机器学习预测房价 (1)-数据可视化
参考：
下载HousePrices Kernel.ipynb
另存为py文件。
安装：
pip install seaborn
pip install xgboost
可视化（Exploratory Visualization）
由于原始特征较多，这里只选择建造年份 (YearBuilt) 来进行可视化：
plt.figure(figsize=(15,8))
sns.boxplot(train.YearBuilt, train.SalePrice)
一般认为新房子比较贵，老房子比较便宜，从图上看大致也是这个趋势，由于建造年份 (YearBuilt) 这个特征存在较多的取值 (从1872年到2010年)，直接one hot encoding会造成过于稀疏的数据，因此在特征工程中会将其进行数字化编码 (LabelEncoder) 。
plt.figure(figsize=(12,6))
plt.scatter(x=train.GrLivArea, y=train.SalePrice)
plt.xlabel("GrLivArea", fontsize=13)
plt.ylabel("SalePrice", fontsize=13)
plt.ylim(0,800000)
浏览特征字段
看到这些词汇，感觉增长了见识。不怕字段多，多了可以少嘛！来看看这些特征的中文含义。（有点多，要不挑几个看看好了，比如地上面积，地下室面积，车库大小等）
SalePrice: 销售价格
MSSubClass: 建筑类
LotFrontage: 直线距离
LotArea:土地面积（平凡英尺）
Street: 路的类型
Alley : 胡同类型
LotShape:房产的形状（是否规则）
LandCounter: 房产的平坦度
Utitles: 公共设备 设施
LotConfig: 划分配置
LandSlope:斜坡程度
Neighborhood: 在Ames city范围的物理位置
Condition1:接近各种条件
Condition2: 接近各种条件
BldgType :住宅的类型
HouseStyle :住宅的风格
OverallQual :给房屋整体材料和装修评分
OverallCond: 为房屋的整体状况评分
YearBuilt: 建造日期
YearRemodAdd: 重新改造日期
RoofStyle :屋顶的类型
RoofMatl :屋顶材料
Exterior1st:房屋外部覆盖物
Exterior2nd:房屋外部覆盖物(不止一种)
MasVnrType :砌体单板类型
MasVnrArea ：单位买诺记的砌体木皮面积
ExterQual : 外部材料的质量评价
ExterCond: 评估外部材料的现状
Foundation :基础类型
BsmtQual : 评估地下室的高度
BsmtCond :评估地下室的一般状况
BsmtExposure :出口或花园墙壁曝光程度
BsmtFinType1 :地下室完工面积比
BsmtFinSF1 :类型1完成平方英尺
BsmtFinType2 :地下室完工面积比（如果不止一种）
BsmtFinSF2 :类型2完成平方英尺
BsmtUnfsF :未完成的地下室平方英尺
TotalBsmtSF :地下室总面积
Heating QC: 热暖质量和条件
CentraAir : 是否有中央空调
Electrical :电气系统
1stFlrSF：一楼平方英尺
2ndFlrSF：二楼平方英尺
LowQualFinSF：低质量完成平方英尺（所有地板）
GrLivArea：高于（地面）居住面积的平方英尺
BsmtFullBath：地下室完整的浴室
BsmtHalfBath：地下室半浴室
FullBath：高档浴室
HalfBath：高于等级的半浴室
Bedroom :地上的卧室
Kitchen: 高档厨房
KitchenQual :厨房质量评估
TotRmsAbvGrd :高档卧室（不包括浴室）
Functional :家庭功能
FireplaceQu :壁炉数量
FireplaceQu :壁炉质量
GarageType : 车库位置
GarageYrBlt :车库建成年份
GarageFinish : 车库的内部完成
GarageCars: 车容量为单位的车库大小
GarageArea : 以平方英尺为单位的车库大小
GarageQua: 车库质量
GarageCond :车库条件
PavedDrive :铺设车道
WoodDeckSF：木甲板面积(平方英尺的)
OpenPorchSF：打开门廊面积(以平方英尺)
EnclosedPorch：封闭门廊面积(以平方英尺)
3SsnPorch：门廊(三个平方英尺的)
ScreenPorch：屏幕门廊面积(平方英尺的)
PoolArea：以平方英尺为单位的泳池面积
PoolQC：泳池质量
Fence : 栅栏质量
MiscFeature :杂项功能未在其他类别中涵盖
MiscVal：杂项功能的价值
MoSold：月销量（MM）
YrSold：已售出年份（YYYY）
SaleType：销售类型
SaleCondition：销售条件
看看数据的统计是否有缺失值
train.info()
字段太多，截取了开始的部分，共1460行数据记录，如果统计的非空记录少于1460，说明有缺省值。
print(train["SalePrice"].describe())
sns.distplot(train["SalePrice"])
如何选择特征？看相关系数
sns.heatmap(train.corr(),vmax=0.8,square=True)
与房价saleprice越相关，颜色越浅，
人眼观察：从图中看出，OverallQual,GrLiveArea,TotalBsmtSF, 1stFlrSF,GarageCars.都是相关系数比较靠前。
凭眼力，也许不好分出10个特征。
corr_matrix = train.corr()
print(corr_matrix["SalePrice"].sort_values(ascending = False))
根据数字大小，得出相关性前十的特征：OveralQual , GrLivArea, GarageCars , GarageArea ,TotalBsmtSF, 1stFlrSF ,FullBath, TotRmsAbvGrd ,YearBuilt 。至此拿这十个特征就可以开始训练