Ceci est le notebook de ma solution au challenge 25 Le Meilleur Data Scientist de France de datascience.net, avec une base de donnée améliorée et augmentée .
VARIABLES = var_sub + var_num + var_admin + var_cat + var_generics
In [1]:
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from sklearn.model_selection import ShuffleSplit, train_test_split
Continuons en spécifiant quelques paramètres esthétiques pour les outputs.
In [2]:
np.random.seed(sum(map(ord, "aesthetics")))
sns.set_context('notebook')
#pd.set_option('display.mpl_style', 'default') # Make the graphs a bit prettier
plt.style.use('bmh')
plt.rcParams['figure.figsize'] = (15, 5)
# Set some Pandas options
pd.set_option('display.notebook_repr_html', True)
pd.set_option('display.max_columns', 99) # permet de voir toutes les colonnes
pd.set_option('display.max_rows', 25)
pd.options.display.max_colwidth = 50
In [3]:
data_train = pd.read_csv('../data_challenge/master_prix_medoc.csv', encoding='utf-8', sep=';')
data_test = pd.read_csv('../data_challenge/boites_medicaments_test.csv', encoding='utf-8', sep=';')
data_train.drop(['CIS'], axis=1, inplace=True)
In [4]:
print('Les données train ont ' + str(data_train.shape[0]) + ' observables, de ' + str(data_train.shape[1]) + ' variables chacune.')
print('Les données test ont ' + str(data_test.shape[0]) + ' observables, de ' + str(data_test.shape[1]) + ' variables chacune.')
print()
print('----- Data train Keys -----')
for k in data_train.keys():
print (k)
print('----- Data test Keys -----')
for k in data_test.keys():
print(k)
In [5]:
# convert all strings to lowercase and remove all accents, remove spaces
for i in list(data_train.select_dtypes(include=['object'])):
# convert all strings to lowercase and remove all accents
data_train[i] = data_train[i].str.lower()
data_test[i] = data_test[i].str.lower()
# removes space if it is first character
data_train[i] = data_train[i].apply(lambda x : x[1:] if x[0]==' ' else x)
data_test[i] = data_test[i].apply(lambda x : x[1:] if x[0]==' ' else x)
Il est très important de lire la description des variables, afin de correctement appréhender le problème.
In [6]:
data_train['prix'].value_counts()
Out[6]:
In [7]:
sns.distplot(data_train['prix'])
#print (data_train['prix'].describe())
Out[7]:
Ce n'est pas très joli. Essayons d'améliorer les choses en prenant le logarithme des prix.
In [10]:
data_train['logprix'] = ((data_train['prix'].apply(np.log)+1).apply(np.log)+1).apply(np.log)
data_train['logprix'].value_counts()
Out[10]:
In [11]:
sns.distplot(data_train['logprix'])
#print (data_train['logprix'].describe())
Out[11]:
C'est un peu plus joli. Nous avons une belle distribution bimodale, proche d'une gaussienne.
Le challenge utilise la métrique MAPE. Celle-ci n'étant pas disponible dans sklearn, nous la codons manuellement :
In [12]:
# Mean Absolute Percentage Error
def mape_error(y_true, y_pred):
return np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) * 100
Nous constatons, en analysant les variables disponibles, qu'elles sont de quatre types différentes :
Nous constatons également que les taux de remboursements (qui peuvent jouer un role important sur le prix final) sont des string ayant un symbol $%$ à la fin. Nettoyons cette variable et convertissons la en int.
In [13]:
data_train['tx rembours'] = (data_train["tx rembours"]).apply(int)
data_test['tx rembours'] = (data_test["tx rembours"].str.rstrip("%")).apply(int)
In [14]:
data_train['tx rembours'].head()
Out[14]:
In [16]:
temp = data_train['voies admin'].apply(lambda st : st.split(','))
admins = sorted(set([l for j in temp for l in j]))
for voie in admins:
data_train[voie] = data_train['voies admin'].apply(lambda x : 1 if voie in x else 0)
data_test[voie] = data_test['voies admin'].apply(lambda x : 1 if voie in x else 0)
In [17]:
temp = data_train['titulaires'].apply(lambda st : st.split(','))
labos = sorted(set([l for j in temp for l in j]))
for lab in labos:
data_train[lab] = data_train['titulaires'].apply(lambda x : 1 if lab in x else 0)
data_test[lab] = data_test['titulaires'].apply(lambda x : 1 if lab in x else 0)
In [18]:
# Setting the GENERIQUE flag in data_train
idx = 0
for row in data_train.itertuples():
labs = str(row[39])
value_generique = 1 if ('generiques' in labs or 'generics' in labs or 'eurogenerics' in labs) else 0
data_train.set_value(idx, 'generique', int(value_generique))
idx += 1
In [19]:
# Setting the GENERIQUE flag in data_test
idx = 0
for row in data_test.itertuples():
labs = str(row[40])
value_generique = 1 if ('generiques' in labs or 'generics' in labs or 'eurogenerics' in labs) else 0
data_test.set_value(idx, 'generique', int(value_generique))
idx += 1
In [20]:
data_train['substances'].head()
Out[20]:
In [21]:
temp = data_train['substances'].apply(lambda st : st.split(','))
data_train['nb_sub'] = data_train['substances'].apply(lambda st : len(st.split(',')))
data_test['nb_sub'] = data_test['substances'].apply(lambda st : len(st.split(',')))
#data_train['nb_sub'] = ((data_train['nb_sub'].apply(np.log)+1).apply(np.log)+1).apply(np.log)
#data_test['nb_sub'] = ((data_test['nb_sub'].apply(np.log)+1).apply(np.log)+1).apply(np.log)
subs = set([l for j in temp for l in j])
subs = {x[1:] if x[0]==' ' else x for x in subs}
subs = {x[:-1] if x[-1] == ' ' else x for x in subs}
subs = sorted(subs)
for s in subs:
data_train[s] = data_train['substances'].apply(lambda x : 1 if s in x else 0)
data_test[s] = data_test['substances'].apply(lambda x : 1 if s in x else 0)
In [22]:
# variables numériques
var_lib = ['libelle_plaquette', 'libelle_ampoule', 'libelle_flacon',
'libelle_tube', 'libelle_stylo', 'libelle_seringue',
'libelle_pilulier', 'libelle_sachet', 'libelle_comprime',
'libelle_gelule', 'libelle_film', 'libelle_poche',
'libelle_capsule']
var_nb = ['nb_plaquette', 'nb_ampoule',
'nb_flacon', 'nb_tube', 'nb_stylo', 'nb_seringue',
'nb_pilulier', 'nb_sachet', 'nb_comprime', 'nb_gelule',
'nb_film', 'nb_poche', 'nb_capsule', 'nb_ml']
var_num = var_lib + var_nb+ ['tx rembours']
# variables catégorielles
var_cat = ['statut', 'etat commerc', 'agrement col',
'statut admin', 'type proc', 'forme pharma']
# variables dates
var_dates = ['date declar annee', 'date amm annee']
# variable texte
var_txt = ['libelle', 'titulaires', 'substances']
var_admin = list(admins) # voies admin
var_lab = list(labos) # titulaires
var_sub = list(subs)+['nb_sub'] # substances
var_generics = ['generique']
Nous avons besoin de transformer les variables catégorielles en nombre, afin de pouvoir les utiliser dans les algorithmes de machine learning (qui nécessitent des nombres comme paramètres d'entrée).
Pour cela, nous allons utiliser la fonction LabelEncoder()
In [23]:
data_train[var_cat].head()
Out[23]:
In [24]:
for c in var_cat:
le = LabelEncoder()
le.fit(data_train[c].append(data_test[c]))
data_train[c] = le.transform(data_train[c])
data_test[c] = le.transform(data_test[c])
In [25]:
data_train[var_cat].head(5)
Out[25]:
Nous sommes maintenant prêt à définir un modèle prédictif des prix des médicaments.
Nous allons utiliser un modèle Random Forest Regression
Nous allons également utiliser toutes les variables à notre disposition, excepté les variables textuelles.
Enfin, afin d'éviter le surapprentissage et correctement estimer les performances de nos modèles, nous allons utiliser la validation croisée avec le critère k-fold.
In [ ]:
NBROUND = 5
#VARIABLES = var_sub + var_num + var_admin + var_cat + var_dates
VARIABLES = var_sub + var_num + var_admin + var_generics + var_cat
# Random Forest Model
params = {'n_estimators': 10, 'n_jobs':-1}
err = 0
for train_index, test_index in KFold(n_splits=NBROUND).split(data_train):
y = data_train['logprix']
X = data_train[VARIABLES]
X_train, X_test = X.ix[train_index, :], X.ix[test_index, :]
y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
rf = RandomForestRegressor(**params)
rf.fit(X_train, y_train)
pred = rf.predict(X_test)
# ne pas oublier de reprendre l'exponentielle de la prédiction
err += mape_error(np.exp(-1+np.exp(-1+np.exp(y_test))), np.exp(-1+np.exp(-1+np.exp(pred))))
#err += mape_error(np.exp(y_test), np.exp(pred))
#print (mape_error(np.exp(y_test), np.exp(pred)))
print ("*** Random Forest MAPE Error : ", err / NBROUND)
In [26]:
rf = RandomForestRegressor(n_estimators = 200, n_jobs=-1)
VARIABLES = var_sub + var_num + var_admin + var_cat + var_generics
rf.fit(data_train[VARIABLES], data_train['logprix'])
predictions = np.exp(-1+np.exp(-1+np.exp(rf.predict(data_test[VARIABLES]))))
In [28]:
cols = data_train.columns.tolist()
#print(cols)
In [30]:
names = ['libelle', 'libelle_plaquette', 'libelle_ampoule', 'libelle_flacon', 'libelle_tube', 'libelle_stylo', 'libelle_seringue', 'libelle_pilulier', 'libelle_sachet', 'libelle_comprime', 'libelle_gelule', 'libelle_film', 'libelle_poche', 'libelle_capsule', 'nb_plaquette', 'nb_ampoule', 'nb_flacon', 'nb_tube', 'nb_stylo', 'nb_seringue', 'nb_pilulier', 'nb_sachet', 'nb_comprime', 'nb_gelule', 'nb_film', 'nb_poche', 'nb_capsule', 'nb_ml', 'statut', 'etat commerc', 'agrement col', 'tx rembours', 'forme pharma', 'voies admin', 'statut admin', 'date declar annee', 'date amm annee', 'type proc', 'titulaires', 'substances', 'auriculaire', 'buccogingivale', 'cutanee', 'dentaire', 'endocanalaire', 'endosinusale', 'gastrique', 'gastro-enterale', 'gingivale', 'infiltration', 'inhalee', 'intra cholangio-pancreatique', 'intra-arterielle', 'intra-articulaire', 'intra-murale', 'intra-uterine', 'intracaverneuse', 'intradermique', 'intradurale', 'intralesionnelle', 'intramusculaire', 'intraperitoneale', 'intrasereuse', 'intrathecale', 'intraveineuse', 'intraventriculaire cerebrale', 'intravesicale', 'intravitreenne', 'nasale', 'ophtalmique', 'orale', 'periarticulaire', 'peridurale', 'perineurale', 'perioculaire', 'rectale', 'sous-cutanee', 'sublinguale', 'transdermique', 'vaginale', 'voie buccale autre', 'voie extracorporelle autre', 'voie parenterale autre', 'abbott products', 'abbvie (royaume-uni)', 'abdi farma (portugal)', 'accord healthcare (royaume uni)', 'accord healthcare france', 'acino pharma (allemagne)', 'acraf', 'actavis france', 'actavis group (islande)', 'actavis group ptc (islande)', 'addmedica', 'advicenne', 'aerocid', 'agfa healthcare imaging agents (allemagne)', 'aguettant', 'alcon', 'alcon laboratories (royaume-uni)', 'alfa wassermann pharma', 'alk abello (danemark)', 'alkopharma (luxembourg)', 'allergan france', 'allergan pharmaceuticals ireland (irlande)', 'alliance pharmaceuticals (royaume-uni)', 'almirall', 'almirall (espagne)', 'ambapharm', 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pertactine ', "antigenes de surface du virus de l'hepatite b recombinant (proteines s et pre s2)", 'antigenes de surface du virus de la grippe', 'antigenes de surface du virus de la grippe souche a/california/7/2009 (h1n1)pdm09 souche derivee utilisee (nymc x-181)', 'antigenes de surface du virus de la grippe souche a/victoria/361/2011 (h3n2) souche derivee utilisee ivr-165', 'antigenes pertussiques : fimbriae type 2 et 3', 'antimoine', 'antimoniate de meglumine', 'apixaban', 'arginine', 'aripiprazole', 'artemether', 'artenimol', 'ascorbate de sodium', 'ascorbate ferreux', 'ascorbique (acide)', 'asparaginase', 'atazanavir', "atazanavir (sulfate d')", 'atenolol', 'atorvastatine', 'atorvastatine calcique', 'atorvastatine calcique anhydre', 'atorvastatine calcique trihydratee', 'atovaquone', "atropine (sulfate d')", 'axitinib', 'azathioprine', 'azithromycine', 'azithromycine anhydre', 'azithromycine dihydratee', 'azithromycine monohydratee', 'aztreonam', 'bacitracine', 'baclofene', 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d')", 'oxybutynine base', 'oxycodone', "oxycodone (chlorhydrate d')", "oxyde d'aluminium hydrate", 'oxyde de bismuth', 'oxyde de loperamide anhydre', 'oxytetracycline', "oxytetracycline (chlorhydrate d')", 'oxytocine', 'p a s sodique anhydre', 'paliperidone', 'palmier de floride (extrait lipido-sterolique de)', 'palmier de floride (serenoa repens (w.bartram) small.) (extrait du fruit de)', 'palmitate de paliperidone', 'palmitate de retinol', 'pamidronate de sodium', 'pamidronique (acide)', 'pamoate de triptoreline', 'pancreas (poudre de) (porcine)', 'pancreatine', 'pantoprazole', 'pantoprazole sodique sesquihydrate', 'paracetamol', 'paraffine liquide', 'paroxetine (mesilate de)', 'paroxetine base', 'pasireotide', 'pazopanib', 'pazopanib (chlorhydrate de)', 'pefloxacine', 'pefloxacine (mesilate de) dihydrate', 'pegfilgrastim', 'peginterferon alfa-2a', 'peginterferon alfa-2b', 'peginterferon beta-1a', 'pegvisomant', 'penicillamine', 'penicilline v', 'pentamidine (isetionate de)', 'perampanel', 'perindopril', 'perindopril arginine', 'perindopril tert-butylamine', 'permethrine', 'peroxyde de benzoyle', 'peroxyde de benzoyle hydrate', 'phenazone', 'phenobarbital', 'phenobarbital sodique', 'phenol', 'phenoxymethylpenicilline', 'phenylalanine', 'phenylephrine (chlorhydrate de)', 'phenytoine', 'phloroglucinol (trimethyl ether du)', 'phloroglucinol anhydre', 'phloroglucinol dihydrate', 'phloroglucinol hydrate', 'pholcodine', 'phosphate de chloroquine', 'phosphate de codeine anhydre', 'phosphate de codeine hemihydrate', 'phosphate de dexamethasone', 'phosphate de fludarabine', 'phosphate de sitagliptine monohydrate', 'phosphate dipotassique', 'phosphate disodique anhydre', 'phosphate disodique de betamethasone', 'phosphate monopotassique', 'phosphate monosodique dihydrate', 'phosphate monosodique monohydrate', 'phosphate sodique de dexamethasone', 'phosphate sodique de riboflavine dihydrate', 'phosphate tricalcique', 'phytomenadione', 'picloxydine base', 'pilocarpine (chlorhydrate de)', 'pimozide', 'pinaverium (bromure de)', 'pindolol', 'pipamperone (chlorhydrate de)', 'pipamperone base', 'piperacilline', 'piperacilline base', 'piperacilline sodique', 'piperaquine (tetraphosphate de)', 'piperaquine (tetraphosphate de) tetrahydrate', 'pipotiazine', 'pipotiazine (palmitate de)', 'piracetam', 'piretanide', 'pirfenidone', 'piribedil', 'piroxicam', 'piroxicam-betacyclodextrine (complexe)', 'pivalate de flumetasone', 'pizotifene base', 'podophyllotoxine', 'poly(alcool vinylique)', 'polymyxine b (sulfate de)', 'polyoside (de o-acetylate) de neisseria meningitidis', "polyoside de neisseria meningitidis de groupe a conjugue a l'anatoxine tetanique", 'polyoside de neisseria meningitidis de groupe c conjugue a la proteine tetanique', "polyoside de neisseria meningitidis de groupe w-135 conjugue a l'anatoxine tetanique", "polyoside de neisseria meningitidis de groupe y conjugue a l'anatoxine tetanique", "polyoside haemophilus influenzae type b conjugue a l'anatoxine tetanique", 'polystyrene sulfonate de calcium', 'potassium', 'potassium (chlorure de)', 'potassium (clavulanate de)', 'potassium (gluconate de)', 'potassium (phosphate monoacide de)', 'potassium (tartrate acide de)', 'potassium (tartrate de) neutre', "poudre d'opium", 'povidone', 'povidone iodee', 'pramipexole', 'pramipexole (dichlorhydrate de) monohydrate', 'pramipexole base', 'prasugrel', 'prasugrel (chlorhydrate de)', 'pravastatine sodique', 'prazepam', 'prazosine (chlorhydrate de)', 'prazosine base', 'prednisolone', 'prednisolone (metasulfobenzoate sodique de)', 'prednisone', 'pregabaline', 'prilocaine', 'primidone', 'pristinamycine', 'probenecide', 'procarbazine', 'progesterone', 'proguanil (chlorhydrate de)', 'proline', 'promegestone', 'promestriene', 'propafenone (chlorhydrate de)', 'propericiazine', 'propionate de clobetasol', 'propionate de fluticasone', 'propranolol (chlorhydrate de)', 'propylthiouracile', 'proteine de fusion recombinante fhbp de neisseria meningitidis groupe b', 'proteine de fusion recombinante nhba de neisseria meningitidis groupe b', 'proteine diphterique crm 197', 'proteine l1 recombinante adsorbee du virus humain papillomavirus hpv type 11', 'proteine l1 recombinante adsorbee du virus humain papillomavirus hpv type 16', 'proteine l1 recombinante adsorbee du virus humain papillomavirus hpv type 18', 'proteine l1 recombinante adsorbee du virus humain papillomavirus hpv type 6', 'proteine recombinante nada de neisseria meningitidis groupe b', "prunier d'afrique (ecorce de) (extrait mou d')", "prunier d'afrique (extrait de)", 'pseudoephedrine (chlorhydrate de)', 'psyllium (poudre de)', 'pyrantel (embonate de)', 'pyrantel base', 'pyrazinamide', 'pyridostigmine (bromure de)', 'pyridoxine', 'pyrimethamine', 'quetiapine', 'quinagolide', 'quinapril (chlorhydrate de)', 'quinapril base', 'quinidine', 'quinidine (chlorhydrate de)', 'quinidine (gluconate de)', 'quinidine base', 'quinine', 'quinine base', 'rabeprazole', 'rabeprazole base', 'rabeprazole sodique', 'racecadotril', 'raloxifene', 'raloxifene (chlorhydrate de)', 'raloxifene base', 'raltegravir', 'raltegravir potassique', 'ramipril', 'ranibizumab', 'ranitidine (chlorhydrate de)', 'ranitidine base', 'repaglinide', 'reserpine', 'retigabine', 'retinol', 'ribavirine', 'riboflavine', 'rifabutine', 'rifampicine', 'rifamycine sodique', 'rilmenidine', 'rilmenidine (dihydrogenophosphate de)', 'rilpivirine', 'riluzole', 'rimexolone', 'risedronate monosodique', 'risedronate monosodique anhydre', 'risedronate monosodique hemipentahydrate', 'risedronate monosodique monohydrate', 'risedronique (acide)', 'risperidone', 'ritonavir', 'rivaroxaban', 'rivastigmine', 'rivastigmine (hydrogenotartrate de)', 'rivastigmine base', 'rizatriptan', 'romiplostim', 'ropinirole', 'ropinirole (chlorhydrate de)', 'ropinirole base', 'rosuvastatine', 'rosuvastatine calcique', 'rotigotine', 'roxithromycine', 'rufinamide', 'rupatadine', 'saccharomyces cerevisiae', 'salbutamol', 'salicylique (acide)', 'salmeterol base', 'saquinavir', 'saquinavir (mesilate de)', 'saxagliptine', 'secnidazole', 'sel monosodique', 'selegiline (chlorhydrate de)', 'selegiline base', 'selenite de sodium', 'serenoa repens (extrait lipido-sterolique de)', 'serine', 'sertraline', 'sertraline base', 'sevelamer (carbonate de)', 'sevelamer base', 'silice colloidale hydratee', 'silice excipient', 'silodosine', 'simvastatine', 'sirolimus', 'sitagliptine', 'sitagliptine (phosphate de) monohydrate', 'sodium (acetate de)', 'sodium (acetate de) anhydre', 'sodium (acetate de) trihydrate', 'sodium (alginate de)', 'sodium (bicarbonate de)', 'sodium (chlorure de)', 'sodium (cromoglicate de)', 'sodium (dihydrogenophosphate de) dihydrate', 'sodium (glycerophosphate de)', 'sodium (hyaluronate de)', 'sodium (hydrogenophosphate de) dodecahydrate', 'sodium (hypochlorite de)', 'sodium (ioxaglate de)', 'sodium (lactate de)', 'sodium (molybdate de) dihydrate', 'sodium (monofluorophosphate de)', 'sodium (polystyrene sulfonate de)', 'sodium (selenite de) pentahydrate', 'sodium (sulfate de) anhydre', 'sodium (valproate de)', 'solifenacine', "solution d'", 'solution de', 'solution de digluconate de chlorhexidine', 'solution de trinitrine', 'somatotropine', 'somatropine', 'sotalol (chlorhydrate de)', 'souche b/wisconsin/1/2010 souche analogue utilisee (nymc bx-39) derivee de b/hubei-wujiagang/158/2009', 'souche schwartz vivant attenue', 'soufre (hexafluorure de)', 'sous-citrate de bismuth potassique', 'spiramycine', 'spironolactone', 'stavudine', 'stiripentol', 'succimer', 'succinate de frovatriptan monohydrate', 'succinate de metoprolol', 'succinate de solifenacine', 'succinate de sumatriptan', 'succinique (acide)', 'sucralfate', 'sulbactam', 'sulbactam sodique', 'sulfadiazine', 'sulfadiazine argentique', 'sulfafurazol', 'sulfamethoxazole', "sulfate d'abacavir", "sulfate d'hydroxychloroquine", 'sulfate de chloroquine', 'sulfate de framycetine', 'sulfate de gentamicine', 'sulfate de magnesium anhydre', 'sulfate de magnesium heptahydrate', 'sulfate de morphine', 'sulfate de neomycine', 'sulfate de polymyxine b', 'sulfate de potassium', 'sulfate de protamine', 'sulfate de salbutamol', 'sulfate de sodium anhydre', 'sulfate de terbutaline', 'sulfate de vinblastine', 'sulfate de vincristine', 'sulfate de zinc anhydre', 'sulfate de zinc heptahydrate', 'sulfate ferreux', 'sulindac', 'sulpiride', 'sumatriptan', 'sumatriptan (succinate de)', 'tacalcitol', 'tacalcitol monohydrate', 'tacrolimus', 'tacrolimus anhydre', 'tacrolimus monohydrate', 'tamoxifene', 'tamoxifene (citrate de)', 'tamoxifene base', 'tamsulosine', "tartrate d'adrenaline", 'tartrate de brimonidine', 'tartrate de metoprolol', 'tartrate de zolpidem', 'taurine', 'tazarotene', 'tazobactam', 'tazobactam sodique', 'tegument de la', 'telbivudine', 'telithromycine', 'telmisartan', 'temazepam', 'tenofovir disoproxil', 'tenofovir disoproxil (fumarate de)', 'terazosine (chlorhydrate de) dihydrate', 'terazosine base', 'terbinafine', 'terbinafine (chlorhydrate de)', 'terbutaline (sulfate de)', 'teriflunomide', 'teriparatide', 'tertatolol (chlorhydrate de)', 'tetrabenazine', 'tetracaine (chlorhydrate de)', 'tetracosactide', 'tetracycline', 'tetrakis(hydroxymethyl)methane', 'theophylline', 'theophylline anhydre', 'theophylline monohydratee', 'thiamazole', 'thiamine', 'thiamphenicol', 'thiocolchicoside', 'threonine', 'tiagabine (chlorhydrate de) monohydrate', 'tiagabine anhydre', 'tianeptine sodique', 'tiapride (chlorhydrate de)', 'tiapride base', 'tiaprofenique (acide)', 'ticagrelor', 'ticarcilline base', 'ticarcilline sodique', 'ticlopidine (chlorhydrate de)', 'tiemonium (metilsulfate de)', 'timolol', 'timolol (maleate de)', 'timolol base', 'tinidazole', 'tinzaparine sodique', 'tioconazole', 'tiotropium (bromure de) monohydrate', 'tiotropium base', 'tipranavir', 'tixocortol (pivalate de)', 'tobramycine', 'tobramycine (sulfate de)', 'tocilizumab', 'topiramate', 'topotecane', 'topotecane (chlorhydrate de)', 'tosilate de perindopril', 'tramadol base', 'trandolapril', 'tranexamique (acide)', 'travoprost', 'tretinoine', 'triamterene', 'trifenatate de vilanterol', 'triglycerides a chaine moyenne', "triglycerides d'acides omega-3", 'trihexyphenidyle (chlorhydrate de)', 'trimebutine', 'trimethoprime', 'trimethylphloroglucinol', 'trimipramine (maleate acide de)', 'trimipramine base', 'trinitrine', 'trinitrine (solution de)', 'triptoreline', 'triptoreline (embonate de)', 'tropatepine (chlorhydrate de)', 'tropicamide', 'tropisetron', 'trospium (chlorure de)', 'tryptophane l', 'tuberculine purifiee', 'tyrosine', 'urapidil', 'uree', 'uree [13c]', 'urofollitropine', 'ursodesoxycholique (acide)', 'valaciclovir', "valerate d'estradiol", 'valerate de betamethasone', 'valine', 'valproate de sodium', 'valpromide', 'valsartan', 'vaseline', 'venlafaxine', 'verapamil (chlorhydrate de)', 'vesicules de membrane externe (omv) de neisseria meningitidis groupe b', 'vigabatrine', 'vilanterol', 'vildagliptine', 'vinblastine anhydre', 'vinorelbine base', "virus de l'hepatite a souche hm175 inactive adsorbe", 'virus de la grippe fragmente inactive souche a/california/7/2009 (h1n1) pdm09 souche analogue (a/christchurch/16/2010 nib-74xp', 'virus de la grippe fragmente inactive souche a/california/7/2009 (h1n1)pdm09 souche analogue (a/california/7/2009 nymc x-179a)', 'virus de la grippe fragmente inactive souche a/switzerland/9715293/2013 (h3n2) souche analogue (a/south australia/55/2014 ivr-175)', 'virus de la grippe fragmente inactive souche a/switzerland/9715293/2013 (h3n2) souche analogue (a/switzerland/9715293/2013 nib-88)', 'virus de la grippe fragmente inactive souche b/phuket/3073/2013', 'virus de la rougeole', 'virus de la rougeole (souche edmonston enders) (vivant attenue)', 'virus de la rubeole (souche wistar ra 27/3) (vivant attenue)', 'virus de la varicelle souche oka (vivant attenue)', 'virus des oreillons (souche jeryl lynn) (vivant attenue)', 'virus des oreillons (souche rit 4385 derivee de la souche jeryl lynn) attenue', 'virus poliomyelitique souche mahoney de type 1 inactive', 'virus poliomyelitique souche mef-1 de type 2 inactive', 'virus poliomyelitique souche saukett de type 3 inactive', 'virus rubeoleux (souche wistar ra 27/3) attenue', 'vitamine d3', 'warfarine sodique', 'xinafoate de salmeterol', 'zidovudine', 'zinc', 'zinc (acetate de) dihydrate', 'zinc (gluconate de)', 'zinc (gluconate de) trihydrate', 'zofenopril', 'zofenopril calcique', 'zolmitriptan', 'zolpidem (tartrate de)', 'zonisamide', 'zopiclone', 'zuclopenthixol', 'zuclopenthixol (decanoate de)', 'zuclopenthixol (dichlorhydrate de)']
print ("Features sorted by their score:")
print (sorted(zip(map(lambda x: round(x, 4), rf.feature_importances_), names),
reverse=True))
In [ ]:
pd.DataFrame(predictions, index=data_test['id']).to_csv('soumission_rf.csv',
header=['prix'],
sep = ';')
In [ ]:
from sklearn.ensemble import ExtraTreesRegressor
In [ ]:
NBROUND = 5
#VARIABLES = var_sub + var_num + var_admin + var_cat + var_dates
VARIABLES = var_sub + var_num + var_admin + var_cat + var_generics
# Extra Tree Model
params = {'n_estimators': 10, 'n_jobs':-1}
err = 0
for train_index, test_index in KFold(n_splits=NBROUND).split(data_train):
y = data_train['logprix']
X = data_train[VARIABLES]
X_train, X_test = X.ix[train_index, :], X.ix[test_index, :]
y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
extree = ExtraTreesRegressor(**params)
extree.fit(X_train, y_train)
pred = extree.predict(X_test)
# ne pas oublier de reprendre l'exponentielle de la prédiction
err += mape_error(np.exp(-1+np.exp(-1+np.exp(y_test))), np.exp(-1+np.exp(-1+np.exp(pred))))
#err += mape_error(np.exp(y_test), np.exp(pred))
#print (mape_error(np.exp(y_test), np.exp(pred)))
print ("*** Extra Tree MAPE Error : ", err / NBROUND)
In [ ]:
extree = ExtraTreesRegressor(n_estimators = 200, n_jobs=-1)
VARIABLES = var_sub + var_num + var_admin + var_cat + var_generics + var_dates
extree.fit(data_train[VARIABLES], data_train['logprix'])
predictions = np.exp(-1+np.exp(-1+np.exp(extree.predict(data_test[VARIABLES]))))
In [ ]:
pd.DataFrame(predictions, index=data_test['id']).to_csv('soumission_extree.csv',
header=['prix'],
sep = ';')