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大数据竞赛平台——Kaggle 入门篇

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发表于 2017-5-16 22:15:05 | 显示全部楼层 |阅读模式
大数据竞赛平台——Kaggle 入门篇


from:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/41929171

这篇文章适合那些刚接触Kaggle、想尽快熟悉Kaggle并且独立完成一个竞赛项目的网友,对于已经在Kaggle上参赛过的网友来说,大可不必耗费时间阅读本文。本文分为两部分介绍Kaggle,第一部分简单介绍Kaggle,第二部分将展示解决一个竞赛项目的全过程。如有错误,请指正!

1、Kaggle简介Kaggle是一个数据分析的竞赛平台,网址:https://www.kaggle.com/


企业或者研究者可以将数据、问题描述、期望的指标发布到Kaggle上,以竞赛的形式向广大的数据科学家征集解决方
案,类似于KDD-CUP(国际知识发现和数据挖掘竞赛)。Kaggle上的参赛者将数据下载下来,分析数据,然后运用机
器学习、数据挖掘等知识,建立算法模型,解决问题得出结果,最后将结果提交,如果提交的结果符合指标要求并且在参赛者中排名第一,将获得比赛丰厚的奖金。更多内容可以参阅:大数据众包平台


下面我以图文的形式介绍Kaggle:


进入Kaggle网站:




这是当前正在火热进行的有奖比赛,有冠军杯形状的是“Featured”,译为“号召”,召集数据科学高手去参赛。下面那个灰色的有试剂瓶形状的是“Research”,奖金少一点。这两个类别的比赛是有奖竞赛,难度自然不小,作为入门者,应该先做练习赛:






左图的比赛是“101”,右图的是“Playground”,都是练习赛,适合入门。入门Kaggle最好的方法就是独立完成101和playground这两个级别的竞赛项目。本文的第二部分将选101中的“Digit Recognition”作为讲解。


点击进入赛题“Digit Recognition”




这是一个识别数字0~9的练习赛,“Competition Details“是这个比赛的描述,说明参赛者需要解决的问题。”Get the Data“是数据下载,参赛者用这些数据来训练自己的模型,得出结果,数据一般都是以csv格式给出:






其中,train.csv就是训练样本,test.csv就是测试样本,由于这个是训练赛,所以还提供了两种解决方案,knn_benchmark.R和rf_benchmark.R,前者是用R语。言写的knn算法程序,后者是用R语言写的随机森林算法程序,它们的结果分别是knn_benchmark.csv和rf_benchmark.csv。关于csv格式文件,我前一篇文章有详述:【Python】csv模块的使用


得出结果后,接下来就是提交结果”Make a submission“




要求提交的文件是csv格式的,假如你将结果保存在result.csv,那么点击”Click or drop submission here“,选中result.csv文件上传即可,系统将测试你提交的结果的准确率,然后排名。


另外,除了“Competition Details“、”Get the Data“、”Make a submission“,侧边栏的”Home“、”Information“、"Forum"等,也提供了关于竞赛的一些相关信息,包括排名、规则、辅导......


【以上是第一部分,暂且写这么多,有补充的以后再更】



2、竞赛项目解题全过程(1)知识准备

首先,想解决上面的题目,还是需要一点ML算法的基础的,另外就是要会用编程语言和相应的第三方库来实现算法,常用的有:
Python以及对应的库numpy、scipy、scikit-learn(实现了ML的一些算法,可以直接用)、theano(DeepLearning的算法包)。
R语言、weka
如果用到深度学习的算法,cuda、caffe也可以用
总之,使用什么编程语言、什么平台、什么第三方库都无所谓,无论你用什么方法,Kaggle只需要你线上提交结果,线下你如何实现算法是没有限制的。


Ok,下面讲解题过程,以”Digit Recognition“为例,数字识别这个问题我之前写过两篇文章,分别用kNN算法和Logistic算法去实现,有完整的代码,有兴趣可以阅读:kNN算法实现数字识别Logistic回归实现数字识别


(2)Digit Recognition解题过程

下面我将采用kNN算法来解决Kaggle上的这道Digit Recognition训练题。上面提到,我之前用kNN算法实现过,这里我将直接copy之前的算法的核心代码,核心代码是关于kNN算法的主体实现,我不再赘述,我把重点放在处理数据上。
以下工程基于Python、numpy

  • 获取数据


从”Get the Data“下载以下三个csv文件:


  • 分析train.csv数据


train.csv是训练样本集,大小42001*785,第一行是文字描述,所以实际的样本数据大小是42000*785,其中第一列的每一个数字是它对应行的label,可以将第一列单独取出来,得到42000*1的向量trainLabel,剩下的就是42000*784的特征向量集trainData,所以从train.csv可以获取两个矩阵trainLabel、trainData。
下面给出代码,另外关于如何从csv文件中读取数据,参阅:csv模块的使用

[python] view plain copy


  • def loadTrainData():  
  •     l=[]  
  •     with open('train.csv') as file:  
  •          lines=csv.reader(file)  
  •          for line in lines:  
  •              l.append(line) #42001*785  
  •     l.remove(l[0])  
  •     l=array(l)  
  •     label=l[:,0]  
  •     data=l[:,1:]  
  •     return nomalizing(toInt(data)),toInt(label)  


这里还有两个函数需要说明一下,toInt()函数,是将字符串转换为整数,因为从csv文件读取出来的,是字符串类型的,比如‘253’,而我们接下来运算需要的是整数类型的,因此要转换,int(‘253’)=253。toInt()函数如下:
[python] view plain copy


  • def toInt(array):  
  •     array=mat(array)  
  •     m,n=shape(array)  
  •     newArray=zeros((m,n))  
  •     for i in xrange(m):  
  •         for j in xrange(n):  
  •                 newArray[i,j]=int(array[i,j])  
  •     return newArray  





nomalizing()函数做的工作是归一化,因为train.csv里面提供的表示图像的数据是0~255的,为了简化运算,我们可以将其转化为二值图像,因此将所有非0的数字,即1~255都归一化为1。nomalizing()函数如下:
[python] view plain copy


  • def nomalizing(array):  
  •     m,n=shape(array)  
  •     for i in xrange(m):  
  •         for j in xrange(n):  
  •             if array[i,j]!=0:  
  •                 array[i,j]=1  
  •     return array  






  • 分析test.csv数据

test.csv里的数据大小是28001*784,第一行是文字描述,因此实际的测试数据样本是28000*784,与train.csv不同,没有label,28000*784即28000个测试样本,我们要做的工作就是为这28000个测试样本找出正确的label。所以从test.csv我们可以得到测试样本集testData,代码如下:
[python] view plain copy


  • def loadTestData():  
  •     l=[]  
  •     with open('test.csv') as file:  
  •          lines=csv.reader(file)  
  •          for line in lines:  
  •              l.append(line)  
  •      #28001*784  
  •     l.remove(l[0])  
  •     data=array(l)  
  •     return nomalizing(toInt(data))   





  • 分析knn_benchmark.csv


前面已经提到,由于digit recognition是训练赛,所以这个文件是官方给出的参考结果,本来可以不理这个文件的,但是我下面为了对比自己的训练结果,所以也把knn_benchmark.csv这个文件读取出来,这个文件里的数据是28001*2,第一行是文字说明,可以去掉,第一列表示图片序号1~28000,第二列是图片对应的数字。从knn_benchmark.csv可以得到28000*1的测试结果矩阵testResult,代码:
[python] view plain copy


  • def loadTestResult():  
  •     l=[]  
  •     with open('knn_benchmark.csv') as file:  
  •          lines=csv.reader(file)  
  •          for line in lines:  
  •              l.append(line)  
  •      #28001*2  
  •     l.remove(l[0])  
  •     label=array(l)  
  •     return toInt(label[:,1])  




到这里,数据分析和处理已经完成,我们获得的矩阵有:trainData、trainLabel、testData、testResult



  • 算法设计
这里我们采用kNN算法来分类,核心代码:

[python] view plain copy


  • def classify(inX, dataSet, labels, k):  
  •     inX=mat(inX)  
  •     dataSet=mat(dataSet)  
  •     labels=mat(labels)  
  •     dataSetSize = dataSet.shape[0]                    
  •     diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet     
  •     sqDiffMat = array(diffMat)**2  
  •     sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)                    
  •     distances = sqDistances**0.5  
  •     sortedDistIndicies = distances.argsort()              
  •     classCount={}                                       
  •     for i in range(k):  
  •         voteIlabel = labels[0,sortedDistIndicies]  
  •         classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1  
  •     sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)  
  •     return sortedClassCount[0][0]  



关于这个函数,参考:kNN算法实现数字识别


简单说明一下,inX就是输入的单个样本,是一个特征向量。dataSet是训练样本,对应上面的trainData,labels对应trainLabel,k是knn算法选定的k,一般选择0~20之间的数字。这个函数将返回inX的label,即图片inX对应的数字。
对于测试集里28000个样本,调用28000次这个函数即可。


  • 保存结果
kaggle上要求提交的文件格式是csv,上面我们得到了28000个测试样本的label,必须将其保存成csv格式文件才可以提交,关于csv,参考:【Python】csv模块的使用

代码:
[python] view plain copy


  • def saveResult(result):  
  •     with open('result.csv','wb') as myFile:      
  •         myWriter=csv.writer(myFile)  
  •         for i in result:  
  •             tmp=[]  
  •             tmp.append(i)  
  •             myWriter.writerow(tmp)  




  • 综合各函数
上面各个函数已经做完了所有需要做的工作,现在需要写一个函数将它们组合起来解决digit recognition这个题目。我们写一个handwritingClassTest函数,运行这个函数,就可以得到训练结果result.csv。



[python] view plain copy


  • def handwritingClassTest():  
  •     trainData,trainLabel=loadTrainData()  
  •     testData=loadTestData()  
  •     testLabel=loadTestResult()  
  •     m,n=shape(testData)  
  •     errorCount=0  
  •     resultList=[]  
  •     for i in range(m):  
  •          classifierResult = classify(testData, trainData, trainLabel, 5)  
  •          resultList.append(classifierResult)  
  •          print "the classifier came back with: %d, the real answer is: %d" % (classifierResult, testLabel[0,i])  
  •          if (classifierResult != testLabel[0,i]): errorCount += 1.0  
  •     print "\nthe total number of errors is: %d" % errorCount  
  •     print "\nthe total error rate is: %f" % (errorCount/float(m))  
  •     saveResult(resultList)  



运行这个函数,可以得到result.csv文件:





2 0 9 9 3 7 0 3.......就是每个图片对应的数字。与参考结果knn_benchmark.csv比较一下:





28000个样本中有1004个与kknn_benchmark.csv中的不一样。错误率为3.5%,这个效果并不好,原因是我并未将所有训练样本都拿来训练,因为太花时间,我只取一半的训练样本来训练,即上面的结果对应的代码是:


[python] view plain copy


  • classifierResult = classify(testData, trainData[0:20000], trainLabel[0:20000], 5)  


训练一半的样本,程序跑了将近70分钟(在个人PC上)。



  • 提交结果
将result.csv整理成kknn_benchmark.csv那种格式,即加入第一行文字说明,加入第一列的图片序号,然后make a submission,结果准确率96.5%:











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