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。
from sklearn.model_selection import train_test_split
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")
# 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('heart.csv')
# 提取连续值特征
continuous_features = ['age', 'trestbps', 'chol', 'thalach', 'oldpeak']
# 提取离散值特征
discrete_features = ['sex', 'cp', 'fbs', 'restecg', 'exang', 'slope', 'ca', 'thal', 'target']
# 使用映射字典进行转换
mapping = {
'cp': {0: 0, 1: 1, 2: 2, 3: 3},
'restecg': {0: 0, 1: 1, 2: 2},
'slope': {0: 0, 1: 1, 2: 2},
'ca': {0: 0, 1: 1, 2: 2, 3: 3, 4: 4},
'thal': {0: 0, 1: 1, 2: 2, 3: 3}
}
for feature, mapping in mapping.items():
data[feature] = data[feature].map(mapping)
# Purpose 独热编码
columns_to_encode = ['sex','fbs','exang']
data = pd.get_dummies(data, columns=columns_to_encode, drop_first=True)
data2 = pd.read_csv("heart.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
# 划分训练集和测试机
X = data.drop(['target'], axis=1) # 特征，axis=1表示按列删除
y = data['target'] # 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))
# 打印标题，表明这是方差筛选的部分
print("--- 方差筛选 (Variance Threshold) ---")
# 导入需要的工具库
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold # 方差筛选工具，用于剔除方差小的特征
import time # 用于记录代码运行时间，方便比较效率
# 记录开始时间，后面会计算整个过程耗时
start_time = time.time()
# 创建方差筛选器，设置方差阈值为0.01
# 阈值是指方差的最小值，低于这个值的特征会被删除（可以根据数据情况调整阈值）
selector = VarianceThreshold(threshold=0.01)
# 对训练数据进行方差筛选，fit_transform会计算每个特征的方差并剔除不满足阈值的特征
# X_train是原始训练数据，X_train_var是筛选后的训练数据
X_train_var = selector.fit_transform(X_train)
# 对测试数据应用同样的筛选规则，transform会直接用训练数据的筛选结果处理测试数据
# X_test是原始测试数据，X_test_var是筛选后的测试数据
X_test_var = selector.transform(X_test)
# 获取被保留下来的特征名称
# selector.get_support()返回一个布尔值列表，表示哪些特征被保留，这个是selector这个实例化的类的一个方法
# X_train.columns是特征的名称，结合布尔值列表可以提取保留特征的名字
selected_features_var = X_train.columns[selector.get_support()].tolist()
# 打印筛选后保留的特征数量和具体特征名称，方便查看结果
print(f"方差筛选后保留的特征数量: {len(selected_features_var)}")
print(f"保留的特征: {selected_features_var}")
# 创建一个随机森林分类模型，用于在筛选后的数据上进行训练和预测
# random_state=42是为了保证每次运行结果一致，方便教学和对比
rf_model_var = RandomForestClassifier(random_state=42)
# 在筛选后的训练数据上训练模型
# X_train_var是筛选后的特征数据，y_train是对应的目标标签
rf_model_var.fit(X_train_var, y_train)
# 使用训练好的模型对筛选后的测试数据进行预测
# X_test_var是筛选后的测试特征数据，rf_pred_var是预测结果
rf_pred_var = rf_model_var.predict(X_test_var)
# 记录结束时间，计算整个训练和预测过程的耗时
end_time = time.time()
print(f"训练与预测耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒")
# 打印模型在测试集上的分类报告，展示模型的性能
# 分类报告包括精确率、召回率、F1分数等指标，帮助评估模型好坏
print("\n方差筛选后随机森林在测试集上的分类报告：")
print(classification_report(y_test, rf_pred_var))
# 打印混淆矩阵，展示模型预测的详细结果
# 混淆矩阵显示了真实标签和预测标签的对应情况，比如多少样本被正确分类，多少被错分
print("方差筛选后随机森林在测试集上的混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, rf_pred_var))
print("--- Lasso筛选 (L1正则化) ---")
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
import time
start_time = time.time()
# 使用Lasso回归进行特征筛选
lasso = Lasso(alpha=0.01, random_state=42) # alpha值可调整
selector = SelectFromModel(lasso)
selector.fit(X_train, y_train)
X_train_lasso = selector.transform(X_train)
X_test_lasso = selector.transform(X_test)
# 获取筛选后的特征名
selected_features_lasso = X_train.columns[selector.get_support()].tolist()
print(f"Lasso筛选后保留的特征数量: {len(selected_features_lasso)}")
print(f"保留的特征: {selected_features_lasso}")
# 训练随机森林模型
rf_model_lasso = RandomForestClassifier(random_state=42)
rf_model_lasso.fit(X_train_lasso, y_train)
rf_pred_lasso = rf_model_lasso.predict(X_test_lasso)
end_time = time.time()
print(f"训练与预测耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒")
print("\nLasso筛选后随机森林在测试集上的分类报告：")
print(classification_report(y_test, rf_pred_lasso))
print("Lasso筛选后随机森林在测试集上的混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, rf_pred_lasso))
print("--- 树模型自带的重要性筛选 ---")
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
import time
start_time = time.time()
# 使用随机森林的特征重要性进行筛选
rf_selector = RandomForestClassifier(random_state=42)
rf_selector.fit(X_train, y_train)
selector = SelectFromModel(rf_selector, threshold="mean") # 阈值设为平均重要性，可调整
X_train_rf = selector.transform(X_train)
X_test_rf = selector.transform(X_test)
# 获取筛选后的特征名
selected_features_rf = X_train.columns[selector.get_support()].tolist()
print(f"树模型重要性筛选后保留的特征数量: {len(selected_features_rf)}")
print(f"保留的特征: {selected_features_rf}")
# 训练随机森林模型
rf_model_rf = RandomForestClassifier(random_state=42)
rf_model_rf.fit(X_train_rf, y_train)
rf_pred_rf = rf_model_rf.predict(X_test_rf)
end_time = time.time()
print(f"训练与预测耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒")
print("\n树模型重要性筛选后随机森林在测试集上的分类报告：")
print(classification_report(y_test, rf_pred_rf))
print("树模型重要性筛选后随机森林在测试集上的混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, rf_pred_rf))
print("--- SHAP重要性筛选 ---")
import shap
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
import time
start_time = time.time()
# 使用随机森林模型计算SHAP值
rf_shap = RandomForestClassifier(random_state=42)
rf_shap.fit(X_train, y_train)
explainer = shap.TreeExplainer(rf_shap)
shap_values = explainer.shap_values(X_train)
# 计算每个特征的平均SHAP值（取绝对值的平均）
mean_shap = np.abs(shap_values[1]).mean(axis=0) # shap_values[1]对应正类
k = 10 # 选择前10个特征，可调整
top_k_indices = np.argsort(mean_shap)[-k:]
X_train_shap = X_train.iloc[:, top_k_indices]
X_test_shap = X_test.iloc[:, top_k_indices]
# 获取筛选后的特征名
selected_features_shap = X_train.columns[top_k_indices].tolist()
print(f"SHAP重要性筛选后保留的特征数量: {len(selected_features_shap)}")
print(f"保留的特征: {selected_features_shap}")
# 训练随机森林模型
rf_model_shap = RandomForestClassifier(random_state=42)
rf_model_shap.fit(X_train_shap, y_train)
rf_pred_shap = rf_model_shap.predict(X_test_shap)
end_time = time.time()
print(f"训练与预测耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒")
print("\nSHAP重要性筛选后随机森林在测试集上的分类报告：")
print(classification_report(y_test, rf_pred_shap))
print("SHAP重要性筛选后随机森林在测试集上的混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, rf_pred_shap))
print("--- 递归特征消除 (RFE) ---")
from sklearn.feature_selection import RFE
import time
start_time = time.time()
# 使用随机森林作为基础模型进行RFE
base_model = RandomForestClassifier(random_state=42)
rfe = RFE(base_model, n_features_to_select=10) # 选择10个特征，可调整
rfe.fit(X_train, y_train)
X_train_rfe = rfe.transform(X_train)
X_test_rfe = rfe.transform(X_test)
# 获取筛选后的特征名
selected_features_rfe = X_train.columns[rfe.support_].tolist()
print(f"RFE筛选后保留的特征数量: {len(selected_features_rfe)}")
print(f"保留的特征: {selected_features_rfe}")
# 训练随机森林模型
rf_model_rfe = RandomForestClassifier(random_state=42)
rf_model_rfe.fit(X_train_rfe, y_train)
rf_pred_rfe = rf_model_rfe.predict(X_test_rfe)
end_time = time.time()
print(f"训练与预测耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒")
print("\nRFE筛选后随机森林在测试集上的分类报告：")
print(classification_report(y_test, rf_pred_rfe))
print("RFE筛选后随机森林在测试集上的混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, rf_pred_rfe))
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