> full$child[full$Age >= 18] <- "Adult"
> # 展示对应人数
> table(full$child, full$Survived)
       
          0   1
  Adult 479 270
  Child  70  72

下面来生成母亲这个变量。

> #增加mother变量
> full$Mother <- "NotMother"
> full$Mother[full$Sex == "female" & full$Parch > 0 & full$Age > 18 & full$Title != "Miss"] <- "Mother"
> table(full$Mother, full$Survived)
           
              0   1
  Mother     15  39
  NotMother 534 303

将child和mother变量转化成因子类型

> full$child <- factor(full$child)
> full$Mother <- factor(full$Mother)

至此，所有我们需要的变量都已经生成，并且其中没有缺失值。为了保险起见，我们进行二次确认。

> sapply(full,function(x){sum(is.na(x))})
PassengerId    Survived      Pclass        Name         Sex         Age       SibSp       Parch      Ticket 
          0         418           0           0           0           0           0           0           0 
       Fare       Cabin    Embarked       Title     Surname       Fsize      Family      FsizeD        Deck 
          0           0           0           0           0           0           0           0        1014 
      child      Mother 
          0           0 
> sapply(full,function(x){sum(x=="",na.rm=T)})
PassengerId    Survived      Pclass        Name         Sex         Age       SibSp       Parch      Ticket 
          0           0           0           0           0           0           0           0           0 
       Fare       Cabin    Embarked       Title     Surname       Fsize      Family      FsizeD        Deck 
          0        1014           0           0           0           0           0           0           0 
      child      Mother 
          0           0

6.模型设定与预测

在完成上面的工作之后，我们进入到最后一步：预测泰坦尼克号上乘客的生存状况。在这里我们使用随机森林分类算法(The RandomForest Classification Algorithm) 。
第一步，拆分训练集与测试集

> train <- full[1:891,]
> test <- full[892:1309,]

第二步，建立模型

> # 设置随机种子
> set.seed(1234)
> # 建立模型 (注意: 不是所有可用变量全部加入)
> rf_model <- randomForest(factor(Survived) ~ Pclass + Sex + Age + SibSp +Parch + 
+                            Fare + Embarked + Title + FsizeD + child + Mother, 
+                          data = train)
> # 显示模型误差
> plot(rf_model, ylim=c(0,0.36))
> legend("topright", colnames(rf_model$err.rate), col=1:3, fill=1:3)

黑色那条线表示：整体误差率（the overall error rate）保持在20% 左右
红色和绿色线分别表示：遇难与生还的误差率，红线保持在10%，绿线保持在30%左右。
我们的模型，在预测死亡情况时更准确一些。

第三步，查看变量重要性

> importance <- importance(rf_model)
> varImportance <- data.frame(Variables = row.names(importance), Importance = round(importance[ ,"MeanDecreaseGini"],2))
> rankImportance <- varImportance %>% 
+   mutate(Rank = paste0("#",dense_rank(desc(Importance))))
> # 作图
> ggplot(rankImportance, aes(x = reorder(Variables, Importance), y = Importance, fill = Importance)) +             
+   geom_bar(stat="identity") +  
+   geom_text(aes(x = Variables, y = 0.5, label = Rank), hjust=0, vjust=0.55, size = 4, colour = "red") + labs(x = "Variables") +  
+   coord_flip()

我们从图上可以看出，头衔和票价对于生存情况影响最大，其次是性别和年龄，而乘客舱位排第五。而母亲和孩子对于生存与否的影响最小，真是有点出乎意料。

第四步，预测

> # 将模型带入测试集
> prediction <- predict(rf_model, test)
> # 保存结果
> solution <- data.frame(PassengerID = test$PassengerId, Survived = prediction)
> # 输出结果到CSV文件格式
> write.csv(solution, file = "rf_mod_Solution.csv", row.names = F)

7.总结

本次数据分析是基于Megan L. Risdal 的文章，算是一次深度模仿，而且对于其中的一些操作还有不太理解的部分，还应该多看多学，争取早日独立完成一项数据分析工作。

最后编辑于：2017.12.14 12:37:28

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