打造数据科学作品集：机器学习项目（上）
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全文大约 25000 字符，读完大约需要 37 分钟。分为上下两部分发布。
作者：Vik Paruchuri，译者：唐晓霆，校对：EarlGrey，出品
数据科学公司在招聘时越来越看重个人作品集，原因在于作品集是衡量实际能力最好的方式之一。好消息是，你完全掌控着自己的作品集。如果付出一些努力，你就可以打造出令用人单位印象深刻的高质量作品集。
想要打造高质量作品集，第一步需要搞清楚应该在作品中展现什么能力。公司希望数据科学家具备的能力（也就是他们希望作品集能够展示的能力）包括：
沟通能力
与他人协作能力
技术能力
数据推断能力
主观能动性
一个好的作品集一般由多个项目构成，每一个项目展示以上 1-2 个能力点。本文是讲述如何建立一个丰满的数据科学作品集的第三篇。本文将介绍如何打造作品集中的第二个项目，以及如何创建一个完整的机器学习项目。最后，你会拥有一个可以展示合理解释数据能力和技术能力的项目。如果你想一窥项目全貌的话，这里是完整的项目文件。
一个完整的项目
作为一个数据科学家，有时候你会被叫去分析一个数据集，然后设法用数据讲故事。这时，良好的沟通和清晰的思路是非常重要的。像我们在之前用到的 Jupyter notebook 这样的工具，就能很好地帮助你做到这点。客户的预期是总结你发现的演示报告或文档。
然而，有时候你也会被叫去做有运营价值的项目。一个有运营价值的项目会直接影响公司的日常运营，而且会被大家频繁使用。类似这样的任务可能会是“设计一个可以预测用户变动率的算法”， 或者是“创建一个自动给文章打标签的模型”。在这类情况下，讲故事的能力就没有技术能力重要了。你需要能够分析数据集，理解它，然后编写可以处理这些数据的脚本。这些脚本还要跑的快，耗费最少的资源，如内存，这些都是很常见的要求。通常这些脚本需要频繁运行，所以最终的交付品就变成了这些脚本自身，而不是报告。这些成果经常集成到运营流程中，甚至可能会直接面对用户。
创建一个完整项目，要求你：
理解整个项目环境
探索数据并找到其中的细微差别
建立一个结构良好的项目，使其容易集成至运营流程中
写出既运行快又占用最少系统资源的高性能代码
为代码的安装和使用写出良好的文档，方便他人使用
为了高效地创建这样的项目，我们需要和许多文件打交道。我们非常推荐使用像Atom 的文档编辑器，或者像 PyCharm 这样的IDE。这些工具允许你在不同文件间跳转，并且可以编辑不同类型的文件，比如 markdown 文件，Python 文件和 csv 文件。给你的代码建立良好的结构，方便进行版本管理，并上传到像Github这样的代码协作工具。
在本文中，我们会使用 Pandas 和 scikit-learn 等库。我们会大量用到 Pandas 的DataFrame，这使得在 Python 中读取和处理表格数据变得非常简单。
寻找优质数据集
寻找优质数据集进行完整的项目分析很困难。数据集需要足够大，大到出现内存和性能的限制。还需要具备运营价值。举个例子，这个数据集中包含了美国大学的招生条件、毕业率和毕业生未来收入的数据。这就是一个可以用来讲故事的优质数据集。然而，如果你仔细想想，就会发现这里面没有足够的细节来建立一个完整的项目。
举例说，你可以告诉别人如果他们去某些（好）大学，他们未来的潜在收入就会更高，但是这只需要一个很快的查找比较就可以完成，没有足够的空间去展示你的技术能力。你也可以发现如果大学有更高的入学条件，它们的毕业生就更有可能获得高薪，但这些就更偏向于讲故事，而非运营价值了。
当你有 GB 以上的数据量时，或者当你想要预测一些数据细节，内存和性能限制就会逐渐凸现出来，因为得对数据集运行算法运算。
一个优质数据集允许你编写一系列脚本对数据做变形，从而回答一些动态问题。股票价格就是一个很好的数据集。你可以根据这些数据预测第二天的股价走势，并且在闭市的时候把新数据提供给算法。这可以帮助你执行交易，甚至是获取利润。这就不是在讲故事了 — 而是直接产生价值。
下面是一些能够找到优质数据集的地方：
/r/datasets — 一个有着上百有趣的数据集的 subreddit
Google Public Datasets — 一些在 Google BigQuery 上的公共数据集
Awesome datasets — 一个托管在 Github 上的数据集清单
浏览这些数据集时，想一想如果有这些数据集，人们可能会问什么问题，然后再想想这些问题是否是一次性的（“S&P 500 和房价的相关性是怎样的？”），或是持续性的（“你能预测股票价格吗？”）。这里的关键在于找到那些持续性的问题，这些问题需要多次运行，并输入不同的数据才能回答。
本文中，我们选择房利美（Fannie Mae）的贷款数据。房利美是一个由美国政府资助的从贷方手里购买房贷的企业。购买房贷之后，它会把这些房贷打包为一些由房贷支撑的证券（MBS）里，再卖出去。这样就帮助了贷方贷出更多的房贷，并给市场创造了更大的流动性。这从理论上说就会产生更多的房屋业主，进而产生更好的房贷政策。然而从借方的角度来看，情况并没有什么不同。
房利美公开了两种数据 — 收购到的房贷数据，和房贷表现情况数据。在最理想的情况下，一个人从贷方贷了款，然后一直还钱，直到贷款还清。然而，借方有几次没有还款，就可能会导致失去抵押品赎回权。这时，银行就会获得房屋的所有权，因为没还清房贷。房利美记录了哪些房贷没有还，哪些房贷需要取消抵押品赎回权。这个数据每个季度发布一次，而且会滞后一年。撰写本文时，最近的数据集是 2015 年第一季度。
房利美购买房贷时会发布收购信息，其中含有许多关于借方的信息，包括信用评分、房贷和房屋的信息。之后，每个季度发布房贷表现数据，涵盖了借方的支付信息，和抵押权的状态。房贷表现信息里可能有很多行。你可以这么想这个事，收购信息表示房利美现在控制了房贷，表现信息则包括了一系列房贷的状态更新。有的状态可能会说这笔贷款在某个季度借方抵押权被取消了。
一个借方失去了抵押品赎回权（止赎）的房子正在被卖
选择分析角度
对于房利美数据集，我们可以有多个分析角度。我们可以：
尝试预测一个止赎了的房屋的售价
预测一个借方的还款历史
计算出一个被收购时房贷的评分
重要的事是要坚持一个角度。一次专注于太多事情会很难做成一个优秀的项目。选择一个有足够细节的角度这点也很重要。以下是一些没有多少细节的角度：
哪家银行卖给房利美最多止赎的房贷
借方信用评分的趋势
哪些房屋类型最经常止赎
房贷金额和止赎售价的关系
上述的这些角度都很有趣，如果我们关注讲故事的话是很棒的话题，但对于一个运营性的项目来说就没那么好了。
有了房利美数据集，我们将尝试仅仅使用收购房贷时的数据，预测房贷是否会被止赎。实际上，我们会为每一份房贷“打分”，这个分数表示房利美是否应该购买这份房贷。这将是一个良好的基础，也是一个很棒的作品。
理解数据
我们首先快速查看原始数据文件。下面是 2012 年第一季度收购数据的前几行：
100000853384|R|OTHER|4.625|280000|360|02/2012|04/2012|31|31|1|23|801|N|C|SF|1|I|CA|945||FRM| 100003735682|R|SUNTRUST MORTGAGE INC.|3.99|466000|360|01/2012|03/2012|80|80|2|30|794|N|P|SF|1|P|MD|208||FRM|788 100006367485|C|PHH MORTGAGE CORPORATION|4|229000|360|02/2012|04/2012|67|67|2|36|802|N|R|SF|1|P|CA|959||FRM|794
下面是 2012 年第一季度的表现数据的前几行：
100000853384|03/01/2012|OTHER|4.625||0|360|359|03/2042|41860|0|N|||||||||||||||| 100000853384|04/01/2012||4.625||1|359|358|03/2042|41860|0|N|||||||||||||||| 100000853384|05/01/2012||4.625||2|358|357|03/2042|41860|0|N||||||||||||||||
在编写代码之前，花点时间去理解数据是很有用的。尤其对于运营型项目而言，因为我们没有互动式地去探索数据，很难发现某些细节，除非一开始就找到它们。这种情况下，第一步就是去房利美的网站上读一读有关数据集的材料：
读完这些材料之后，我们知道了一些有用的关键信息：
从 2000 年到现在，每个季度都有一个收购文件和表现文件。数据滞后一年，所以最近的数据是 2015 年的
这些文件是文本形式，用
|作为分隔符这些文件没有头文档，但是我们有所有列名称的列表
全部加起来，这些文件共包含 2.2 千万个房贷的数据
因为表现文件涵盖了之前的房贷信息，所以早些时候的房贷会有更多的表现数据（举个例子，2014 年收购的房贷不会有太多表现信息）
在设计项目结构和处理数据时，这些信息能帮助我们节省一大笔时间。
设计项目结构
在开始下载和探索数据之前，设计好项目结构是非常重要的。在打造一个完整的项目时，我们的主要目标是：
输出一个可行的解决方案
解决方案运行快且消耗最少资源
让他人可以很容易地扩展项目
让他人可以容易地理解代码
写的代码越少越好
为了达到这些目标，我们要设计好项目的结构。一个结构良好的项目遵从以下规范：
数据文件和源代码分开
原始数据和生成数据分开
有一个
README.md文件，介绍如何安装并使用这个项目有一个
requirements.txt文件，包含项目所需的所有模块有一个
settings.py文件，包含所有其他文件所需的设置例如，如果有很多Python脚本都读取同一个文件，就不如让它们都导入
settings并从这一个地方来得到文件
有一个
.gitignore文件，来防止一些特别大的或者私密的文件被提交到 Git把任务分成几步，并分别放在可以单独执行的文件里
例如， 用一个文件读取数据，一个文件建立特征，一个文件执行预测
储存中间值。例如，一个脚本可能会输出一个文件，这个文件又会被另外一个脚本读取
这使得我们可以在数据处理的流程中做一些改动，而又不需要重新计算
该项目的文件结构如下：
loan-prediction ├── data ├── processed ├── .gitignore ├── README.md ├── requirements.txt ├── settings.py
创建初始文件
首先，创建 loan-prediction 文件夹。在这个文件夹里，创建 data 文件夹和 processed 文件夹。第一个用来储存原始数据，第二个用来储存所有中间值。
接着，创建 .gitignore 文件。.gitignore 文件会确保一些文件会被 git 忽略，并不会被推送到 Github 上。OS X 在每个文件夹里创建的 .DS_Store 文件就是这类需要忽略的文件。要入门 .gitignore 文件，可以参考这里。还要忽略一些体积太大的文件，而且房利美的条款并不允许二次发布这些文件，所以我们应该在 .gitignore 文件最后加上这两行：
data processed
这里是本项目的示例 .gitignore 文件。
接着，创建 README.md ，这有助于人们理解项目。.md 代表这个文件是 markdown 格式。Markdown 能让你直接用纯文本写作，但是如果想的话，也可以添加一些好看的排版格式。这里是一个 markdown 指南。如果你往 Github 上传了一个叫 README.md 的文件，Github 会自动处理该文件，把它作为主页展示给浏览者。这里有一个例子。
目前，只需要在README.md里面放一段简短的描述：
Loan Prediction -----------------------Predict whether or not loans acquired by Fannie Mae will go into foreclosure.
Fannie Mae acquires loans from other lenders as a way of inducing them to lend more.
Fannie Mae releases data on the loans it has acquired and their performance afterwards [here](http://www.fanniemae.com/portal/funding-the-market/data/loan-performance-data.html).
现在，创建 requirements.txt 文件。这可以帮助其他人安装我们的项目。目前还不知道具体需要哪些库，但下面这些是一个好的起点：
pandas matplotlib scikit-learn numpy ipython scipy
以上是用 Python 作数据分析最常用的几个库，在这个项目中应该会用到它们。这里是本项目的示例 requirements 文件。
创建 requirements.txt 之后，你应该安装这些模块。在本文中，我们使用 Python 3 。如果你还没有安装 Python，建议使用 Anaconda，这是一个可以安装上述所有模块的 Python 安装器。
最后，创建一个空白的 settings.py 文件，因为项目还没有任何设置。
获得数据
创建好整个项目的框架之后，就可以获取原始数据了。
房利美对数据下载有一些限制，所以你得先注册一个账号。下载页面在这里。注册完账户后，就可以随意下载贷款数据了。文件是 zip 格式，解压之后也挺大的。
本文中，我们会把 2012 年第一季度到 2015 年第一季度之间的所有数据都下载下来。然后解压文件，解压之后，删除原始的 .zip 文件。最后，loan-prediction 文件夹的结构应该类似这样：
loan-prediction ├── data │ ├── Acquisition_2012Q1.txt │ ├── Acquisition_2012Q2.txt │ ├── Performance_2012Q1.txt │ ├── Performance_2012Q2.txt │ └── ... ├── processed ├── .gitignore ├── README.md ├── requirements.txt ├── settings.py
下载完数据之后，可以用 head 和 tail 等 shell 命令去观察文件的前几行和后几行。有没有不需要的列？查看数据时可以参考一下介绍列名称的 PDF 文件
读取数据
有两个问题，使得直接处理数据比较困难：
收购和表现数据集被分散在了许多文件里
所有文件都缺少头文档
在开始处理这些数据之前，需要把所有的收购数据集中到一个文件，所有的表现数据集中到一个文件。每个文件只需要包含我们关心的列，和正常的头文档。这里有一个小问题，即表现数据特别大，所以可能的话我们得删减一些列。
第一步是在 settings.py 里面增添一些变量，包含到原始数据和中间数据的路径。我们也会加上一些之后会有用的设置：
DATA_DIR = "data" PROCESSED_DIR = "processed" MINIMUM_TRACKING_QUARTERS = 4 TARGET = "foreclosure_status" NON_PREDICTORS = [TARGET, "id"] CV_FOLDS = 3
把路径放在 settings.py 里面，会使得它们统一在一个地方，使得今后改动变得简单。当许多文件都用了同一些变量的时候，把它们放在一起会比分别在每个文件里做改动要简单得多。这里是该项目的示例 settings.py 文件。
第二步是创建一个叫做 assemble.py 的文件，这个文件会把分散的数据组合成 2 个文件。运行 python assemble.py 后，会在 processed 文件夹里面得到 2 个数据文件。
然后再 assemble.py 中写代码。首先，给每个文件定义头文档，所以我们需要查看解释列名称的 PDF 文档，然后为收购数据和表现数据文件分别创建一个列表，表示其中的行。
HEADERS = {
"Acquisition": [
"id",
"channel",
"seller",
"interest_rate",
"balance",
"loan_term",
"origination_date",
"first_payment_date",
"ltv",
"cltv",
"borrower_count",
"dti",
"borrower_credit_score",
"first_time_homebuyer",
"loan_purpose",
"property_type",
"unit_count",
"occupancy_status",
"property_state",
"zip",
"insurance_percentage",
"product_type",
"co_borrower_credit_score" ],
"Performance": [
"id",
"reporting_period",
"servicer_name",
"interest_rate",
"balance",
"loan_age",
"months_to_maturity",
"maturity_date",
"msa",
"delinquency_status",
"modification_flag",
"zero_balance_code",
"zero_balance_date",
"last_paid_installment_date",
"foreclosure_date",
"disposition_date",
"foreclosure_costs",
"property_repair_costs",
"recovery_costs",
"misc_costs",
"tax_costs",
"sale_proceeds",
"credit_enhancement_proceeds",
"repurchase_proceeds",
"other_foreclosure_proceeds",
"non_interest_bearing_balance",
"principal_forgiveness_balance" ] }下一步是定义需要保留哪些列。因为我们关心的房贷只是关于它有没有被止赎，所以可以从表现数据里面丢弃很多列（不影响是否止赎的数据）。但是我们需要保留所有收购数据，因为我们想要尽可能多的房贷信息（毕竟我们要在收购房贷时预测是否会被止赎）。丢弃一些列可以省下一些磁盘空间和内存，同时也会加速代码的运行速度。
SELECT = {
"Acquisition": HEADERS["Acquisition"],
"Performance": [
"id",
"foreclosure_date" ] }接下来，写一个函数来拼接所有的数据集。下面的代码会：
导入一些需要的库，包括
settings定义函数
concatenate，它可以：
import os
import settings
import pandas as pd
def concatenate(prefix="Acquisition"): files = os.listdir(settings.DATA_DIR) full = []
for f in files:
if not f.startswith(prefix):
continue data = pd.read_csv(os.path.join(settings.DATA_DIR, f), sep="|", header=None, names=HEADERS[prefix], index_col=False) data = data[SELECT[prefix]] full.append(data) full = pd.concat(full, axis=0) full.to_csv(os.path.join(settings.PROCESSED_DIR, "{}.txt".format(prefix)), sep="|", header=SELECT[prefix], index=False)可以用参数 Acquisition 和 Performance 分别调用上面的函数，把所有的收购和表现文件拼接在一起。下面的代码会：
只当脚本是在命令行用
python assemble.py执行时运行拼接所有文件，并输出成两个文件：
processed/Acquisition.txtprocessed/Performance.txt
if __name__ == "__main__": concatenate("Acquisition") concatenate("Performance")我们现在有了一个模块化的 assemble.py 文件，既容易运行，又易扩展。像这样把大问题划分成小问题，我们将项目变得更简单。我们把不同文件分离开，定义它们之间的数据，而不是用一个脚本做所有的事情。当你在做一个大项目的时候，这样做通常很好，因为更改一些文件后不会产生不可预期的结果。
完成 assemble.py 脚本后，运行 python assemble.py 。你可以在这里找到完整的脚本。
这会在 processed 目录里面输出两个文件：
loan-prediction ├── data │ ├── Acquisition_2012Q1.txt │ ├── Acquisition_2012Q2.txt │ ├── Performance_2012Q1.txt │ ├── Performance_2012Q2.txt │ └── ... ├── processed │ ├── Acquisition.txt │ ├── Performance.txt ├── .gitignore ├── assemble.py ├── README.md ├── requirements.txt ├── settings.py
表现数据计算
下一步就是从 processed/Performance.txt 数据中计算一些值。我们想做的就是预测一间房产以后会不会被止赎。为了弄明白这一点，我们只需要看看表现数据里面的房贷是否有一个 foreclosure_date 。如果 foreclosure_date 是 None，那么这间房产就没有被止赎。我们也需要规避那些在表现数据里没有多少历史数据的房贷，要做到这一点，通过计算它们在表现数据里面累计有多少行就可以。
可以用下面的方法来思考收购数据和表现数据的关系：
我们发现，收购数据里每一行都对应了表现数据中的多行。在表现数据中，当止赎发生的时候，当季度的 foreclosure_date 就会出现日期，在这之前都应该是空白的。一些贷款从未被止赎，所以与之相关的表现数据里的 foreclosure_date都是空白的。
我们需要计算 foreclorsure_status ，这是一个布尔值，代表一个贷款 id是否有被止赎过。我们也要计算 performance_count ，也就是每个 id 在表现数据里有多少行。
有几种方法可以计算 performance_count：
读取所有的表现数据，然后用 Pandas 的 groupby 方法求每个贷款
id相关联的行数，同时id对应的foreclosure_date有没有不是None过。这样做的好处是实现的语法很简单
这样做的坏处是读取
129236094行数据会花很多内存，而且极其慢
我们可以读取所有的表现数据，然后在收购数据 DataFrame 上使用 apply，从而求得每个
id的计数好处是概念上很简单
坏处仍然是读取
129236094行数据会花很多内存，而且极其慢
我们可以遍历表现数据里的每一行，然后保存一个单独的包含计数的字典
好处是不需要把所有数据一起读取进内存，所以这样做会很快，也会优化内存
坏处是得花长一点时间来理清概念和实现，而且需要手工地解析每一行
把所有数据一并加载会花很多内存，所以我们采用第三种方法。我们所要的就是遍历表现数据里面的每一行，并且保存一个包含每个 id 的计数字典。在字典里面，我们记录下表现数据里面每个 id 出现了多少次，并且 foreclosure_date是否为非 None 过。这样就能求出 foreclosure_status 和 performance_count 。
新建一个文件 annotate.py ，并加入用来计算的代码。在下面的代码中，我们会：
导入需要的库
定义一个叫做
count_performance_rows的函数根据分隔符
|分割字符串检查
loan_id是否在counts字典里给
load_id对应的performance_count加1如果
date不是None，那么我们就知道这笔贷款止赎了，所以设置相应的foreclosure_status如果不在，把它加入
counts打开
precessed/Performance.txt。这不会把文件读取进内存，而仅仅是打开一个文件句柄，一行一行地读取文件内容遍历文件里的每一行
import os
import settings
import pandas as pd
def count_performance_rows(): counts = {}
with open(os.path.join(settings.PROCESSED_DIR, "Performance.txt"), 'r') as f:
for i, line in enumerate(f):
if i == 0: # Skip header row continue loan_id, date = line.split("|") loan_id = int(loan_id)
if loan_id not in counts: counts[loan_id] = {
"foreclosure_status": False,
"performance_count": 0 } counts[loan_id]["performance_count"] += 1 if len(date.strip()) > 0: counts[loan_id]["foreclosure_status"] = True return counts得到计算结果
创建建了 counts 字典后，我们可以用一个函数抽取出和传入的 load_id 和 key 相应的值了：
def get_performance_summary_value(loan_id, key, counts): value = counts.get(loan_id, {
"foreclosure_status": False,
"performance_count": 0 })
return value[key]上面这个函数会从 counts 字典里返回相应的值，并且可以让我们为收购数据里每一行添加 foreclosure_status 和 performance_count 值。字典的 get 方法在没有找到 key 的情况下就会返回一个默认值，所以就算没有找到也能返回合理的默认值。
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