# 数据集特征分析相关库import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns# 数据集预处理相关库from sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.model_selection import train_test_split# K近邻算法相关库from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom sklearn.model_selection import cross_val_scorefrom sklearn.metrics import precision_score,recall_score,f1_scorefrom sklearn.metrics import precision_recall_curve,roc_curve,average_precision_score,auc# 决策树相关库from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier# 随机森林相关库from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier# 逻辑回归相关库from sklearn.linear_model import LogisticRegression# SGD分类相关库from sklearn.linear_model import SGDClassifier

时间: 2025-04-03 21:05:44 浏览: 52

### 数据集特征分析与模型训练 #### 特征分析工具：Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 数据分析通常从加载数据并探索其结构开始。`pandas` 是用于数据操作和清洗的强大库，能够轻松读取 CSV 文件或其他格式的数据，并提供灵活的 DataFrame 结构[^1]。 ```python import pandas as pd # 加载数据 data = pd.read_csv('dataset.csv') # 查看前几行数据 print(data.head()) # 描述统计量 print(data.describe()) ``` 为了可视化数据分布和关系，可以使用 `matplotlib` 和 `seaborn` 库。以下是几种常见的图表： - **折线图** 可以展示时间序列的变化趋势。 - **散点图** 适合观察两个变量之间的关系。 - **柱状图** 能够比较不同类别的数量或比例。 - **直方图** 展现单个数值型变量的频率分布。 - **箱线图** 提供关于异常值的信息以及四分位数范围。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 设置画布大小 plt.figure(figsize=(8, 6)) # 绘制散点图 sns.scatterplot(x='feature_1', y='target', data=data) # 添加标题 plt.title("Feature vs Target") # 显示图像 plt.show() ``` #### 模型训练流程：Sklearn 实现 KNN、决策树、随机森林、逻辑回归和 SGD 分类器 ##### 数据准备在建模之前，需要对数据进行必要的预处理，比如缺失值填充、标准化/归一化等。这可以通过 `sklearn.preprocessing` 完成。 ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler X = data.drop(columns=['target']) y = data['target'] # 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) # 标准化特征 scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) ``` ##### 训练多种算法下面分别介绍了几个常用监督学习算法的应用实例。 ###### K近邻 (K-Nearest Neighbors) KNN 方法简单易懂，适用于小型到中型规模的数据集。 ```python from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn_clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) knn_clf.fit(X_train_scaled, y_train) ``` ###### 决策树 (Decision Tree) 决策树易于解释，但容易过拟合复杂数据。 ```python from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier tree_clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=3) tree_clf.fit(X_train_scaled, y_train) ``` ###### 随机森林 (Random Forest) 随机森林通过组合多个决策树提高泛化能力。 ```python from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=42) rf_clf.fit(X_train_scaled, y_train) ``` ###### 逻辑回归 (Logistic Regression) 逻辑回归主要用于解决二分类问题。 ```python from sklearn.linear_model import LogisticRegression log_reg = LogisticRegression(solver='liblinear') log_reg.fit(X_train_scaled, y_train) ``` ###### 随机梯度下降分类器 (Stochastic Gradient Descent Classifier) SGD 支持大规模稀疏数据上的高效优化。 ```python from sklearn.linear_model import SGDClassifier sgd_clf = SGDClassifier(loss="hinge", penalty="l2", max_iter=1000, tol=1e-3, random_state=42) sgd_clf.fit(X_train_scaled, y_train) ``` #### 性能评估利用交叉验证技术可更可靠地估计模型性能指标如准确率、召回率、F1分数等。 ```python from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report for model_name, clf in [('KNN', knn_clf), ('DT', tree_clf), ('RF', rf_clf), ('LR', log_reg), ('SGD', sgd_clf)]: predictions = clf.predict(X_test_scaled) acc = accuracy_score(y_test, predictions) report = classification_report(y_test, predictions) print(f"{model_name} Accuracy: {acc:.4f}") print(report) ``` #### ROC 曲线绘制借助 `scikitplot` 或者手动调用 `roc_curve` 函数生成接收者操作特性曲线。 ```python import numpy as np import scikitplot as skplt probas_list = [] labels = ['KNN', 'DT', 'RF', 'LR', 'SGD'] models = [knn_clf, tree_clf, rf_clf, log_reg, sgd_clf] for i, m in enumerate(models): probas = m.predict_proba(X_test_scaled)[:, 1].reshape(-1, 1) probas_list.append(probas) all_probas = np.hstack(probas_list) skplt.metrics.plot_roc(y_test, all_probas, plot_micro=False, figsize=(7, 7)) plt.legend(labels) plt.show() ```

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from sklearn.datasets import load_boston import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LassoCV import seaborn as sns from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.decomposition import PCA

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn import metrics from sklearn import preprocessing

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