Python打卡DAY10

@浙大疏锦行

DAY 10 机器学习建模与评估

知识点：

1. 数据集的划分
2. 机器学习模型建模的三行代码
3. 机器学习模型分类问题的评估

今日代码比较多，但是难度不大，仔细看看示例代码，好好理解下这几个评估指标。

作业：尝试对心脏病数据集采用机器学习模型建模和评估

一.预处理流程回顾

1. 导入库

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。
 
 # 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

2. 读取数据查看数据信息--理解数据

data = pd.read_csv('data.csv')    #读取数据
print("数据基本信息：")
data.info()
print("\n数据前5行预览：")
print(data.head())

处理object数据

discrete_features = data.select_dtypes(include=['object']).columns.tolist()
discrete_features #筛选字符串变量

for feature in discrete_features:
    print(f"\n{feature}的唯一值：")
    print(data[feature].value_counts())

前两个做标签编码 purpose为无序 使用独热编码 Term 是二分类问题用0—1映射

# 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

3. 缺失值处理

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。

4. 异常值处理

5. 离散值处理

6. 删除无用列

7. 划分数据集

8. 特征工程

9. 模型训练

10. 模型评估

11. 模型保存

12. 模型预测

二.划分训练集与测试集

data  = pd.read_csv('data.csv')

from sklearn.model_selection import train_test_split
X = data.drop(['Credit Default'], axis=1) 
y = data['Credit Default'] 
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) 
print(f"训练集形状: {X_train.shape}, 测试集形状: {X_test.shape}")  # 打印训练集和测试集的形状

 6000，17的意思是6000个样本 17个特征 这里以8：2的形式划分了训练集与测试集

补充：

三.模型实例化

from sklearn.svm import SVC #支持向量机分类器
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #K近邻分类器
from sklearn.linear_model import LogisticRegression #逻辑回归分类器
import xgboost as xgb #XGBoost分类器
import lightgbm as lgb #LightGBM分类器
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier #随机森林分类器
from catboost import CatBoostClassifier #CatBoost分类器
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier #决策树分类器
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB #高斯朴素贝叶斯分类器
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

四.模型的训练与测试

 随机森林

rf_model = RandomForestClassifier(random_state=42)
rf_model.fit(X_train, y_train)
rf_pred = rf_model.predict(X_test)

print("\n随机森林 分类报告：")
print(classification_report(y_test, rf_pred))
print("随机森林 混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, rf_pred))

rf_accuracy = accuracy_score(y_test, rf_pred)
rf_precision = precision_score(y_test, rf_pred)
rf_recall = recall_score(y_test, rf_pred)
rf_f1 = f1_score(y_test, rf_pred)
print("随机森林 模型评估指标：")
print(f"准确率: {rf_accuracy:.4f}")
print(f"精确率: {rf_precision:.4f}")
print(f"召回率: {rf_recall:.4f}")
print(f"F1 值: {rf_f1:.4f}")

XGBOOST

xgb_model = xgb.XGBClassifier(random_state=42)
xgb_model.fit(X_train, y_train)
xgb_pred = xgb_model.predict(X_test)

print("\nXGBoost 分类报告：")
print(classification_report(y_test, xgb_pred))
print("XGBoost 混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, xgb_pred))

xgb_accuracy = accuracy_score(y_test, xgb_pred)
xgb_precision = precision_score(y_test, xgb_pred)
xgb_recall = recall_score(y_test, xgb_pred)
xgb_f1 = f1_score(y_test, xgb_pred)
print("XGBoost 模型评估指标：")
print(f"准确率: {xgb_accuracy:.4f}")
print(f"精确率: {xgb_precision:.4f}")
print(f"召回率: {xgb_recall:.4f}")
print(f"F1 值: {xgb_f1:.4f}")

五.对心脏病数据集进行训练与测试