``` import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.pipeline import Pipeline # 读取数据 data = pd.read_excel(r"D:\homework\副本2组1.xlsx") # 检查缺失值 print("缺失值统计:") print(data.isnull().sum()) # 处理数据 data1 = data.copy() # 删除前两行（注意：确保列名未被删除） data1.drop(index=[0, 1], inplace=True) # 填充缺失值和替换'未检出' data1.fillna(0, inplace=True) data1.replace('未检出', 0, inplace=True) # 分离目标变量和特征 y = data1['Se'] X = data1.drop(columns=['Se'], axis=1) # 确保正确删除目标列 # 检查X的列名，确保不含'Se' print("\n处理后的特征列名:", X.columns.tolist()) # 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) numeric_features = X.select_dtypes(include=['int64', 'float64']).columns.tolist() categorical_features = X.select_dtypes(include=['object', 'category']).columns.tolist() rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42) # 默认100棵树 rf.fit(X_train, y_train)```进行优化

<think>好的，我现在需要帮助用户优化他们提供的Python代码。首先，我得仔细看看他们的代码，了解他们做了什么，然后找出可以改进的地方。 用户的数据处理部分，他们用data1.drop删除了前两行，可能是因为数据中有无关的行。然后填充了缺失值和替换了'未检出'为0。这里可能有问题，比如直接用0填充是否合适？特别是对于数值型变量，可能应该用均值或中位数。而分类变量可能需要众数。此外，'未检出'可能代表低于检测限的值，替换为0可能合理，但也可以考虑用更小的值或者检测限的一半，这需要根据具体领域知识判断。 接下来，他们分离了目标变量Se，然后划分了训练集和测试集。这里注意到他们没有对分类变量进行处理，比如使用OneHotEncoder，但代码中似乎没有分类特征，因为后面的numeric_features和categorical_features可能为空。需要检查数据中的列类型是否正确，可能用户的数据中所有特征都是数值型，或者分类特征没有被正确识别。例如，如果有些列是字符串类型但被误判为数值型，或者反过来，这会导致后续处理出错。 然后，他们使用了RandomForestRegressor，但没有进行任何特征预处理，比如标准化或缺失值处理。不过，随机森林本身对特征的尺度不敏感，但如果有分类变量需要编码的话，就必须处理。此外，他们创建了numeric_features和categorical_features，但在代码中没有使用这些，可能是之前计划用ColumnTransformer但没完成。所以这里可能存在未使用的变量，或者预处理步骤缺失。 在模型训练部分，他们直接用了默认参数，可能没有调参，导致模型性能不佳。可以建议使用GridSearchCV或RandomizedSearchCV进行超参数优化。另外，他们没有评估模型的表现，比如计算MSE、MAE、R²等指标，这部分需要补充。 此外，代码中有一些可能的错误，比如删除前两行后是否重置了索引？如果没有，可能会在后续处理中出现问题。还有，数据读取时使用了硬编码路径，建议使用相对路径或者配置文件，但可能用户暂时不需要这部分优化。 还有，检查缺失值后打印了结果，但用户可能没有查看这些结果，直接填充了0，这可能导致数据失真。应该先分析缺失值的原因和比例，再决定处理方式。 总结下来，优化的方向可能有以下几点： 1. 数据预处理： - 更合理的缺失值处理，比如用均值、中位数或众数填充。 - 处理'未检出'值，可能需要更合适的方法。 - 确保分类变量被正确识别和编码。 2. 特征工程： - 使用ColumnTransformer和Pipeline来组织预处理步骤。 - 标准化数值特征（虽然随机森林不需要，但如果有其他模型可能需要）。 3. 模型训练与评估： - 添加交叉验证和超参数调优。 - 计算并输出评估指标，如MSE、R²等。 4. 代码结构和可读性： - 去除未使用的变量。 - 添加注释，提高代码可维护性。 - 可能将部分代码封装成函数，方便复用。 接下来，我需要一步步将这些优化点转化为具体的代码修改建议，并确保符合用户的要求，比如使用中文注释，保持结构清晰。同时，要确保LaTeX格式的正确应用，比如在数学公式部分使用$...$或$$...$$。</think>我将分步骤为您优化这段代码，并解释每个改进点的作用： $$改进方案 = 数据预处理优化 + 特征工程优化 + 模型调优 + 评估体系完善$$ 一、数据预处理优化 ```python # 缺失值处理优化 missing_values = data.isnull().sum() print(f"缺失值占比:\n{missing_values/len(data)*100:.2f}%") # 创建智能填充器（根据缺失比例动态处理） def smart_imputer(df, threshold=50): for col in df.columns: missing_percent = df[col].isnull().mean() * 100 if missing_percent > threshold: df.drop(col, axis=1, inplace=True) elif missing_percent > 0: if df[col].dtype == 'object': df[col].fillna('Unknown', inplace=True) else: median = df[col].median() df[col].fillna(median, inplace=True) return df data = smart_imputer(data) ``` 二、特征工程优化 ```python # 创建自动化特征工程管道 numeric_transformer = Pipeline(steps=[ ('imputer', SimpleImputer(strategy='median')), ('scaler', StandardScaler())]) categorical_transformer = Pipeline(steps=[ ('imputer', SimpleImputer(strategy='most_frequent')), ('onehot', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore'))]) preprocessor = ColumnTransformer( transformers=[ ('num', numeric_transformer, numeric_features), ('cat', categorical_transformer, categorical_features)]) ``` 三、模型调优与评估 ```python # 创建优化后的建模管道 pipeline = Pipeline(steps=[ ('preprocessor', preprocessor), ('regressor', RandomForestRegressor(random_state=42))]) # 超参数网格搜索 param_grid = { 'regressor__n_estimators': [100, 200], 'regressor__max_depth': [None, 10, 20], 'regressor__min_samples_split': [2, 5], 'regressor__min_samples_leaf': [1, 2] } grid_search = GridSearchCV(pipeline, param_grid, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error', n_jobs=-1) grid_search.fit(X_train, y_train) # 模型评估 def evaluate_model(model, X_test, y_test): y_pred = model.predict(X_test) metrics = { 'MAE': mean_absolute_error(y_test, y_pred), 'RMSE': np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred)), 'R²': r2_score(y_test, y_pred) } print(f"最佳参数: {model.best_params_}") print("评估指标:") for name, value in metrics.items(): print(f"{name}: {value:.4f}") return metrics metrics = evaluate_model(grid_search, X_test, y_test) ``` 四、可视化增强 ```python # 特征重要性可视化 feature_importances = grid_search.best_estimator_.named_steps['regressor'].feature_importances_ feature_names = numeric_features + list(grid_search.best_estimator_.named_steps['preprocessor']\ .named_transformers_['cat'].named_steps['onehot']\ .get_feature_names_out(categorical_features)) plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.barplot(x=feature_importances, y=feature_names) plt.title('特征重要性排名') plt.xlabel('重要性分数') plt.ylabel('特征名称') plt.show() ``` 改进说明： 1. 数据预处理 - 引入缺失值比例阈值处理：当某列缺失值超过$50\%$时自动删除该列 - 使用中位数填充数值特征，避免简单填$0$带来的偏差 - 对分类特征采用「Unknown」填充，保留信息完整性 2. 特征工程 - 建立标准化处理流程：对数值特征执行$z-score$标准化 $$z = \frac{x - \mu}{\sigma}$$ - 实现自动化分类编码：使用One-Hot编码处理分类变量 3. 模型优化 - 引入网格搜索寻找最优超参数组合 - 交叉验证提升模型泛化能力（设置$cv=5$） - 增加并行计算加速训练（$n\_jobs=-1$） 4. 评估体系 - 计算$MAE$, $RMSE$, $R^2$三项核心指标 $$RMSE = \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2}$$ $$R^2 = 1 - \frac{\sum(y_i - \hat{y}_i)^2}{\sum(y_i - \bar{y})^2}$$ - 可视化特征重要性，帮助理解模型决策过程 建议后续优化方向： 1. 添加特征选择步骤（如递归特征消除） 2. 尝试其他回归模型（如XGBoost、LightGBM）进行对比 3. 增加特征交互项或多项式特征 4. 实现自动化超参数优化（如Optuna框架）