DAY 13
不平衡数据集的处理
知识点：
- 不平衡数据集的处理策略：过采样、修改权重、修改阈值
- 交叉验证代码
作业：
从示例代码可以看到 效果没有变好，所以很多步骤都是理想是好的，但是现实并不一定可以变好。这个实验仍然有改进空间，如下。
1. 我还没做smote+过采样+修改权重的组合策略，有可能一起做会变好。
2. 我还没有调参，有可能调参后再取上述策略可能会变好
# 先运行之前预处理好的代码
import pandas as pd
import pandas as pd #用于数据处理和分析，可处理表格数据。
import numpy as np #用于数值计算，提供了高效的数组操作。
import matplotlib.pyplot as plt #用于绘制各种类型的图表
import seaborn as sns #基于matplotlib的高级绘图库，能绘制更美观的统计图形。
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
# 设置中文字体（解决中文显示问题）
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # Windows系统常用黑体字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 正常显示负号
data = pd.read_csv('data.csv') #读取数据
# 先筛选字符串变量
discrete_features = data.select_dtypes(include=['object']).columns.tolist()
# Home Ownership 标签编码
home_ownership_mapping = {
'Own Home': 1,
'Rent': 2,
'Have Mortgage': 3,
'Home Mortgage': 4
}
data['Home Ownership'] = data['Home Ownership'].map(home_ownership_mapping)
# Years in current job 标签编码
years_in_job_mapping = {
'< 1 year': 1,
'1 year': 2,
'2 years': 3,
'3 years': 4,
'4 years': 5,
'5 years': 6,
'6 years': 7,
'7 years': 8,
'8 years': 9,
'9 years': 10,
'10+ years': 11
}
data['Years in current job'] = data['Years in current job'].map(years_in_job_mapping)
# Purpose 独热编码，记得需要将bool类型转换为数值
data = pd.get_dummies(data, columns=['Purpose'])
data2 = pd.read_csv("data.csv") # 重新读取数据，用来做列名对比
list_final = [] # 新建一个空列表，用于存放独热编码后新增的特征名
for i in data.columns:
if i not in data2.columns:
list_final.append(i) # 这里打印出来的就是独热编码后的特征名
for i in list_final:
data[i] = data[i].astype(int) # 这里的i就是独热编码后的特征名
# Term 0 - 1 映射
term_mapping = {
'Short Term': 0,
'Long Term': 1
}
data['Term'] = data['Term'].map(term_mapping)
data.rename(columns={'Term': 'Long Term'}, inplace=True) # 重命名列
continuous_features = data.select_dtypes(include=['int64', 'float64']).columns.tolist() #把筛选出来的列名转换成列表
# 连续特征用中位数补全
for feature in continuous_features:
mode_value = data[feature].mode()[0] #获取该列的众数。
data[feature].fillna(mode_value, inplace=True) #用众数填充该列的缺失值，inplace=True表示直接在原数据上修改。
# 最开始也说了 很多调参函数自带交叉验证，甚至是必选的参数，你如果想要不交叉反而实现起来会麻烦很多
# 所以这里我们还是只划分一次数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = data.drop(['Credit Default'], axis=1) # 特征，axis=1表示按列删除
y = data['Credit Default'] # 标签
# 按照8:2划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 80%训练集，20%测试集
# 先运行之前预处理好的代码
import pandas as pd
import pandas as pd #用于数据处理和分析，可处理表格数据。
import numpy as np #用于数值计算，提供了高效的数组操作。
import matplotlib.pyplot as plt #用于绘制各种类型的图表
import seaborn as sns #基于matplotlib的高级绘图库，能绘制更美观的统计图形。
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
# 设置中文字体（解决中文显示问题）
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # Windows系统常用黑体字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 正常显示负号
data = pd.read_csv('python60-days-challenge-master\data.csv') #读取数据
# 先筛选字符串变量
discrete_features = data.select_dtypes(include=['object']).columns.tolist()
# Home Ownership 标签编码
home_ownership_mapping = {
'Own Home': 1,
'Rent': 2,
'Have Mortgage': 3,
'Home Mortgage': 4
}
data['Home Ownership'] = data['Home Ownership'].map(home_ownership_mapping)
# Years in current job 标签编码
years_in_job_mapping = {
'< 1 year': 1,
'1 year': 2,
'2 years': 3,
'3 years': 4,
'4 years': 5,
'5 years': 6,
'6 years': 7,
'7 years': 8,
'8 years': 9,
'9 years': 10,
'10+ years': 11
}
data['Years in current job'] = data['Years in current job'].map(years_in_job_mapping)
# Purpose 独热编码，记得需要将bool类型转换为数值
data = pd.get_dummies(data, columns=['Purpose'])
data2 = pd.read_csv("python60-days-challenge-master\data.csv") # 重新读取数据，用来做列名对比
list_final = [] # 新建一个空列表，用于存放独热编码后新增的特征名
for i in data.columns:
if i not in data2.columns:
list_final.append(i) # 这里打印出来的就是独热编码后的特征名
for i in list_final:
data[i] = data[i].astype(int) # 这里的i就是独热编码后的特征名
# Term 0 - 1 映射
term_mapping = {
'Short Term': 0,
'Long Term': 1
}
data['Term'] = data['Term'].map(term_mapping)
data.rename(columns={'Term': 'Long Term'}, inplace=True) # 重命名列
continuous_features = data.select_dtypes(include=['int64', 'float64']).columns.tolist() #把筛选出来的列名转换成列表
# 连续特征用中位数补全
for feature in continuous_features:
mode_value = data[feature].mode()[0] #获取该列的众数。
data[feature].fillna(mode_value, inplace=True) #用众数填充该列的缺失值，inplace=True表示直接在原数据上修改。
# 最开始也说了 很多调参函数自带交叉验证，甚至是必选的参数，你如果想要不交叉反而实现起来会麻烦很多
# 所以这里我们还是只划分一次数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = data.drop(['Credit Default'], axis=1) # 特征，axis=1表示按列删除
y = data['Credit Default'] # 标签
# 按照8:2划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 80%训练集，20%测试集
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier #随机森林分类器
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score # 用于评估分类器性能的指标
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix #用于生成分类报告和混淆矩阵
import warnings #用于忽略警告信息
warnings.filterwarnings("ignore") # 忽略所有警告信息
# --- 1. 默认参数的随机森林 ---
# 评估基准模型，这里确实不需要验证集
print("--- 1. 默认参数随机森林 (训练集 -> 测试集) ---")
import time # 这里介绍一个新的库，time库，主要用于时间相关的操作，因为调参需要很长时间，记录下会帮助后人知道大概的时长
start_time = time.time() # 记录开始时间
rf_model = RandomForestClassifier(random_state=42)
rf_model.fit(X_train, y_train) # 在训练集上训练
rf_pred = rf_model.predict(X_test) # 在测试集上预测
end_time = time.time() # 记录结束时间
print(f"训练与预测耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒")
print("\n默认随机森林 在测试集上的分类报告：")
print(classification_report(y_test, rf_pred))
print("默认随机森林 在测试集上的混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, rf_pred))
# 1. 随机过采样
from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
ros = RandomOverSampler(random_state=42) # 创建随机过采样对象
X_train_ros, y_train_ros = ros.fit_resample(X_train, y_train) # 对训练集进行随机过采样
print("随机过采样后训练集的形状：", X_train_ros.shape, y_train_ros.shape)
# 训练随机森林模型（使用随机过采样后的训练集）
rf_model_ros = RandomForestClassifier(random_state=42)
start_time_ros = time.time()
rf_model_ros.fit(X_train_ros, y_train_ros)
end_time_ros = time.time()
print(f"随机过采样后训练与预测耗时: {end_time_ros - start_time_ros:.4f} 秒")
# 在测试集上预测
rf_pred_ros = rf_model_ros.predict(X_test)
print("\n随机过采样后随机森林 在测试集上的分类报告：")
print(classification_report(y_test, rf_pred_ros))
print("随机过采样后随机森林 在测试集上的混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, rf_pred_ros))
# 2. SMOTE过采样
from imblearn.over_sampling import SMOTE
smote = SMOTE(random_state=42)
X_train_smote, y_train_smote = smote.fit_resample(X_train, y_train)
print("SMOTE过采样后训练集的形状：", X_train_smote.shape, y_train_smote.shape)
# 训练随机森林模型（使用SMOTE过采样后的训练集）
rf_model_smote = RandomForestClassifier(random_state=42)
start_time_smote = time.time()
rf_model_smote.fit(X_train_smote, y_train_smote)
end_time_smote = time.time()
print(f"SMOTE过采样后训练与预测耗时: {end_time_smote - start_time_smote:.4f} 秒")
# 在测试集上预测
rf_pred_smote = rf_model_smote.predict(X_test)
print("\nSMOTE过采样后随机森林 在测试集上的分类报告：")
print(classification_report(y_test, rf_pred_smote))
print("SMOTE过采样后随机森林 在测试集上的混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, rf_pred_smote))
import numpy as np # 引入 numpy 用于计算平均值等
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold, cross_validate # 引入分层 K 折和交叉验证工具
from sklearn.metrics import make_scorer, accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, confusion_matrix, classification_report
import time
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
# 假设 X_train, y_train, X_test, y_test 已经准备好
# X_train, y_train 用于交叉验证和最终模型训练
# X_test, y_test 用于最终评估
# --- 1. 默认参数的随机森林 (原始代码，作为对比基准) ---
print("--- 1. 默认参数随机森林 (训练集 -> 测试集) ---")
start_time = time.time()
rf_model_default = RandomForestClassifier(random_state=42)
rf_model_default.fit(X_train, y_train)
rf_pred_default = rf_model_default.predict(X_test)
end_time = time.time()
print(f"默认模型训练与预测耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒")
print("\n默认随机森林 在测试集上的分类报告：")
print(classification_report(y_test, rf_pred_default))
print("默认随机森林 在测试集上的混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, rf_pred_default))
print("-" * 50)
# --- 2. 带权重的随机森林 + 交叉验证 (在训练集上进行CV) ---
print("--- 2. 带权重随机森林 + 交叉验证 (在训练集上进行) ---")
# 确定少数类标签 (非常重要！)
# 假设是二分类问题，我们需要知道哪个是少数类标签才能正确解读 recall, precision, f1
# 例如，如果标签是 0 和 1，可以这样查看：
counts = np.bincount(y_train)
minority_label = np.argmin(counts) # 找到计数最少的类别的标签
majority_label = np.argmax(counts)
print(f"训练集中各类别数量: {counts}")
print(f"少数类标签: {minority_label}, 多数类标签: {majority_label}")
# !!下面的 scorer 将使用这个 minority_label !!
# 定义带权重的模型
rf_model_weighted = RandomForestClassifier(
random_state=42,
class_weight='balanced' # 关键：自动根据类别频率调整权重
# class_weight={minority_label: 10, majority_label: 1} # 或者可以手动设置权重字典
)
# 设置交叉验证策略 (使用 StratifiedKFold 保证每折类别比例相似)
cv_strategy = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) # 5折交叉验证
# 定义用于交叉验证的评估指标
# 特别关注少数类的指标，使用 make_scorer 指定 pos_label
# 注意：如果你的少数类标签不是 1，需要修改 pos_label
scoring = {
'accuracy': 'accuracy',
'precision_minority': make_scorer(precision_score, pos_label=minority_label, zero_division=0),
'recall_minority': make_scorer(recall_score, pos_label=minority_label),
'f1_minority': make_scorer(f1_score, pos_label=minority_label)
}
print(f"开始进行 {cv_strategy.get_n_splits()} 折交叉验证...")
start_time_cv = time.time()
# 执行交叉验证 (在 X_train, y_train 上进行)
# cross_validate 会自动完成训练和评估过程
cv_results = cross_validate(
estimator=rf_model_weighted,
X=X_train,
y=y_train,
cv=cv_strategy,
scoring=scoring,
n_jobs=-1, # 使用所有可用的 CPU 核心
return_train_score=False # 通常我们更关心测试折的得分
)
end_time_cv = time.time()
print(f"交叉验证耗时: {end_time_cv - start_time_cv:.4f} 秒")
# 打印交叉验证结果的平均值
print("\n带权重随机森林 交叉验证平均性能 (基于训练集划分)：")
for metric_name, scores in cv_results.items():
if metric_name.startswith('test_'): # 我们关心的是在验证折上的表现
# 提取指标名称（去掉 'test_' 前缀）
clean_metric_name = metric_name.split('test_')[1]
print(f" 平均 {clean_metric_name}: {np.mean(scores):.4f} (+/- {np.std(scores):.4f})")
print("-" * 50)
# --- 3. 使用权重训练最终模型，并在测试集上评估 ---
print("--- 3. 训练最终的带权重模型 (整个训练集) 并在测试集上评估 ---")
start_time_final = time.time()
# 使用与交叉验证中相同的设置来训练最终模型
rf_model_weighted_final = RandomForestClassifier(
random_state=42,
class_weight='balanced'
)
rf_model_weighted_final.fit(X_train, y_train) # 在整个训练集上训练
rf_pred_weighted = rf_model_weighted_final.predict(X_test) # 在测试集上预测
end_time_final = time.time()
print(f"最终带权重模型训练与预测耗时: {end_time_final - start_time_final:.4f} 秒")
print("\n带权重随机森林 在测试集上的分类报告：")
# 确保 classification_report 也关注少数类 (可以通过 target_names 参数指定标签名称)
# 或者直接查看报告中少数类标签对应的行
print(classification_report(y_test, rf_pred_weighted)) # , target_names=[f'Class {majority_label}', f'Class {minority_label}'] 如果需要指定名称
print("带权重随机森林 在测试集上的混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, rf_pred_weighted))
print("-" * 50)
# 对比总结 (简单示例)
print("性能对比 (测试集上的少数类召回率 Recall):")
recall_default = recall_score(y_test, rf_pred_default, pos_label=minority_label)
recall_weighted = recall_score(y_test, rf_pred_weighted, pos_label=minority_label)
print(f" 默认模型: {recall_default:.4f}")
print(f" 带权重模型: {recall_weighted:.4f}")
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