使用机器学习预测天气(第一部分)

概述

  本章是使用机器学习预测天气系列教程的第一部分，使用Python和机器学习来构建模型，根据从Weather Underground收集的数据来预测天气温度。该教程将由三个不同的部分组成，涵盖的主题是：

• 数据收集和处理（本文）
• 线性回归模型（第2章）
• 神经网络模型（第3章）

  本教程中使用的数据将从Weather Underground的免费层API服务中收集。我将使用python的requests库来调用API，得到从2015年起Lincoln, Nebraska的天气数据。 一旦收集完成，数据将需要进行处理并汇总转成合适的格式，然后进行清理。
  第二篇文章将重点分析数据中的趋势，目标是选择合适的特性并使用python的statsmodels和scikit-learn库来构建线性回归模型。 我将讨论构建线性回归模型，必须进行必要的假设，并演示如何评估数据特征以构建一个健壮的模型。 并在最后完成模型的测试与验证。
  最后的文章将着重于使用神经网络。 我将比较构建神经网络模型和构建线性回归模型的过程，结果，准确性。

Weather Underground介绍

  Weather Underground是一家收集和分发全球各种天气测量数据的公司。 该公司提供了大量的API，可用于商业和非商业用途。 在本文中，我将介绍如何使用非商业API获取每日天气数据。所以，如果你跟随者本教程操作的话，您需要注册他们的免费开发者帐户。 此帐户提供了一个API密钥，这个密钥限制，每分钟10个，每天500个API请求。
  获取历史数据的API如下：

http://api.wunderground.com/api/API_KEY/history_YYYYMMDD/q/STATE/CITY.json  

• API_KEY: 注册账户获取
• YYYYMMDD: 你想要获取的天气数据的日期
• STATE: 州名缩写
• CITY: 你请求的城市名

调用API

  本教程调用Weather Underground API获取历史数据时，用到如下的python库。

名称	描述	来源
datetime	处理日期	标准库
time	处理时间	标准库
collections	使用该库的namedtuples来结构化数据	标准库
pandas	处理数据	第三方
requests	HTTP请求处理库	第三方
matplotlib	制图库	第三方

  好，我们先导入这些库：

from datetime import datetime, timedelta  
import time  
from collections import namedtuple  
import pandas as pd  
import requests  
import matplotlib.pyplot as plt  

接下里，定义常量来保存API_KEY和BASE_URL，注意，例子中的API_KEY不可用，你要自己注册获取。代码如下：

API_KEY = '7052ad35e3c73564'  
# 第一个大括号是API_KEY，第二个是日期
BASE_URL = "http://api.wunderground.com/api/{}/history_{}/q/NE/Lincoln.json"  

然后我们初始化一个变量，存储日期，然后定义一个list，指明要从API返回的内容里获取的数据。然后定义一个namedtuple类型的变量DailySummary来存储返回的数据。代码如下：

target_date = datetime(2016, 5, 16)  
features = ["date", "meantempm", "meandewptm", "meanpressurem", "maxhumidity", "minhumidity", "maxtempm",  
            "mintempm", "maxdewptm", "mindewptm", "maxpressurem", "minpressurem", "precipm"]
DailySummary = namedtuple("DailySummary", features)  

定义一个函数，调用API，获取指定target_date开始的days天的数据，代码如下：

def extract_weather_data(url, api_key, target_date, days):  
    records = []
    for _ in range(days):
        request = BASE_URL.format(API_KEY, target_date.strftime('%Y%m%d'))
        response = requests.get(request)
        if response.status_code == 200:
            data = response.json()['history']['dailysummary'][0]
            records.append(DailySummary(
                date=target_date,
                meantempm=data['meantempm'],
                meandewptm=data['meandewptm'],
                meanpressurem=data['meanpressurem'],
                maxhumidity=data['maxhumidity'],
                minhumidity=data['minhumidity'],
                maxtempm=data['maxtempm'],
                mintempm=data['mintempm'],
                maxdewptm=data['maxdewptm'],
                mindewptm=data['mindewptm'],
                maxpressurem=data['maxpressurem'],
                minpressurem=data['minpressurem'],
                precipm=data['precipm']))
        time.sleep(6)
        target_date += timedelta(days=1)
    return records

首先，定义个list records，用来存放上述的DailySummary，使用for循环来遍历指定的所有日期。然后生成url，发起HTTP请求，获取返回的数据，使用返回的数据，初始化DailySummary，最后存放到records里。通过这个函数的出，就可以获取到指定日期开始的N天的历史天气数据，并返回。

获取500天的天气数据

  由于API接口的限制，我们需要两天的时间才能获取到500天的数据。你也可以下载我的测试数据，来节约你的时间。

records = extract_weather_data(BASE_URL, API_KEY, target_date, 500)  

格式化数据为Pandas DataFrame格式

  我们使用DailySummary列表来初始化Pandas DataFrame。DataFrame数据类型是机器学习领域经常会用到的数据结构。

df = pd.DataFrame(records, columns=features).set_index('date')

特征提取

  机器学习是带有实验性质的，所以，你可能遇到一些矛盾的数据或者行为。因此，你需要在你用机器学习处理问题是，你需要对处理的问题领域有一定的了解，这样可以更好的提取数据特征。
  我将采用如下的数据字段，并且，使用过去三天的数据作为预测。

• mean temperature
• mean dewpoint
• mean pressure
• max humidity
• min humidity
• max dewpoint
• min dewpoint
• max pressure
• min pressure
• precipitation

首先我需要在DataFrame里增加一些字段来保存新的数据字段，为了方便测试，我创建了一个tmp变量，存储10个数据，这些数据都有meantempm和meandewptm属性。代码如下：

tmp = df[['meantempm', 'meandewptm']].head(10)  
tmp  

对于每一行的数据，我们分别获取他前一天、前两天、前三天对应的数据，存在本行，分别以属性_index来命名，代码如下：

# 1 day prior
N = 1

# target measurement of mean temperature
feature = 'meantempm'

# total number of rows
rows = tmp.shape[0]

# a list representing Nth prior measurements of feature
# notice that the front of the list needs to be padded with N
# None values to maintain the constistent rows length for each N
nth_prior_measurements = [None]*N + [tmp[feature][i-N] for i in range(N, rows)]

# make a new column name of feature_N and add to DataFrame
col_name = "{}_{}".format(feature, N)  
tmp[col_name] = nth_prior_measurements  
tmp  

我们现在把上面的处理过程封装成一个函数，方便调用。

def derive_nth_day_feature(df, feature, N):  
    rows = df.shape[0]
    nth_prior_measurements = [None]*N + [df[feature][i-N] for i in range(N, rows)]
    col_name = "{}_{}".format(feature, N)
    df[col_name] = nth_prior_measurements

好，我们现在对所有的特征，都取过去三天的数据，放在本行。

for feature in features:  
    if feature != 'date':
        for N in range(1, 4):
            derive_nth_day_feature(df, feature, N)

处理完后，我们现在的所有数据特征为：

df.columns  

Index(['meantempm', 'meandewptm', 'meanpressurem', 'maxhumidity',  
       'minhumidity', 'maxtempm', 'mintempm', 'maxdewptm', 'mindewptm',
       'maxpressurem', 'minpressurem', 'precipm', 'meantempm_1', 'meantempm_2',
       'meantempm_3', 'meandewptm_1', 'meandewptm_2', 'meandewptm_3',
       'meanpressurem_1', 'meanpressurem_2', 'meanpressurem_3',
       'maxhumidity_1', 'maxhumidity_2', 'maxhumidity_3', 'minhumidity_1',
       'minhumidity_2', 'minhumidity_3', 'maxtempm_1', 'maxtempm_2',
       'maxtempm_3', 'mintempm_1', 'mintempm_2', 'mintempm_3', 'maxdewptm_1',
       'maxdewptm_2', 'maxdewptm_3', 'mindewptm_1', 'mindewptm_2',
       'mindewptm_3', 'maxpressurem_1', 'maxpressurem_2', 'maxpressurem_3',
       'minpressurem_1', 'minpressurem_2', 'minpressurem_3', 'precipm_1',
       'precipm_2', 'precipm_3'],
      dtype='object')

数据清洗

  数据清洗时机器学习过程中最重要的一步，而且非常的耗时、费力。本教程中，我们会去掉不需要的样本、数据不完整的样本，查看数据的一致性等。
  首先去掉我不感兴趣的数据，来减少样本集。我们的目标是根据过去三天的天气数据预测天气温度，因此我们只保留min, max, mean三个字段的数据。

# make list of original features without meantempm, mintempm, and maxtempm
to_remove = [feature  
             for feature in features 
             if feature not in ['meantempm', 'mintempm', 'maxtempm']]

# make a list of columns to keep
to_keep = [col for col in df.columns if col not in to_remove]

# select only the columns in to_keep and assign to df
df = df[to_keep]  
df.columns
Index(['meantempm', 'maxtempm', 'mintempm', 'meantempm_1', 'meantempm_2',  
       'meantempm_3', 'meandewptm_1', 'meandewptm_2', 'meandewptm_3',
       'meanpressurem_1', 'meanpressurem_2', 'meanpressurem_3',
       'maxhumidity_1', 'maxhumidity_2', 'maxhumidity_3', 'minhumidity_1',
       'minhumidity_2', 'minhumidity_3', 'maxtempm_1', 'maxtempm_2',
       'maxtempm_3', 'mintempm_1', 'mintempm_2', 'mintempm_3', 'maxdewptm_1',
       'maxdewptm_2', 'maxdewptm_3', 'mindewptm_1', 'mindewptm_2',
       'mindewptm_3', 'maxpressurem_1', 'maxpressurem_2', 'maxpressurem_3',
       'minpressurem_1', 'minpressurem_2', 'minpressurem_3', 'precipm_1',
       'precipm_2', 'precipm_3'],
      dtype='object')

为了更好的观察数据，我们使用Pandas的一些内置函数来查看数据信息，首先我们使用info()函数，这个函数会输出DataFrame里存放的数据信息。

df.info()
  
DatetimeIndex: 1000 entries, 2015-01-01 to 2017-09-27  
Data columns (total 39 columns):  
meantempm          1000 non-null object  
maxtempm           1000 non-null object  
mintempm           1000 non-null object  
meantempm_1        999 non-null object  
meantempm_2        998 non-null object  
meantempm_3        997 non-null object  
meandewptm_1       999 non-null object  
meandewptm_2       998 non-null object  
meandewptm_3       997 non-null object  
meanpressurem_1    999 non-null object  
meanpressurem_2    998 non-null object  
meanpressurem_3    997 non-null object  
maxhumidity_1      999 non-null object  
maxhumidity_2      998 non-null object  
maxhumidity_3      997 non-null object  
minhumidity_1      999 non-null object  
minhumidity_2      998 non-null object  
minhumidity_3      997 non-null object  
maxtempm_1         999 non-null object  
maxtempm_2         998 non-null object  
maxtempm_3         997 non-null object  
mintempm_1         999 non-null object  
mintempm_2         998 non-null object  
mintempm_3         997 non-null object  
maxdewptm_1        999 non-null object  
maxdewptm_2        998 non-null object  
maxdewptm_3        997 non-null object  
mindewptm_1        999 non-null object  
mindewptm_2        998 non-null object  
mindewptm_3        997 non-null object  
maxpressurem_1     999 non-null object  
maxpressurem_2     998 non-null object  
maxpressurem_3     997 non-null object  
minpressurem_1     999 non-null object  
minpressurem_2     998 non-null object  
minpressurem_3     997 non-null object  
precipm_1          999 non-null object  
precipm_2          998 non-null object  
precipm_3          997 non-null object  
dtypes: object(39)  
memory usage: 312.5+ KB

注意：每一行的数据类型都是object，我们需要把数据转成float。

df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')  
df.info()
  
DatetimeIndex: 1000 entries, 2015-01-01 to 2017-09-27  
Data columns (total 39 columns):  
meantempm          1000 non-null int64  
maxtempm           1000 non-null int64  
mintempm           1000 non-null int64  
meantempm_1        999 non-null float64  
meantempm_2        998 non-null float64  
meantempm_3        997 non-null float64  
meandewptm_1       999 non-null float64  
meandewptm_2       998 non-null float64  
meandewptm_3       997 non-null float64  
meanpressurem_1    999 non-null float64  
meanpressurem_2    998 non-null float64  
meanpressurem_3    997 non-null float64  
maxhumidity_1      999 non-null float64  
maxhumidity_2      998 non-null float64  
maxhumidity_3      997 non-null float64  
minhumidity_1      999 non-null float64  
minhumidity_2      998 non-null float64  
minhumidity_3      997 non-null float64  
maxtempm_1         999 non-null float64  
maxtempm_2         998 non-null float64  
maxtempm_3         997 non-null float64  
mintempm_1         999 non-null float64  
mintempm_2         998 non-null float64  
mintempm_3         997 non-null float64  
maxdewptm_1        999 non-null float64  
maxdewptm_2        998 non-null float64  
maxdewptm_3        997 non-null float64  
mindewptm_1        999 non-null float64  
mindewptm_2        998 non-null float64  
mindewptm_3        997 non-null float64  
maxpressurem_1     999 non-null float64  
maxpressurem_2     998 non-null float64  
maxpressurem_3     997 non-null float64  
minpressurem_1     999 non-null float64  
minpressurem_2     998 non-null float64  
minpressurem_3     997 non-null float64  
precipm_1          889 non-null float64  
precipm_2          889 non-null float64  
precipm_3          888 non-null float64  
dtypes: float64(36), int64(3)  
memory usage: 312.5 KB  

现在得到我想要的数据了。接下来我们调用describe()函数，这个函数会返回一个DataFrame，这个返回值包含了总数、平均数、标准差、最小、25%、50%、75%、最大的数据信息。

  接下来，使用四分位的方法，去掉25%数据里特别小的和75%数据里特别大的数据。

# Call describe on df and transpose it due to the large number of columns
spread = df.describe().T

# precalculate interquartile range for ease of use in next calculation
IQR = spread['75%'] - spread['25%']

# create an outliers column which is either 3 IQRs below the first quartile or
# 3 IQRs above the third quartile
spread['outliers'] = (spread['min']<(spread['25%']-(3*IQR)))|(spread['max'] > (spread['75%']+3*IQR))

# just display the features containing extreme outliers
spread.ix[spread.outliers,]  

  评估异常值的潜在影响是任何分析项目的难点。 一方面，您需要关注引入虚假数据样本的可能性，这些样本将严重影响您的模型。 另一方面，异常值对于预测在特殊情况下出现的结果是非常有意义的。 我们将讨论每一个包含特征的异常值，看看我们是否能够得出合理的结论来处理它们。

  第一组特征看起来与最大湿度有关。 观察这些数据，我可以看出，这个特征类别的异常值是非常低的最小值。这数据看起来没价值，我想我想仔细看看它，最好是以图形方式。 要做到这一点，我会使用直方图。

%matplotlib inline
plt.rcParams['figure.figsize'] = [14, 8]  
df.maxhumidity_1.hist()  
plt.title('Distribution of maxhumidity_1')  
plt.xlabel('maxhumidity_1')  
plt.show()

查看maxhumidity字段的直方图，数据表现出相当多的负偏移。 在选择预测模型和评估最大湿度影响的强度时，我会牢记这一点。 许多基本的统计方法都假定数据是正态分布的。 现在我们暂时不管它，但是记住这个异常特性。

  接下来我们看另外一个字段的直方图

df.minpressurem_1.hist()  
plt.title('Distribution of minpressurem_1')  
plt.xlabel('minpressurem_1')  
plt.show() 

  要解决的最后一个数据质量问题是缺失值。 由于我构建DataFrame的时候，缺少的值由NaN表示。 您可能会记得，我通过推导代表前三天测量结果的特征，有意引入了收集数据前三天的缺失值。 直到第三天我们才能开始推导出这些特征，所以很明显我会想把这些头三天从数据集中排除出去。
再回头再看一下上面info()函数输出的信息，可以看到包含NaN值的数据特征非常的少，除了我提到的几个字段，基本就没有了。因为机器学习需要样本字段数据的完整性，因为如果我们因为降水量那个字段为空，就去掉样本，那么会造成大量的样本不可用，对于这种情况，我们可以给为空的降水量字段的样本填入一个值。根据经验和尽量减少由于填入的值对模型的影响，我决定给为空的降水量字段填入值0。

# iterate over the precip columns
for precip_col in ['precipm_1', 'precipm_2', 'precipm_3']:  
    # create a boolean array of values representing nans
    missing_vals = pd.isnull(df[precip_col])
    df[precip_col][missing_vals] = 0

填入值后，我们就可以删掉字段值为空的样本了，只用调用dropna()函数。

df = df.dropna()  

总结

  这篇文章主要介绍了数据的收集、处理、清洗的流程，本篇文章处理完的处理，将用于下篇文章的模型训练。
  对你来说，这篇文章可能很枯燥，没啥干货，但好的样本数据，才能训练处好的模型，因此，样本数据的收集和处理能力，直接影响你后面的机器学习的效果。

英文原文

转自我的博客，捕蛇者说