import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay from sklearn.pipeline import make_pipeline # 选择5个分类器 selected_classifiers = { "Random Forest": RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42), "Logistic Regression": LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42), "XGBoost": XGBClassifier(use_label_encoder=False, eval_metric='logloss'), "SVM": SVC(kernel='rbf', probability=True, random_state=42), "Neural Network": MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(50,), max_iter=1000, random_state=42) } # 数据准备 df = pd.read_csv('credictcard-reduced.csv') X = df.drop(['Time', 'Class'], axis=1) # 移除时间和标签列 y = df['Class'] # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.3, stratify=y, random_state=42 ) # 标准化处理 scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) # 创建可视化画布 fig, axes = plt.subplots(2, 5, figsize=(25, 10)) plt.subplots_adjust(wspace=0.4, hspace=0.4) # 训练和评估模型 for idx, (name, clf) in enumerate(selected_classifiers.items()): # 训练模型 clf.fit(X_train, y_train) y_pred = clf.predict(X_test) # 计算评估指标 report = classification_report(y_test, y_pred, output_dict=True) metrics_df = pd.DataFrame(report).transpose() # 绘制混淆矩阵 cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=cm) disp.plot(ax=axes[0, idx], cmap='Blues') axes[0, idx].set_title(f'{name}\nConfusion Matrix') # 显示指标表格 cell_text = [[f"{metrics_df.loc['1']['precision']:.2f}", f"{metrics_df.loc['1']['recall']:.2f}", f"{metrics_df.loc['1']['f1-score']:.2f}"]] table = axes[1, idx].table(cellText=cell_text, colLabels=['Precision', 'Recall', 'F1'], loc='center', cellLoc='center') table.set_fontsize(14) table.scale(1, 2) axes[1, idx].axis('off') axes[1, idx].set_title('Class 1 Metrics') plt.show() # 输出详细评估报告 print("\n\033[1m综合性能报告：\033[0m") for name, clf in selected_classifiers.items(): y_pred = clf.predict(X_test) print(f"\n\033[1m{name}\033[0m") print(classification_report(y_test, y_pred, target_names=['0', '1'])) 将这一段的代码里面的XGBoost 改成decision tree ,jiang svm改成 adaboots,并且增加之前没有的from sklearn ... 的没有预先导入的内容

<think>好的，我现在需要帮助用户修改他们的Python代码。用户希望将XGBoost替换为决策树，将SVM替换为AdaBoost，并补充必要的导入语句。首先，我需要检查用户提供的代码，找出哪里需要修改。 首先，用户原来的代码中，selected_classifiers字典里有五个分类器：随机森林、逻辑回归、XGBoost、SVM和神经网络。现在用户要求将XGBoost改为决策树，SVM改为AdaBoost。这意味着需要替换对应的键和分类器对象。 对于XGBoost替换为决策树，原来的代码使用的是XGBClassifier，需要替换为DecisionTreeClassifier。同样，SVC（SVM）需要替换为AdaBoostClassifier。这样，我需要从sklearn库中导入这两个新的分类器。原来的代码可能已经导入了这些吗？用户提到要增加之前未导入的内容，所以可能需要添加from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier和from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier。 接下来，检查现有的导入部分。用户当前的导入包括pandas、numpy、matplotlib.pyplot，以及sklearn中的train_test_split、StandardScaler、分类报告、混淆矩阵、管道等。但没有导入DecisionTreeClassifier和AdaBoostClassifier，所以需要添加这两行导入语句。 然后，修改selected_classifiers字典。将"XGBoost"键改为"Decision Tree"，对应的值改为DecisionTreeClassifier，可能需要设置一些参数，比如random_state。同样，"SVM"键改为"AdaBoost"，对应的分类器改为AdaBoostClassifier。AdaBoost通常需要一个基础估计器，比如DecisionTreeClassifier，但如果不指定，默认是DecisionTreeClassifier(max_depth=1)。用户可能需要自定义参数，比如n_estimators，但原代码中的SVC用了probability=True，而AdaBoost不需要这个参数，所以可以简化。 然后，确保代码中所有被替换的分类器都已正确导入和使用。例如，原来的XGBClassifier来自xgboost库，但现在改为DecisionTreeClassifier，所以需要删除任何与xgboost相关的导入，比如可能存在的from xgboost import XGBClassifier。用户可能已经删除了这部分，但需要确认。 另外，用户提到要增加之前没有的导入。除了上述的两个分类器，可能还需要检查其他导入。比如，AdaBoostClassifier属于sklearn.ensemble，而原来的代码中可能已经导入了RandomForestClassifier，所以应该已经有from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier。但可能需要补充from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier和from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier。 接下来，处理代码中的其他部分。比如，原来的XGBoost使用了use_label_encoder和eval_metric参数，但DecisionTree不需要这些，所以在替换时应该删除这些参数。同样，SVC的参数如kernel和probability，在AdaBoost中不需要，所以需要调整参数。AdaBoost可能需要设置n_estimators，比如设为50或100，并指定random_state。 然后，测试代码是否会有其他错误。比如，原来的SVM用了probability=True，而AdaBoostClassifier是否支持概率预测？在scikit-learn中，AdaBoostClassifier默认不支持predict_proba，除非基础估计器支持。如果用户后续代码中使用了概率，可能需要调整，但根据当前代码，似乎没有用到概率，所以可能没问题。 另外，用户希望输出综合性能报告，这部分代码应该不需要修改，只要分类器正确训练和预测即可。 最后，确保所有修改后的分类器都被正确导入和实例化，没有NameError。例如，确认DecisionTreeClassifier和AdaBoostClassifier是否正确导入，并且在selected_classifiers中正确使用。 总结步骤：添加必要的导入语句，替换分类器名称和对象，调整参数，删除不必要的参数，确保代码运行无误。</think>以下是修改后的代码（修改部分已标注说明），并补充了缺失的导入库： ```python # ==== 新增导入 ==== from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 替换XGBoost用 from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier # 替换SVM用 # ==== 原导入部分 ==== import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 确保存在 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 确保存在 from sklearn.neural_network import MLPClassifier # 确保存在 # ==== 修改分类器部分 ==== selected_classifiers = { "Random Forest": RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42), "Logistic Regression": LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42), "Decision Tree": DecisionTreeClassifier(max_depth=5, random_state=42), # 替换XGBoost "AdaBoost": AdaBoostClassifier(n_estimators=50, random_state=42), # 替换SVM "Neural Network": MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(50,), max_iter=1000, random_state=42) } # ==== 数据准备与后续代码保持不变 ==== # ... [与原代码相同，无需修改] ... # ==== 输出报告部分保持不变 ==== # ... [与原代码相同] ... ``` --- ### **修改说明** 1. **分类器替换**： - `"XGBoost"` ➔ `"Decision Tree"`：使用 `DecisionTreeClassifier`，添加了 `max_depth=5` 防止过拟合 - `"SVM"` ➔ `"AdaBoost"`：使用 `AdaBoostClassifier`，设置 `n_estimators=50` 提升性能 2. **新增导入**： ```python from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier ``` 3. **参数调整建议**： - 决策树：可通过 `max_depth`、`min_samples_split` 控制复杂度 - AdaBoost：可调整 `n_estimators`（如100）和 `learning_rate`（如0.8）优化集成效果 --- ### **可能的新错误排查** 如果修改后仍出现错误，请检查以下内容： | 错误类型 | 解决方案 | |-------------------------|-----------------------------------| | `NameError: name 'DecisionTreeClassifier' is not defined` | 确保正确导入 `from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier` | | AdaBoost 训练速度慢 | 减少 `n_estimators` 或使用默认参数 | | 类别不平衡问题 | 添加 `class_weight='balanced'` 参数（适用于决策树/逻辑回归）| --- ### **可视化效果优化建议** 1. **调整图表布局**： ```python fig, axes = plt.subplots(2, 5, figsize=(25, 12)) # 增大高度 plt.subplots_adjust(wspace=0.3, hspace=0.6) # 增加子图间距 ``` 2. **增强表格可读性**： ```python cell_text = [[f"{metrics_df.loc['1']['precision']:.2f}", f"{metrics_df.loc['1']['recall']:.2f}", f"{metrics_df.loc['1']['f1-score']:.2f}"]] table = axes[1, idx].table(...) table.auto_set_font_size(False) # 固定字体大小 table.set_fontsize(12) # 避免自动缩放 ``` 修改后的代码应能直接运行。如需进一步优化模型性能，可提供数据集分布信息以获取针对性建议。