from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import GridSearchCV #利用线性回归和随机森林回归模型预测Age的值 age_nan = pd.DataFrame(train[['Age', 'Sex','SibSp', 'Fare', 'Pclass', 'Embarked']]) age_train = age_nan[age_nan.Age.notnull()] age_test = age_nan[age_nan.Age.isnull()] #线性回归 lr = LinearRegression() lr_grid_pattern = {'fit_intercept': [True], 'normalize': [True]} lr_grid = GridSearchCV(lr, lr_grid_pattern, cv=10, n_jobs=25, verbose=1, scoring='neg_mean_squared_error') lr_grid.fit(age_train.drop("Age",axis=1), age_train["Age"]) print('Age feature Best LR Params:' + str(lr_grid.best_params_)) print('Age feature Best LR Score:' + str(lr_grid.best_score_)) lr = lr_grid.predict(age_test.drop("Age",axis=1)) #随机森林回归 rfr = RandomForestRegressor() rfr_grid_pattern = {'max_depth': [3], 'max_features': [3]} rfr_grid = GridSearchCV(rfr, rfr_grid_pattern, cv=10, n_jobs=25, verbose=1, scoring='neg_mean_squared_error') rfr_grid.fit(age_train.drop("Age",axis=1), age_train["Age"]) print('Age feature Best LR Params:' + str(rfr_grid.best_params_)) print('Age feature Best LR Score:' + str(rfr_grid.best_score_)) rfr = rfr_grid.predict(age_test.drop("Age",axis=1)) #取二者均值 age_test["Age"] = (lr+rfr)/2 #定义年龄分级的函数 def age_level(s): if s <= 15 : #儿童 m = 0 elif s>15 and s<=30: #青年及少年 m = 1 elif s>30 and s<=60: #壮年 m = 2 else: #老年 m = 3 return m df["Age_level"] = df["Age"].apply(age_level)

<think>好的，我需要帮助用户了解如何使用线性回归和随机森林回归模型来预测Age特征的缺失值，并进行年龄分级。用户还希望结合GridSearchCV进行参数调优，并得到示例代码。现在我得仔细分析这个问题，并确保回答结构清晰、步骤正确。 首先，用户提到了使用LinearRegression和RandomForestRegressor，所以需要分别展示这两种模型的用法。同时，他们想用GridSearchCV来优化参数，因此需要说明如何将回归模型与网格搜索结合。另外，年龄分级可能是指将预测的连续年龄值转换为分类变量，比如儿童、青年、中年等，这需要分箱处理。 接下来，我需要考虑数据预处理的步骤。处理缺失值是关键，但用户已经提到要预测Age列的缺失值，所以可能需要先使用其他特征来预测缺失的Age值。这里可能需要先分离出有Age值和无Age值的数据，用有值的部分训练模型，然后预测缺失的部分。 然后，关于代码示例，需要导入必要的库，比如sklearn中的模型、GridSearchCV、预处理工具等。数据加载后，可能需要处理其他缺失值，比如用均值填充，但用户的问题可能假设其他特征已经处理好了，或者需要同时处理。需要明确步骤。 在模型训练部分，对于线性回归和随机森林，需要定义参数网格，比如正则化参数对于线性回归，n_estimators和max_depth对于随机森林。然后使用GridSearchCV进行交叉验证，找到最佳参数。 预测完成后，填充缺失的Age值，接着进行年龄分级。分箱可以使用pandas的cut函数，定义区间和标签。比如0-18为儿童，18-35为青年，35-60为中年，60以上为老年。 需要注意，在填充Age缺失值前，可能需要确保其他特征已经处理过缺失值，因为模型需要这些特征作为输入。例如，用户引用中的SimpleImputer可以用均值填充其他列的缺失值，然后再用回归模型预测Age。 另外，分类方法可能指的是将年龄分箱后的结果作为分类变量，用于后续的分类任务，或者仅仅是生成一个分级列。需要明确这一点，但根据用户的问题，可能只需展示如何分箱。 现在需要整合这些步骤，写出示例代码，并确保代码正确，符合sklearn的使用方法。同时，引用用户提供的参考文献，例如引用[1]关于线性回归类的构建，引用[4]关于SimpleImputer的使用。 可能的问题点包括：数据预处理是否正确，如何划分训练集和测试集（但这里可能不需要，因为是用已知的Age数据预测缺失的），特征的选择是否合适，是否需要标准化处理（对于线性回归通常需要）等。例如，线性回归对特征缩放敏感，所以可能需要StandardScaler，而随机森林不需要。但用户可能希望示例简洁，所以可能在代码中省略这些步骤，或者提到需要注意的地方。 最后，生成相关问题，可能需要围绕模型比较、参数调优、分箱方法、缺失值处理的其他技术等方面提问。</think>### 线性回归与随机森林回归填充Age缺失值及分级方法 #### 步骤说明 1. **数据预处理** - 分离数据集：将`Age`列完整的数据作为训练集，缺失部分作为预测目标 - 对其他特征（如`Fare`, `SibSp`）使用`SimpleImputer`填充缺失值[^4] - 对分类特征进行编码（如`Sex`, `Embarked`使用独热编码） 2. **模型构建与调参** - **线性回归**：通过`GridSearchCV`优化正则化参数 - **随机森林回归**：调优树的数量和深度参数 3. **预测与填充** - 使用最优模型预测缺失的`Age`值 - 合并完整数据集 4. **年龄分级** - 通过分箱（`pd.cut`）将连续年龄转换为分类标签 --- #### 代码示例 ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder from sklearn.compose import ColumnTransformer # 加载数据并预处理 data = pd.read_csv('data.csv') X = data.drop('Age', axis=1) y = data['Age'] # 分离完整数据与缺失数据 known_age = data[data['Age'].notnull()] unknown_age = data[data['Age'].isnull()] # 构建预处理管道 numeric_features = ['Fare', 'SibSp'] categorical_features = ['Sex', 'Embarked'] preprocessor = ColumnTransformer( transformers=[ ('num', SimpleImputer(strategy='mean'), numeric_features), ('cat', OneHotEncoder(), categorical_features) ]) # 定义模型参数网格 models = { 'lr': (LinearRegression(), {'normalize': [True, False]}), 'rf': (RandomForestRegressor(), {'n_estimators': [50, 100], 'max_depth': [3, 5]}) } # 训练与预测 best_preds = [] for name, (model, params) in models.items(): full_pipeline = Pipeline([ ('preprocessor', preprocessor), ('model', model) ]) # 网格搜索 grid = GridSearchCV(full_pipeline, params, cv=5) grid.fit(known_age.drop('Age', axis=1), known_age['Age']) # 预测缺失值 preds = grid.predict(unknown_age.drop('Age', axis=1)) best_preds.append(preds) # 融合预测结果（取平均） final_age = np.mean(best_preds, axis=0) # 填充缺失值 data.loc[data['Age'].isnull(), 'Age'] = final_age # 年龄分级 age_bins = [0, 18, 35, 60, 100] labels = ['Child', 'Youth', 'Middle-aged', 'Senior'] data['Age_Group'] = pd.cut(data['Age'], bins=age_bins, labels=labels) ``` --- #### 核心要点 1. **特征工程**：分类特征需编码为数值（如`OneHotEncoder`），数值特征需填充缺失值[^4] 2. **模型选择**： - 线性回归适合线性关系数据，计算效率高[^1] - 随机森林可捕捉非线性关系，但需要更多计算资源 3. **结果融合**：取两种模型的预测均值可提升鲁棒性[^2] 4. **年龄分级**：分箱阈值应根据数据分布调整，可使用`pd.qcut`按分位数划分 ---