Press "Enter" to skip to content

阴谋还是悲剧?- 基于机器学习假设检验视角,看泰坦尼克号事件

本站内容均来自兴趣收集,如不慎侵害的您的相关权益,请留言告知,我们将尽快删除.谢谢.

1. 引言

 

0x1:故事背景

 

泰坦尼克号(RMS Titanic),又译作铁达尼号,是英国白星航运公司下辖的一艘奥林匹克级邮轮,排水量46000吨,于1909年3月31日在北爱尔兰贝尔法斯特港的哈兰德与沃尔夫造船厂动工建造,1911年5月31日下水,1912年4月2日完工试航。

 

泰坦尼克号是当时世界上体积最庞大、内部设施最豪华的客运轮船,有“永不沉没”的美誉 。然而不幸的是,在它的处女航中,泰坦尼克号便遭厄运——它从英国南安普敦出发,途经法国瑟堡-奥克特维尔以及爱尔兰科夫(Cobh),驶向美国纽约。1912年4月14日23时40分左右,泰坦尼克号与一座冰山相撞,造成右舷船艏至船中部破裂,五间水密舱进水。次日凌晨2时20分左右,泰坦尼克船体断裂成两截后沉入大西洋底3700米处。2224名船员及乘客中,逾1500人丧生,其中仅333具罹难者遗体被寻回。泰坦尼克号沉没事故为和平时期死伤人数最为惨重的一次海难,其残骸直至1985年才被再度发现,目前受到联合国教育、科学及文化组织的保护。

 

这场耸人听闻的悲剧震惊了国际社会,并为船舶制定了更好的安全规定。造成海难失事的原因之一是乘客和机组人员没有足够的救生艇。尽管幸存下沉有一些运气因素,但有些人比其他人更容易生存,例如妇女,儿童和上流社会。

 

0x2:阴谋还是悲剧

 

在事件发生后,当时有很多阴谋论者怀疑泰坦尼克号事件是一个世纪大阴谋,是航运公司的一次骗保行为,一度争论了很久。

 

当然,笔者并不是历史学家,所以我们这次不从证据学的角度来分析这次事件。相反,我们尝试运用统计学的思维,从数据挖掘与分析层面来看一下,这次事故是真实的可能性有多少。

 

基本假设是这样的,我们首先建立一个二元对立假设,这是本文的最大的基础:

如果是一次骗保行为,则航运公司的目标是将 船给摧毁,除此之外不会有任何其他的行为,那幺船长也不应该表现出任何的绅士和道德楷模风度,或者说,即使是作秀,表现出的道德程度也不应该很强。
如果是一个真实事故,则所有人(包括船长)表现出的行为都是按照人的第一反应作出的,则按照事后幸存者的采访记录,副船长爱德华·约翰·史密斯表现出了惊人的绅士风度和道德楷模风范,他说出了那句着名的话,『 lady and kid first!』,而自己则坚守到最后,非常令人感动。

接下来,我们将通过对数据进行建模,从而看某些特征指标(妇女、小孩)和生还之间是否存在强相关关系,以此推断出上述二元对立的结果。

 

Relevant Link:

 

https://baike.baidu.com/item/%E6%B3%B0%E5%9D%A6%E5%B0%BC%E5%85%8B%E5%8F%B7/5677

 

2. 数据建模

 

0x1:数据集

 

原始数据集可以从 kaggle 这里下载得到,kaggle的原题是做predict的,所以将数据集分为了train/test set,但是笔者这里并不做预测任务,因此将其合并起来作为一个统一的有标数据集,百度网盘链接在这里。

 

链接: https://pan.baidu.com/s/18Ushn_Oms8Q0RLw6TGFMnQ 提取码: u5gt

 

0x2:数据集字段探查

 

 

各个特征字段意义如下:

 

 

0x3:数据缺失值补充

 

在很多统计项目中,由于数据采集手段上的限制,缺失值是非常常见的。因此,这里我们先进行缺失值处理。

 

# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
if __name__ == '__main__':
    dataset_file = "full_dataset.csv"
    dataset = pd.read_csv(dataset_file)
     
    print(dataset.info())

 

 

可以看到,【Sex,Age,Ticket,Fare,Cabin,Embarked】这几个字段都存在缺失值。

 

缺失值处理的思路有以下两种:

1. 默认填充值的范围[(mean – std) ,(mean + std)]。
2. 将缺失的Age当做label,将其他列的属性当做特征,通过已有的Age的记录训练模型,来预测缺失的Age值。

这里采取方法1,以Age为例:

 

for dataset in full_data:
    age_avg = dataset['Age'].mean()
    age_std = dataset['Age'].std()
     
    age_null_count = dataset['Age'].isnull().sum()
    age_default_list = np.random.randint(low=age_avg-age_std,high=age_avg+age_std,size=age_null_count)
     
    dataset['Age'][np.isnan(dataset['Age'])] = age_default_list
    dataset['Age'] = dataset['Age'].astype(int)

 

其他字段以此类推,这里不再赘述,文末会给出完整代码。

 

0x4:离散特征数值化处理

 

对于有限离散的字符串特征,还需要进行映射处理或者one-hot处理。

 

def Passenger_Embarked(x):
    Embarked = {'S':0, 'C':1, 'Q':2}
    return Embarked[x]

 

0x5:特征二次处理 – 专家经验特征

 

除了原始数据集的基础特征之外,还可以基于专家经验进行组合特征,当然这可以通过AutoEncoder进行自动完成,之所以不这幺做的原因是因为AE的内部机制不容易对外暴露,可解释性工作会变得很复杂,因为我们这里使用人工特征组合,并使用XGB进行模型拟合。

 

1. 家族名特征

 

在所有特征中注意到有一个Name字段,这是一个字符串特征,字符串本身是无法输入模型的。显然,我们不能直接将Name进行ascii向量化,因为名字本身是没有任何意义的,我们需要将其groupby处理后得到某种统计意义上的特征。

 

我们发现Name的title name是存在类别的关系的。于是可以对Name进行提取出称呼这一类别title name。

 

import re
def get_title_name(name):
    title_s = re.search(' ([A-Za-z]+)\.', name)
    if title_s:
        return title_s.group(1)
    return ""
for dataset in full_data:
    dataset['TitleName'] = dataset['Name'].apply(get_title_name)
print(pd.crosstab(train['TitleName'],train['Sex']))
###### out
Sex        female  male
TitleName             
Capt            0     1
Col             0     2
Countess        1     0
Don             0     1
Dr              1     6
Jonkheer        0     1
Lady            1     0
Major           0     2
Master          0    40
Miss          182     0
Mlle            2     0
Mme             1     0
Mr              0   517
Mrs           125     0
Ms              1     0
Rev             0     6
Sir             0     1
####可以看出不同的titlename中男女还是有区别的。进一步探索titlename对Survived的影响。
####看出上面的离散取值范围还是比较多,所以可以将较少的几类归为一个类别。
train['TitleName'] = train['TitleName'].replace('Mme', 'Mrs')
train['TitleName'] = train['TitleName'].replace('Mlle', 'Miss')
train['TitleName'] = train['TitleName'].replace('Ms', 'Miss')
train['TitleName'] = train['TitleName'].replace(['Lady', 'Countess','Capt', 'Col',\
     'Don', 'Dr', 'Major', 'Rev', 'Sir', 'Jonkheer', 'Dona'], 'Other')
print (train[['TitleName', 'Survived']].groupby('TitleName', as_index=False).mean())
###### out1
  TitleName  Survived
0    Master  0.575000
1      Miss  0.702703
2        Mr  0.156673
3       Mrs  0.793651
4     Other  0.347826

 

可以看出TitleName对存活率还是有影响差异的,这就说明了TitleName中蕴含了信息,有信息就可以为模型所用。

 

从信息增益的角度出发,最后将TitleName总共为了5个类别:Mrs,Miss,Master,Mr,Other。

 

2. 家庭大小

 

SibSp和Parch分别为同船的兄弟姐妹和父母子女数,离散数据,没有缺失值。于是可以根据该人的家庭情况组合出不同的特征。

 

并且,根据FamilySize大小增加新特征IsAlone。

 

0x6:模型训练

 

# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
import re
from .preprocessing import LabelBinarizer
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
 
import xgboost as xgb
from xgboost import plot_importance
import matplotlib.pyplot as plt
 
def Passenger_sex(x):
    sex = {'female': 0, 'male': 1}
    return sex[x]
 
def Passenger_Embarked(x):
    Embarked = {'S': 0, 'C': 1, 'Q': 2}
    return Embarked[x]
 
def get_title_name(name):
    title_s = re.search(' ([A-Za-z]+)\.', name)
    if title_s:
        return title_s.group(1)
    return ""
 
def Passenger_TitleName(x):
    TitleName = {'Mr':0,'Miss':1, 'Mrs':2, 'Master':3, 'Other':4}
    return TitleName[x]

def data_feature_engineering(full_data, age_default_avg=True, one_hot=True):
    """
    :param full_data:全部数据集,包括train,test
    :param age_default_avg: age默认填充方式,是否使用平均值进行填充
    :param one_hot: Embarked字符处理是否是one_hot编码还是映射处理
    :return:处理好的数据集
    """
    for dataset in full_data:
        # Pclass,Parch,SibSp不需要处理
         
        # Sex用 0,1做映射,{'female':0, 'male':1}
        dataset['Sex'] = dataset['Sex'].map(Passenger_sex).astype(int)
         
        # SibSp和Parch均没有空值,组合特征FamilySize
        dataset['FamilySize'] = dataset['SibSp'] + dataset['Parch'] + 1
         
        # 根据FamilySize大小增加新特征IsAlone
        dataset['IsAlone'] = 0
        isAlone_mask = dataset['FamilySize'] == 1
        dataset.loc[isAlone_mask, 'IsAlone'] = 1
         
        # Fare数据存在空值,先填充
        fare_median = dataset['Fare'].median()
        dataset['Fare'] = dataset['Fare'].fillna(fare_median)
         
        # Embarked存在空值,众数填充,映射处理或者one-hot 编码
        dataset['Embarked'] = dataset['Embarked'].fillna('S')
        dataset['Embarked'] = dataset['Embarked'].astype(str)
        if one_hot:
            # 因为OneHotEncoder只能编码数值型,所以此处使用LabelBinarizer进行独热编码
            Embarked_arr = LabelBinarizer().fit_transform(dataset['Embarked'])
            dataset['Embarked_0'] = Embarked_arr[:, 0]
            dataset['Embarked_1'] = Embarked_arr[:, 1]
            dataset['Embarked_2'] = Embarked_arr[:, 2]
            dataset.drop('Embarked', axis=1, inplace=True)
        else:
            # 字符映射处理
            dataset['Embarked'] = dataset['Embarked'].map(Passenger_Embarked).astype(int)
             
        # Name选取称呼Title_name,{'Mr':0,'Miss':1, 'Mrs':2, 'Master':3, 'Other':4}
        dataset['TitleName'] = dataset['Name'].apply(get_title_name)
        dataset['TitleName'] = dataset['TitleName'].replace('Mme','Mrs')
        dataset['TitleName'] = dataset['TitleName'].replace('Mlle', 'Miss')
        dataset['TitleName'] = dataset['TitleName'].replace('Ms', 'Miss')
        dataset['TitleName'] = dataset['TitleName'].replace(['Lady', 'Countess', 'Capt', 'Col', \
                                                             'Don', 'Dr', 'Major', 'Rev', 'Sir', 'Jonkheer', 'Dona'],
                                                            'Other')
        dataset['TitleName'] = dataset['TitleName'].map(Passenger_TitleName).astype(int)
         
        # age 缺失值,可以使用随机值填充,也可以用RF预测
        if age_default_avg:
            # 缺失值使用avg处理
            age_avg = dataset['Age'].mean()
            age_std = dataset['Age'].std()
            age_null_count = dataset['Age'].isnull().sum()
            age_default_list = np.random.randint(low=age_avg-age_std, high=age_avg+age_std, size=age_null_count)
            dataset.loc[np.isnan(dataset['Age']),'Age'] = age_default_list
            dataset['Age'] = dataset['Age'].astype(int)
             
        else:
            # 将age作为label,使用RF的age
            # 特征为TitleName,Sex,pclass,SibSP,Parch,IsAlone,CategoricalFare,FamileSize,Embarked
            feature_list = ['TitleName', 'Sex', 'Pclass', 'SibSp', 'Parch', 'IsAlone', 'CategoricalFare',
                            'FamilySize', 'Embarked', 'Age']
            if one_hot:
                feature_list.append('Embarked_0')
                feature_list.append('Embarked_1')
                feature_list.append('Embarked_2')
                feature_list.remove('Embarked')
                 
            Age_data = dataset.loc[:, feature_list]
            un_Age_mask = np.isnan(Age_data['Age'])
            Age_train = Age_data[~un_Age_mask]  #要训练的Age
 
            feature_list.remove('Age')
             
            rf0 = RandomForestRegressor(n_estimators=60, oob_score=True, min_samples_split=10, min_samples_leaf=2, max_depth=7, random_state=10)
            rf0.fit(Age_train[feature_list], Age_train['Age'])
            def set_default_age(age):
                if np.isnan(age['Age']):
                    data_x = np.array(age.loc[feature_list]).reshape(1,-1)
                    age_v = np.round(rf0.predict(data_x))[0]
                    print(age_v)
                    return age_v
                return age['Age']
            dataset['Age'] = dataset.apply(set_default_age, axis=1)
    return full_data
 
 
# 特征选择
def data_feature_select(full_data):
    """
    :param full_data:全部数据集
    :return:
    """
    drop_list = ['PassengerId', 'Name', 'Ticket', 'Cabin']
    for data_set in full_data:
        # remove meaningless feature
        data_set.drop(drop_list, axis=1, inplace=True)
         
    train_y = np.array(full_data[0]['Survived'])
    train = full_data[0].drop('Survived', axis=1, inplace=False)
      
    return train, train_y

def modelfit(alg,dtrain_x,dtrain_y,useTrainCV=True,cv_flods=5,early_stopping_rounds=50):
    """
    :param alg: 初始模型
    :param dtrain_x:训练数据X
    :param dtrain_y:训练数据y(label)
    :param useTrainCV: 是否使用cv函数来确定最佳n_estimators
    :param cv_flods:交叉验证的cv数
    :param early_stopping_rounds:在该数迭代次数之前,eval_metric都没有提升的话则停止
    """
    if useTrainCV:
        xgb_param = alg.get_xgb_params()
        xgtrain = xgb.DMatrix(dtrain_x,dtrain_y)
        print(alg.get_params()['n_estimators'])
        cv_result = xgb.cv(xgb_param,xgtrain,num_boost_round = alg.get_params()['n_estimators'],
                           nfold = cv_flods, metrics = 'auc', early_stopping_rounds=early_stopping_rounds)
 
        print(cv_result)
        print(cv_result.shape[0])
        alg.set_params(n_estimators=cv_result.shape[0])
    # train data
    alg.fit(train_X,train_y,eval_metric='auc')
    #predict train data
    train_y_pre = alg.predict(train_X)
    print ("\nModel Report")
    print (" : %.4g" % metrics.accuracy_score(train_y, train_y_pre))
    feat_imp = pd.Series(alg.get_booster().get_fscore()).sort_values(ascending=False)
    feat_imp.plot(kind = 'bar',title='Feature Importance')
    plt.ylabel('Feature Importance Score')
    plt.show()
    print(alg)


if __name__ == '__main__':
    dataset_file = "./full_dataset.csv"
    full_data = pd.read_csv(dataset_file)
    full_data = [full_data]
    # feature engineering
    full_data = data_feature_engineering(full_data, age_default_avg=True, one_hot=False)
    # select feature
    train_X, train_y = data_feature_select(full_data)
    print train_X
    print train_y
    # train the model
    # 1. set booster param
    param = {'max_depth': 7, 'eta': 1, 'silent': 1, 'objective': 'reg:linear'}
    param['nthread'] = 4
    param['seed'] = 100
    param['eval_metric'] = 'auc'
    num_round = 10
    dtrain = xgb.DMatrix(data=train_X, label=train_y, missing=-999.0)
    bst_xgboost_model = xgb.train(param, dtrain, num_round)
    # print the feature importance table
    ### plot feature importance
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 15))
    plot_importance(bst_xgboost_model, height = 0.5, ax=ax, max_num_features=64)
    plt.show()

 

3. 结果分析

 

Xgboost训练后得到的特征重要性评估表如下:

 

 

从结果中可以得到几点信息:

Age年龄确实是和是否生还强相关的,占据了主导地位
紧随年龄之后,排名第二的生还因素是Fare(船票价格),这从一定程度上说明,不管是出于富人逃生意识更强,富人有更多机会上到顶层夹板玩了透气,还是说逃生的时候有意识地偏向了富人,财富在其中的作用一定程度上是存在的
排名第三的是Sex(性别),这也副船长的lady fisrt的说法也是一致的
往后的几个特征,从各个维度都说明了生还几率和财富有关

从数据和统计层面可以解读出很多信息,更深层次的猜测,读者朋友可以参阅下面一些链接:

 

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1623250627137421869픴=spider&for=pc
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1621654492865556041픴=spider&for=pc
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1597619726579770526픴=spider&for=pc
http://www.ufo-1.cn/article/201604/896.html

 

同样的分析方法,也可以用于二战珍珠港事件以及911事件的分析,读者朋友可以Google之。

 

笔者这里想说的是,无论什幺时代,什幺时候,总会有喷子无脑地抛出阴谋论的说法,好像所有事情背后总有一个看不见的手在操纵之类的,但是,历史总是在上演各种各样的大事件,所有事件的发生与否从单个事件来看也许是偶然离奇事件,但放到具体历史背景下,合理性是不容置疑的。

 

相反,当某个巨大灾难发生时,当民族遇到危机,当国家遭到危难时,站出来的总是看起来沉默寡言的英雄,正是这些英雄的存在,慰藉了我们的心灵,给了我们温暖与前进的力量,向英雄致敬。

Be First to Comment

发表评论

邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注