任务25算法模型性能度量标签编码模型持久化练习：机器学习算法基本使用（2024年人工智能初赛题） 任务：MineralType.xlsx为本题的数据文件，其中第1列为矿物类型，其余列为矿物特征信息。现要求利用Python编写代码利用scikit-learn库构建模型，实现矿物分类，具体要求如下： （1） 从数据中随机抽选训练集和测试集，比例为8：2，且随机种子为10； （2） 建立不少于3种机器学习模型。 （3） 打印每种模型下测试集的accuracy及各个类别的recall值，并保留6位小数位数。 （4） 最后将最高的模型测试集accuracy值打印输出。accuracy值越高则得分越高。 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.utils import Bunch df=pd.read_excel('MineralType.xlsx') labels = df.pop('矿物类型') bunch = Bunch(data=df.values, target=labels.values, feature_name=list(df.columns), DESCR="特征为元素含量，标签0~3") x_train ,x_test,y_train,y_test = train_test_split(bunch.data,bunch.target,test_size=0.2,random_state=10) print('第一种：')

<think>嗯，用户现在需要完成一个机器学习的分类任务，题目是关于矿物类型的分类。数据文件是MineralType.xlsx，第一列是矿物类型，其他列是特征。用户需要用Python和scikit-learn库来构建模型，满足几个具体要求。我得仔细分析每一个要求，然后一步步指导用户怎么做。 首先，第一个要求是从数据中随机抽取训练集和测试集，比例8:2，随机种子设为10。用户已经用了train_test_split函数，看起来这部分代码已经有了。不过可能需要检查是否正确分离了数据和标签，尤其是df.pop('矿物类型')是否正确移除了标签列，并将剩下的作为特征。 第二个要求是建立不少于三种机器学习模型。用户可能对选择哪些模型有疑问。常见的分类模型比如逻辑回归、随机森林、支持向量机、K近邻、梯度提升等都可以考虑。需要确保代码中导入并实例化了至少三种不同的模型，比如用户示例中可能用了逻辑回归、随机森林和SVM。 第三个要求是打印每种模型在测试集上的accuracy和各分类的recall值，保留六位小数。这里需要注意scikit-learn中的metrics模块，比如使用accuracy_score和recall_score，其中recall需要指定average参数为None来得到每个类别的值。同时，输出格式需要调整小数位数，可以用round函数或者格式化字符串，比如"{:.6f}".format()。 第四个要求是输出最高的accuracy值，这需要将各个模型的准确率保存下来，比较后取最大值。可能要用一个列表或者字典来存储模型名称和对应的准确率，然后找出最大值。 接下来，用户提供的代码片段中已经导入了train_test_split，并完成了数据的分割。然后打印了“第一种：”，可能接下来需要实例化第一个模型，比如逻辑回归，训练模型，预测，然后计算指标。 可能需要检查是否正确处理了标签编码，比如矿物类型是否是字符串类型，是否需要转换为数值。但题目中提到标签是0~3，可能已经编码好了，所以不需要额外处理。但用户应该确认数据中的标签是否已经是数值型，否则需要用LabelEncoder进行转换。 模型持久化部分，题目里并没有提到需要保存模型，所以可能不需要处理。但任务描述中的“模型持久化练习”可能是一个误解，或者可能题目有其他部分，需要确认。但根据当前问题，可能不需要。 在构建模型时，需要注意不同模型可能需要不同的预处理，比如标准化。例如，SVM和KNN对特征的缩放敏感，可能需要使用StandardScaler进行标准化，而决策树和随机森林则不需要。因此，在代码中可能需要添加预处理步骤，比如使用Pipeline或者单独进行标准化处理。但题目中没有明确要求，所以可能不需要，但可能会影响模型性能，用户可能需要知道这一点。 另外，数据是否存在类别不平衡问题？如果某些矿物类型的样本很少，recall可能会低，这时候可能需要使用分层抽样，但train_test_split中的stratify参数是否被使用？用户代码中目前没有stratify参数，可能影响结果的可重复性或者性能，但题目要求随机种子为10，可能不需要分层，但需要注意。 现在，用户可能需要完成三种模型的训练和评估。例如，可以选择逻辑回归、随机森林、SVM作为三种模型。每个模型都需要进行fit，predict，然后计算accuracy和recall。 对于recall的计算，每个类别的recall需要使用recall_score(y_test, y_pred, average=None)，然后按六位小数打印。例如： print("Recall per class:", [round(r, 6) for r in recall_scores]) 或者使用numpy的around函数。 最后，比较各个模型的accuracy，找出最大值并打印。可以用一个变量来保存最高准确率，或者在最后比较所有模型的准确率列表。 可能的代码结构如下： models = { "Logistic Regression": LogisticRegression(), "Random Forest": RandomForestClassifier(), "SVM": SVC() } highest_accuracy = 0 for name, model in models.items(): model.fit(x_train, y_train) y_pred = model.predict(x_test) acc = accuracy_score(y_test, y_pred) recall = recall_score(y_test, y_pred, average=None) # 打印结果 if acc > highest_accuracy: highest_accuracy = acc print("最高的准确率:", highest_accuracy) 不过需要注意，可能有些模型需要调整参数，比如max_iter增加，否则可能不收敛。例如，逻辑回归默认的max_iter是100，如果数据复杂，可能需要调大，比如max_iter=1000，否则会警告。用户可能需要添加这些参数以避免警告或错误。 此外，随机森林的随机种子可能需要设置，以保证结果可重复。例如，RandomForestClassifier(random_state=10)。 同理，SVM也可以设置random_state，如果使用了基于随机性的部分。 总结步骤： 1. 导入必要的库，包括pandas、sklearn的模型、指标、预处理等。 2. 读取数据，分离特征和标签。 3. 划分训练集和测试集，random_state=10，test_size=0.2。 4. 定义三种不同的分类模型，注意参数设置（如max_iter，random_state等）。 5. 对每个模型进行训练，预测，计算accuracy和recall。 6. 格式化输出结果，保留六位小数。 7. 比较所有模型的accuracy，输出最大值。 可能的代码示例： import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.svm import SVC # 读取数据 df = pd.read_excel('MineralType.xlsx') labels = df.pop('矿物类型') X = df.values y = labels.values # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=10) # 定义模型 models = { "Logistic Regression": LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=10), "Random Forest": RandomForestClassifier(random_state=10), "SVM": SVC(random_state=10) } highest_acc = 0.0 for name, model in models.items(): model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) acc = accuracy_score(y_test, y_pred) recall = recall_score(y_test, y_pred, average=None) print(f"{name}:") print(f"测试集准确率：{acc:.6f}") print("各类别召回率：", [f"{r:.6f}" for r in recall]) print() if acc > highest_acc: highest_acc = acc print(f"最高模型测试集准确率：{highest_acc:.6f}") 这样应该可以满足题目的所有要求。需要注意的是，可能不同模型需要不同的预处理，但题目中没有提到，所以可能不需要。另外，如果数据中存在缺失值或需要标准化，可能需要处理，但题目中的数据可能已经处理好，用户只需直接使用。</think>以下是针对该任务的完整代码实现及分步说明： --- ### 代码实现 ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.svm import SVC # 读取数据并分割特征与标签 df = pd.read_excel('MineralType.xlsx') labels = df.pop('矿物类型') X = df.values y = labels.values # 划分训练集和测试集（8:2，随机种子10） X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.2, random_state=10 ) # 定义三种分类模型 models = { "逻辑回归": LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=10), "随机森林": RandomForestClassifier(random_state=10), "支持向量机": SVC(random_state=10) } highest_accuracy = 0.0 # 记录最高准确率 # 遍历模型训练与评估 for model_name, model in models.items(): # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 预测测试集 y_pred = model.predict(X_test) # 计算指标 acc = accuracy_score(y_test, y_pred) recall = recall_score(y_test, y_pred, average=None) # 打印结果 print(f"【{model_name}】") print(f"测试集准确率: {acc:.6f}") print("各类别召回率:", [f"{r:.6f}" for r in recall]) print("-" * 50) # 更新最高准确率 if acc > highest_accuracy: highest_accuracy = acc # 输出最高准确率 print("\n最高测试集准确率:", f"{highest_accuracy:.6f}") ``` --- ### 关键步骤说明 1. **数据准备** - 使用 `pd.read_excel` 读取Excel文件，`df.pop('矿物类型')` 分离标签列。 - 特征矩阵 `X` 为剩余列的值，标签向量 `y` 为矿物类型。 2. **数据集划分** - `train_test_split` 按8:2比例划分数据集，`random_state=10` 确保可复现性。 3. **模型选择** - 选择三种典型分类模型： - **逻辑回归**：需设置 `max_iter=1000` 确保收敛。 - **随机森林**：集成学习代表模型。 - **支持向量机（SVM）**：适合小样本高维数据。 4. **性能评估** - **准确率（Accuracy）**：整体预测正确的比例，计算方式： $$\text{Accuracy} = \frac{\text{正确预测数}}{\text{总样本数}}$$ - **召回率（Recall）**：每个类别的查全率，计算方式： $$\text{Recall}_i = \frac{\text{正确预测为类别 }i\text{ 的数量}}{\text{实际为类别 }i\text{ 的总数量}}$$ 5. **结果输出** - 格式化保留6位小数：`f"{acc:.6f}"`。 - 动态比较并记录最高准确率。 --- ### 预期输出示例 ``` 【逻辑回归】 测试集准确率: 0.876543 各类别召回率: ['0.912345', '0.854321', '0.888889', '0.833333'] -------------------------------------------------- 【随机森林】 测试集准确率: 0.912345 各类别召回率: ['0.934210', '0.894737', '0.909091', '0.875000'] -------------------------------------------------- 【支持向量机】 测试集准确率: 0.851852 各类别召回率: ['0.888889', '0.800000', '0.857143', '0.818182'] -------------------------------------------------- 最高测试集准确率: 0.912345 ``` --- ### 改进建议 1. **特征标准化**：SVM和逻辑回归对特征尺度敏感，可添加 `StandardScaler` 预处理。 2. **超参数调优**：使用 `GridSearchCV` 搜索最优参数。 3. **交叉验证**：通过交叉验证评估模型稳定性。 此代码可直接运行并满足题目要求，核心逻辑清晰，输出格式规范。