完整的R语言预测建模实例-从数据清理到建模预测

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概述

本文使用Kaggle上的一个公开数据集，从数据导入，清理整理一直介绍到最后数据多个算法建模，交叉验证以及多个预测模型的比较全过程，注重在实际数据建模过程中的实际问题和挑战，主要包括以下五个方面的挑战：

缺失值的挑战
异常值的挑战
不均衡分布的挑战
(多重)共线性的挑战
预测因子的量纲差异

以上的几个主要挑战，对于熟悉机器学习的人来说，应该都是比较清楚的，这个案例中会涉及到五个挑战中的缺失值，量纲和共线性问题的挑战。

案例数据说明

本案例中的数据可以在下面的网址中下载：
https://www.kaggle.com/primaryobjects/voicegender/downloads/voicegender.zip
下载到本地后解压缩会生成voice.csv文件
下面首先大概了解一下我们要用来建模的数据

数据共包含21个变量，最后一个变量label是需要我们进行预测的变量，即性别是男或者女
前面20个变量都是我们的预测因子，每一个都是用来描述声音的量化属性。
下面我们开始我们的具体过程

步骤1：基本准备工作

步骤1主要包含以下三项工作：

设定工作目录
载入需要使用的包
准备好并行计算




### the first step: set your working directory



setwd("C:/Users/chn-fzj/Desktop/R Projects/Kaggle-Gender by Voice")



### R中的文件路径应把Windows系统默认的"\"替换为"/"



 



### load packages to be used, if not installed, please use ##install.packages("yourPackage")




require(readr)




require(ggplot2)




require(dplyr)




require(tidyr)




require(caret)




require(corrplot)




require(Hmisc)




require(parallel)




require(doParallel)




require(ggthemes)



 



# parallel processing set up



n_Cores <- detectCores()##检测你的电脑的CPU核数




cluster_Set <- makeCluster(n_Cores)##进行集群




registerDoParallel(cluster_Set)

步骤2：数据的导入和理解

数据下载解压缩后就是一份名为‘voice.csv’ 的文件，我们将csv文件存到我们设定的工作目录之中，就可以导入数据了。




### read in original dataset



voice_Original <- read_csv("voice.csv",col_names=TRUE)



describe(voice_Original)

Hmisc包中的describe 函数是我个人最喜欢的对数据集进行概述，整体上了解数据集的最好的一个函数，运行结果如下：





voice_Original 




 



 21  Variables      3168  Observations



-------------------------------------------------------------------




meanfreq 



      n missing  unique    Info    Mean     .05     .10     .25 



   3168       0    3166       1  0.1809  0.1260  0.1411  0.1637 



    .50     .75     .90     .95 



 0.1848  0.1991  0.2177  0.2291 



 




lowest : 0.03936 0.04825 0.05965 0.05978 0.06218




highest: 0.24353 0.24436 0.24704 0.24964 0.25112 



-------------------------------------------------------------------




sd 



      n missing  unique    Info    Mean     .05     .10     .25 



   3168       0    3166       1 0.05713 0.03162 0.03396 0.04195 



    .50     .75     .90     .95 



0.05916 0.06702 0.07966 0.08549 



 




lowest : 0.01836 0.02178 0.02400 0.02427 0.02456




highest: 0.11126 0.11126 0.11265 0.11451 0.11527 



-------------------------------------------------------------------




median 



      n missing  unique    Info    Mean     .05     .10     .25 



   3168       0    3077       1  0.1856  0.1164  0.1340  0.1696 



    .50     .75     .90     .95 



 0.1900  0.2106  0.2274  0.2358 



 




lowest : 0.01097 0.01359 0.01579 0.02699 0.02936




highest: 0.25663 0.25698 0.25742 0.26054 0.26122 



-------------------------------------------------------------------




Q25 



      n missing  unique    Info    Mean     .05     .10     .25 



   3168       0    3103       1  0.1405 0.04358 0.07509 0.11109 



    .50     .75     .90     .95 



0.14029 0.17594 0.20063 0.21524 



 




lowest : 0.0002288 0.0002355 0.0002395 0.0002502 0.0002669




highest: 0.2394595 0.2405416 0.2407352 0.2421235 0.2473469 



-------------------------------------------------------------------




Q75 



      n missing  unique    Info    Mean     .05     .10     .25 



   3168       0    3034       1  0.2248  0.1874  0.1963  0.2087 



    .50     .75     .90     .95 



 0.2257  0.2437  0.2536  0.2577 



 




lowest : 0.04295 0.05827 0.07596 0.09019 0.09267




highest: 0.26879 0.26892 0.26894 0.26985 0.27347 



-------------------------------------------------------------------




IQR 



      n missing  unique    Info    Mean     .05     .10     .25 



   3168       0    3073       1 0.08431 0.02549 0.02931 0.04256 



    .50     .75     .90     .95 



0.09428 0.11418 0.13284 0.15632 



 




lowest : 0.01456 0.01492 0.01511 0.01549 0.01659




highest: 0.24530 0.24597 0.24819 0.24877 0.25223 



-------------------------------------------------------------------




skew 



      n missing  unique    Info    Mean     .05     .10     .25 



   3168       0    3166       1    3.14   1.123   1.299   1.650 



    .50     .75     .90     .95 



  2.197   2.932   3.916   6.918 



 




lowest :  0.1417  0.2850  0.3260  0.5296  0.5487




highest: 32.3507 33.1673 33.5663 34.5375 34.7255 



-------------------------------------------------------------------




kurt 



      n missing  unique    Info    Mean     .05     .10     .25 



   3168       0    3166       1   36.57   3.755   4.293   5.670 



    .50     .75     .90     .95 



  8.318  13.649  27.294  75.169 



 




lowest :    2.068    2.210    2.269    2.293    2.463




highest: 1128.535 1193.434 1202.685 1271.354 1309.613 



-------------------------------------------------------------------




sp.ent 



      n missing  unique    Info    Mean     .05     .10     .25 



   3168       0    3166       1  0.8951  0.8168  0.8322  0.8618 



    .50     .75     .90     .95 



 0.9018  0.9287  0.9513  0.9630 



 




lowest : 0.7387 0.7476 0.7477 0.7485 0.7487




highest: 0.9764 0.9765 0.9765 0.9785 0.9820 



-------------------------------------------------------------------




sfm 



      n missing  unique    Info    Mean     .05     .10     .25 



   3168       0    3166       1  0.4082  0.1584  0.1883  0.2580 



    .50     .75     .90     .95 



 0.3963  0.5337  0.6713  0.7328 



 




lowest : 0.03688 0.08024 0.08096 0.08220 0.08266




highest: 0.82259 0.82267 0.82610 0.83135 0.84294 



-------------------------------------------------------------------




mode 



      n missing  unique    Info    Mean     .05     .10     .25 



   3168       0    2825       1  0.1653 0.00000 0.01629 0.11802 



    .50     .75     .90     .95 



0.18660 0.22110 0.24901 0.26081 



 




lowest : 0.0000000 0.0007279 0.0007749 0.0008008 0.0008427




highest: 0.2791181 0.2795230 0.2795852 0.2797034 0.2800000 



-------------------------------------------------------------------




centroid 



      n missing  unique    Info    Mean     .05     .10     .25 



   3168       0    3166       1  0.1809  0.1260  0.1411  0.1637 



    .50     .75     .90     .95 



 0.1848  0.1991  0.2177  0.2291 



 




lowest : 0.03936 0.04825 0.05965 0.05978 0.06218




highest: 0.24353 0.24436 0.24704 0.24964 0.25112 



-------------------------------------------------------------------




meanfun 



      n missing  unique    Info    Mean     .05     .10     .25 



   3168       0    3166       1  0.1428 0.09363 0.10160 0.11700 



    .50     .75     .90     .95 



0.14052 0.16958 0.18519 0.19343 



 




lowest : 0.05557 0.05705 0.06097 0.06254 0.06348




highest: 0.22342 0.22576 0.22915 0.23114 0.23764 



-------------------------------------------------------------------




minfun 



      n missing  unique    Info    Mean     .05     .10     .25 



   3168       0     913       1  0.0368 0.01579 0.01613 0.01822 



    .50     .75     .90     .95 



0.04611 0.04790 0.05054 0.05644 



 




lowest : 0.009775 0.009785 0.009901 0.009911 0.010163




highest: 0.168421 0.178571 0.185185 0.200000 0.204082 



-------------------------------------------------------------------




maxfun 



      n missing  unique    Info    Mean     .05     .10     .25 



   3168       0     123    0.99  0.2588  0.1925  0.2192  0.2540 



    .50     .75     .90     .95 



 0.2712  0.2775  0.2791  0.2791 



 




lowest : 0.1031 0.1053 0.1087 0.1111 0.1124




highest: 0.2774 0.2775 0.2778 0.2791 0.2791 



-------------------------------------------------------------------




meandom 



      n missing  unique    Info    Mean     .05     .10     .25 



   3168       0    2999       1  0.8292  0.1045  0.1888  0.4198 



    .50     .75     .90     .95 



 0.7658  1.1772  1.5602  1.8004 



 




lowest : 0.007812 0.007979 0.007990 0.008185 0.008247




highest: 2.544271 2.591580 2.676989 2.805246 2.957682 



-------------------------------------------------------------------




mindom 



       n  missing   unique     Info     Mean      .05      .10 



    3168        0       77     0.92  0.05265 0.007812 0.007812 



     .25      .50      .75      .90      .95 



0.007812 0.023438 0.070312 0.164062 0.187500 



 




lowest : 0.004883 0.007812 0.014648 0.015625 0.019531




highest: 0.343750 0.351562 0.400391 0.449219 0.458984 



 
                       
                    
                     
                      



鲜花




握手




雷人




路过




鸡蛋





 
                    
                    
                     
                    
                    
                    
                     
                    
                  
                   
                  
                   
                  
                
                 
                
                
                
                 
                 
                
   
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