心跳信号分类---（中）
”明月如霜，好风如水，清景无限 “
又是deadline,果然是第一生产力啊。
天池心跳分类
壹
这篇本来的Task是数据的EDA探索。也就是对数据的熟悉，可视化，分布等等的了解。
- 数据科学库pandas，numpy，scipy;
- 可视化库 matplotlib，seaborn，plotly，pyecharts，Boken，cufflinks等等。（这个还是有必要多练练，对应官网的例子跑一跑）
可以聊一下和pandas联系紧密的cufflinks。
import pandas as pd
import numpy as np
import cufflinks as cf
df=pd.DataFrame(np.random.rand(12, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
df.iplot(kind ='bar',title='示例', xTitle = 'X轴', yTitle ='Y轴')
这个可视化的操作只有一个函数需要注意，也就是df.iplot()。也就是只需要填参数。pandas操作是相当方便的。
贰
除此之外是一些数据小处理。
data_train.head()
数据头部。
data_train.describe()
通过describe()来熟悉数据的相关统计量。
data_train.info()
通过info()来熟悉数据类型
data_train.isnull()
数据查空
data_train['label'].value_counts()
看一下数据的分布。
## 1) 总体分布概况（无界约翰逊分布等）
import scipy.stats as st
y = Train_data['label']
plt.figure(1); plt.title('Default')
sns.distplot(y, rug=True, bins=20)
plt.figure(2); plt.title('Normal')
sns.distplot(y, kde=False, fit=st.norm)
plt.figure(3); plt.title('Log Normal')
sns.distplot(y, kde=False, fit=st.lognorm)
总体分布概况（无界约翰逊分布等）
叁
1.了解一下决策树的底层。
一棵树的样式：（分类任务为例）
根节点-------包含样本（心跳的输入）全集。
若干的内部结点-------对应属性测试，（也就是树结点是判断条件----也就是属性测试将样本分类到下列的某个子结点<结点的个数根据属性的取值分类>）
若干个叶节点-------对应样本分类结果。即心跳信号的类别。
2.决策树的生成过程：
先分析一下终止过程，也就是实现了分类：
- 1.当前结点包含样本属于一类。也就是分类终止了。
- 2.当前的样本的在所有属性上的取值相同。也就是无法继续划分了，目前的这些样本属于一类。（更直观的理解是：把此结点的类别设定为所含样本最多的 对应的类别）
- 3.当前的结点包含的样本集合为空，那么其类别跟从父结点类别。（父结点类别遵从第二条）
肆
最后是集成模型，文远正想学的。看baseline主要是lightgbm，xgboost,catboost。
参考一下这篇文章。除此之外需要了解的是贝叶斯调参，当然关于Task3的特征选择还是需要认真打磨一下。
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END
作者：不爱跑马的影迷不是好程序猿
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