带你走入Kaggle 竞赛top20%的分析方法

Kaggle （Bike Sharing Demand）20%

题目：https://www.kaggle.com/c/bike-sharing-demand

Github地址：https://github.com/cqychen/mykaggle/tree/master/Bike%20Sharing%20Demand

强调，特征决定结果的高度，模型决定如何逼近这个高度

数据探探

这是一个关于自行车租赁预测的题目，相当于国内的ofo，摩拜单车啦。

You are provided hourly rental data spanning two years. For this competition, the training set is comprised of the first 19 days of each month, while the test set is the 20th to the end of the month. You must predict the total count of bikes rented during each hour covered by the test set, using only information available prior to the rental period.

 

训练集提供了一个月的前19天的数据和使用情况，测试集提供后面20号以后的数据，我们主要的任务就是预测20号以后的使用量。  

列名	desc	中文描述
datetime	hourly date + timestamp	小时日期 和时间戳
season	1 = spring, 2 = summer, 3 = fall, 4 = winter	1：春天  2：夏天  3：秋天  4：冬天
holiday	whether the day is considered a holiday	当天是否是节假日
workingday	whether the day is neither a weekend nor holiday	当天是否是工作日
weather	1: Clear, Few clouds, Partly cloudy, Partly cloudy 2: Mist + Cloudy, Mist + Broken clouds, Mist + Few clouds, Mist 3: Light Snow, Light Rain + Thunderstorm + Scattered clouds, Light Rain + Scattered clouds 4: Heavy Rain + Ice Pallets + Thunderstorm + Mist, Snow + Fog	1：晴，少云，部分多云，部分多云。2：薄雾+多云，薄雾+破碎的云，薄雾+少量的云，雾3：小雪，小雨+雷雨+散云，小雨+散云4：大雨+冰盘+雷雨+雾，雪+雾
atemp	temperature in Celsius	温度
atemp	"feels like" temperature in Celsius	感受到的温度
humidity	relative humidity	湿度
windspeed	wind speed	风速
casual	number of non-registered user rentals initiated	未注册用户的租赁数量
registered	number of registered user rentals initiated	注册用户的租赁数量
count	number of total rentals	总的租赁数量

数据总览

读入数据，看看大致信息：

训练集数据共12列，没有数据缺失。哇咔咔

 

 测试集数据共9列，没有数据缺失。

 

数据明细看看

训练集数据：

测试集数据：

我们可以看到 在测试集中

Casual + register==count

 

 

将测试集和训练集合进行拼接，方便做特征工程：

 

日期

我们知道日期的格式是如下：yyyy-MM-dd hh:mm:ss

日期这个东东，基本是要构造出如下的特征：

年

周几

季度

月

小时

一年的第多少周

一年的第多少天

同时可以看到

代码如下：

all_df["date"] = all_df.datetime.apply(lambda x : x.split()[0])

all_df["monthnum"] = all_df.datetime.apply(lambda x : int(x.split()[0].split('-')[1]))

all_df["daynum"]=all_df.datetime.apply(lambda x : int(x.split()[0].split('-')[2]))

 

dailyData["hour"] = dailyData.datetime.apply(lambda x : int(x.split()[1].split(":")[0]))

dailyData["weekday"] = dailyData.date.apply(lambda dateString : calendar.day_name[datetime.strptime(dateString,"%Y-%m-%d").weekday()])

特征工程比模型重要的多，数据的认识非常重要，非常重要非常重要！！！

参考连接

https://www.kaggle.com/viveksrinivasan/eda-ensemble-model-top-10-percentile/notebook

https://www.kaggle.com/c/bike-sharing-demand/discussion/11525

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