und, upper_bound, new_col_values) X_val.loc[:, col] = new_col_values.astype(X_val[col].dtype) print(X_val.shape) # 填补空缺值KNN X_val = imputer.transform(X_val) # 缩放 X_val = scaler.transform(X_val) X_val = pd.DataFrame(X_val) # 方差 data_feature2 = pd.concat([X_val,y_val],axis=1) X_val = data_feature2.drop(cols_to_drop, axis=1) print(X_val.shape) X_val.columns = X_val.columns.astype(str) # PCA X_val = Pca.transform(X_val) print(X_val.shape) # 特征选择 X_val = rfe.transform(X_val) print(X_val.shape) # PCA X_val = pca.transform(X_val) X_val = pd.DataFrame(X_val) y_pred = svm_classifier.predict(X_val) # 画出预测与真实标签对比 plt.figure(figsize=(4, 3)) plt.plot(y_val, label='True Values (Testing Set)') plt.plot(y_pred, label='Predicted Values (Testing Set)') plt.xlabel('Sample') plt.ylabel('HER_2') plt.title('True vs. Predicted Values (Testing Set)') plt.legend() plt.tight_layout() plt.show() # 评价模型 accuracy_rf = accuracy_score(y_val, y_pred) precision_rf = precision_score(y_val, y_pred) recall_rf = recall_score(y_val, y_pred) f1_rf = f1_score(y_val, y_pred) auc_rf = roc_auc_score(y_val, y_pred) print(f"DNN accuracy: {accuracy_rf:.2f}") print(f"DNN precision: {precision_rf:.2f}") print(f"DNN recall: {recall_rf:.2f}") print(f"DNN F1 score: {f1_rf:.2f}") print(f"DNN AUC score: {auc_rf:.2f}")检查代码是否出现数据泄露问题或者逻辑问题

<think>嗯，用户让我检查这段代码是否存在数据泄露或逻辑问题。首先，我需要仔细阅读代码，理解每个步骤的作用，然后找出可能的问题点。 首先看数据预处理部分。用户用了训练集的统计量（中位数、四分位数）来处理验证集的数据。比如用upper_bound和lower_bound来限制异常值，然后用训练集的均值填充缺失值。这里可能存在数据泄露，因为验证集的处理应该独立于训练集，不能使用训练集的统计信息。正确的做法应该是在训练阶段保存这些参数，然后在验证阶段直接应用，而不是重新计算。 接下来是KNN填补空缺值，这里用了imputer.transform，但不确定这个imputer是否是在训练集上拟合过的。如果是在验证集上重新拟合了KNN，那就会引入验证集的信息到模型中，导致数据泄露。正确的做法应该是使用训练时已经训练好的imputer来处理验证集数据。 然后是标准化部分，用了scaler.transform，同样需要确认这个scaler是否是在训练集上拟合的。如果是用验证集的数据重新拟合了scaler，那就会泄露信息，应该使用之前训练集的均值和标准差。 在特征选择和PCA部分，用户先进行了PCA，然后又用RFE进行特征选择，接着再次应用PCA。这看起来顺序有问题，通常应该先做特征选择，然后再做PCA，或者根据具体需求调整步骤。两次PCA可能会导致信息丢失，或者特征选择后的数据再次降维，可能不合理。需要检查这些转换器（如Pca、rfe、pca）是否都是在训练集上训练好的，验证集是否只是进行了transform而没有重新fit，否则会导致数据泄露。 模型评估部分，用户用了SVM分类器进行预测，但代码里变量名是svm_classifier，而打印的结果却写着DNN的指标，这可能是个笔误，需要确认模型是否正确。 另外，在画图时，如果y_val和y_pred是分类标签（比如0和1），用折线图展示可能不太合适，混淆矩阵或ROC曲线会更直观。折线图更适合连续值预测，分类问题用这种图表可能无法有效展示结果。 最后，验证集的处理流程中，多次对X_val进行赋值和转换，可能某些步骤覆盖了之前的处理，导致数据被错误修改。需要检查每一步的数据形状和转换是否正确应用，尤其是在concat和drop列之后，是否保留了正确的特征。 总结下来，主要问题可能包括：数据预处理时使用了验证集自身的统计量导致泄露，特征处理和降维步骤的顺序及是否正确应用了训练集的转换器，以及模型评估时的指标命名错误。需要逐一检查这些步骤，确保验证集的处理完全基于训练集得到的参数，避免任何来自验证集的信息泄露到训练过程中。</think>这段代码存在较严重的数据泄露问题和若干逻辑问题，需要重点关注以下方面： $\boxed{\text{数据泄露问题}}$ 1. $\textcolor{red}{\textbf{统计量泄露}}$： - 验证集使用了自身上四分位数/下四分位数（upper_bound/lower_bound）进行异常值处理 - 验证集使用了自身均值（new_col_values.mean()）填充缺失值 - 正确做法应使用$\textcolor{blue}{\textbf{训练阶段保存的统计量}}$进行处理 2. $\textcolor{red}{\textbf{预处理流程泄露}}$： - KNNImputer和StandardScaler应该使用$\textcolor{blue}{\textbf{训练阶段拟合好的}}$转换器 - PCA、RFE等降维/特征选择方法需使用$\textcolor{blue}{\textbf{训练阶段训练好的}}$模型参数 $\boxed{\text{逻辑问题}}$ 1. $\textbf{预处理顺序混乱}$： ```python # 错误顺序示例 X_val = imputer.transform(X_val) # 先填补缺失 X_val = scaler.transform(X_val) # 后标准化 # 正确顺序应是先标准化再填补（根据具体场景调整） ``` 2. $\textbf{重复降维操作}$： ```python X_val = Pca.transform(X_val) # 第一次PCA X_val = rfe.transform(X_val) # 特征选择 X_val = pca.transform(X_val) # 第二次PCA（变量名大小写不一致） ``` - 变量名`Pca`与`pca`不一致 - 多次降维会导致$\textcolor{red}{\textbf{特征信息过度丢失}}$ 3. $\textbf{标签类型冲突}$： ```python plt.plot(y_val, label='True Values') # 适用于回归问题 # 但使用了accuracy_score等分类指标 -> 说明是分类任务 # 应该使用混淆矩阵等分类可视化方法 ``` $\boxed{\text{改进建议}}$ 1. $\textbf{建立预处理管道}$： ```python # 训练阶段 from sklearn.pipeline import make_pipeline preprocessor = make_pipeline( RobustScaler(), KNNImputer(), PCA(n_components=0.95), RFE(estimator=SVC(kernel="linear")) ) preprocessor.fit(X_train) # 验证阶段 X_val_processed = preprocessor.transform(X_val) ``` 2. $\textbf{避免统计量泄露}$： ```python # 训练阶段保存参数 train_upper_bounds = X_train.quantile(0.75) train_means = X_train.mean() # 验证阶段应用训练集参数 X_val = X_val.clip(lower=train_lower_bounds, upper=train_upper_bounds) X_val.fillna(train_means, inplace=True) ``` 3. $\textbf{分类可视化优化}$： ```python from sklearn.metrics import ConfusionMatrixDisplay ConfusionMatrixDisplay.from_predictions(y_val, y_pred) plt.show() ``` $\boxed{\text{验证指标问题}}$ ```python print(f"DNN accuracy: {accuracy_rf:.2f}") # 变量名显示SVM，输出却写DNN # 应保持命名一致性： print(f"SVM accuracy: {accuracy_svm:.2f}") ``` 建议按照以下顺序重构代码： 1. 训练阶段保存所有预处理参数 2. 建立可复用的预处理管道 3. 验证阶段严格应用训练阶段参数 4. 使用适合分类任务的评估方法 最后提醒：当看到验证集指标异常高（如>0.95）时，需要高度警惕数据泄露的可能性！