Day13 不平衡数据集的处理

1.数据预处理

# 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
 

2.基础版随机森林模型

 
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))

3.过采样：

3.1 随机过采样

        随机过采样是从少数类中随机选择样本，并将其复制后添加到训练集。

# 以下是添加的过采样代码
 
# 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))
 
 

3.2 Smote过采样

        smote过采样是合成样本的方法。
        1. 对于少数类中的每个样本，计算它与少数类中其他样本的距离，得到其k近邻（一般k取5或其他合适的值）。
        2. 从K近邻中随机选择一个样本。
        3. 计算选定的近邻样本与原始样本之间的差值。
        4. 生成一个在0到1之间的随机数。
        5. 将差值乘以随机数，然后加到原始样本上，得到一个新的合成样本。
        6. 重复上述步骤，直到合成出足够数量的少数类样本，使得少数类和多数类样本数量达到某种平衡。
        7. 使用过采样后的数据集训练模型并评估模型性能。

# 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))

@浙大疏锦行