""" XGBoost房价预测模板 适用于回归任务 """ # 基础库 import pandas as pd import numpy as np # 预处理和评估 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 可视化 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # XGBoost import xgboost as xgb # 1. 数据加载 # 替换为你的数据路径 data = pd.read_csv('F:\房地产\删改.csv') # 显示数据前五行 print("数据预览：") print(data.head(3)) # 2. 数据预处理 # 删除包含缺失值的行（根据实际情况调整处理方式） data = data.dropna() # 分离特征和目标变量（假设目标列名为'price'） X = data.drop('房价', axis=1) y = data['房价'] # 处理分类特征（示例） categorical_cols = data['商业营业用房','办公楼','其他用房'] X = pd.get_dummies(X, columns=categorical_cols) # 数据标准化（根据需求选择） scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 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 ) # 3. 模型配置 model = xgb.XGBRegressor( objective='reg:squarederror', # 回归任务 n_estimators=1000, # 树的数量 learning_rate=0.01, # 学习率 max_depth=5, # 树的最大深度 subsample=0.8, # 样本采样比例 colsample_bytree=0.8, # 特征采样比例 reg_alpha=0.1, # L1正则化 reg_lambda=1, # L2正则化 random_state=42, early_stopping_rounds=50 # 早停法 ) # 4. 模型训练 model.fit( X_train, y_train, eval_set=[(X_test, y_test)], # 验证集 verbose=10 # 每10轮显示进度 ) # 5. 模型评估 # 预测结果 y_pred = model.predict(X_test) # 计算评估指标 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) rmse = np.sqrt(mse) mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred) r2 = r2_score(y_test, y_pred) print(f"\n模型评估：") print(f"MSE: {mse:.2f}") print(f"RMSE: {rmse:.2f}") print(f"MAE: {mae:.2f}") print(f"R² Score: {r2:.2f}") # 6. 特征重要性可视化 # feature_importance = model.feature_importances_ # sorted_idx = np.argsort(feature_importance)[::-1] # # plt.figure(figsize=(12, 6)) # plt.title("特征重要性") # sns.barplot(x=feature_importance[sorted_idx][:15], # 显示前15个重要特征 # y=X.columns[sorted_idx][:15] 这个代码疫情结果哪个地方出现了问题，怎样改正这个问题？

<think>好的，我现在要解决用户提供的XGBoost房价预测模板中的特征重要性可视化部分的问题。首先，用户指出这段代码在运行时会出错，需要找出错误所在并改正。让我仔细看一下用户提供的代码。 首先，用户的问题出现在代码的第6部分，特征重要性可视化。用户提供的代码片段如下： ```python # 6. 特征重要性可视化 # feature_importance = model.feature_importances_ # sorted_idx = np.argsort(feature_importance)[::-1] # # plt.figure(figsize=(12, 6)) # plt.title("特征重要性") # sns.barplot(x=feature_importance[sorted_idx][:15], # 显示前15个重要特征 # y=X.columns[sorted_idx][:15] ``` 看起来这部分代码被注释掉了，用户可能在运行时报错，所以需要检查哪里出问题。让我逐行分析。 首先，用户使用`model.feature_importances_`获取特征重要性，然后使用`np.argsort`对重要性进行排序，得到`sorted_idx`。这部分看起来没问题。 接下来，用户创建了一个图形，设置标题，然后调用`seaborn`的`barplot`函数。这里的问题可能出现在`y=X.columns[sorted_idx][:15]`这一行。 我需要考虑几个可能的问题点： 1. **X的类型问题**：在数据预处理阶段，用户对特征矩阵X进行了标准化处理，使用了`StandardScaler`的`fit_transform`方法，这会返回一个numpy数组，而不是pandas DataFrame。因此，原来的X（DataFrame）在标准化后变成了numpy数组，所以X.columns可能不存在，导致AttributeError。 验证这一点：在代码的预处理部分，用户执行了`X = scaler.fit_transform(X)`，这确实会将DataFrame转换为numpy数组。因此，后续的X不再有columns属性。当用户尝试使用`X.columns`时，就会报错，因为numpy数组没有columns属性。 所以，错误的原因是在标准化之后，X变成了numpy数组，而原来的列名丢失了。因此，在可视化时无法通过X.columns获取特征名称。 解决办法：在标准化之前，保存特征名称到一个变量中，例如`feature_names = X.columns.tolist()`，然后在可视化时使用这个变量。 例如，在数据预处理阶段，当X还是DataFrame的时候： ```python # 分离特征和目标变量后，假设X是DataFrame feature_names = X.columns.tolist() # 然后进行标准化，X变成numpy数组 X = scaler.fit_transform(X) ``` 然后在可视化时，使用保存的feature_names： ```python sns.barplot(x=feature_importance[sorted_idx][:15], y=np.array(feature_names)[sorted_idx][:15]) ``` 这样就能正确引用特征名称了。 2. **索引问题**：当用户使用`sorted_idx`来索引X.columns时，如果X已经是numpy数组，原来的X.columns已经被转换，导致无法正确获取列名。因此，必须提前保存列名。 3. **代码注释问题**：用户可能在取消注释后，没有正确缩进或者缺少括号，比如在`plt.figure`之后，可能没有正确显示图形。但根据用户提供的代码，这部分可能已经被注释掉，所以实际运行时可能出现的错误主要是AttributeError，即X没有columns属性。 此外，用户可能在代码中还有其他潜在的问题，比如： - 在分离特征和目标变量时，是否正确地指定列名？比如用户使用`data.drop('房价', axis=1)`，但原数据中的列名是否正确？比如是否应该是'房价'或者其他名称？不过这部分用户可能已经处理正确，但需要确认。 - 在处理分类特征时，用户使用了`categorical_cols = data['商业营业用房','办公楼','其他用房']`，这可能存在语法错误。在Pandas中，选择多个列应该使用列表，如`categorical_cols = ['商业营业用房', '办公楼', '其他用房']`，否则会引发KeyError，因为data[col1, col2]的语法是错误的。正确的应该是data[categorical_cols]，其中categorical_cols是一个列名列表。 例如，原代码中的： ```python categorical_cols = data['商业营业用房','办公楼','其他用房'] ``` 这行代码是错误的，正确的应该是： ```python categorical_cols = ['商业营业用房', '办公楼', '其他用房'] ``` 否则会触发语法错误，因为用逗号分隔多个列名时，需要用列表。例如，data[['col1', 'col2']]。所以，这可能是一个隐藏的错误，但用户的问题主要集中在特征重要性可视化部分，所以可能用户已经遇到了这个错误，但未提及。 不过用户的问题是关于特征可视化的，所以可能这个错误是另一个问题，但用户当前的问题可能同时存在多个错误。 回到特征重要性可视化问题，总结错误原因：在标准化处理之后，X被转换为numpy数组，丢失了列名，导致在可视化时无法获取特征名称，从而引发AttributeError。 因此，解决办法是在标准化之前保存列名，并在可视化时使用这些列名。 此外，用户提供的代码中可能存在其他问题，比如分类特征处理部分，需要检查是否正确。 现在，针对用户的问题，给出修改后的代码： 在预处理部分保存特征名称： ```python # 分离特征和目标变量（假设目标列名为'price'） X = data.drop('房价', axis=1) y = data['房价'] # 保存特征名称 feature_names = X.columns.tolist() # 处理分类特征（示例） categorical_cols = ['商业营业用房', '办公楼', '其他用房'] # 修正为列表形式 X = pd.get_dummies(X, columns=categorical_cols) # 数据标准化（根据需求选择） scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 此时X变为numpy数组，feature_names需要更新？ # 注意：pd.get_dummies会生成新的列，此时feature_names需要更新为处理后的列名 # 因此，应该在get_dummies之后重新获取特征名称 # 修正后的步骤： X = pd.get_dummies(X, columns=categorical_cols) feature_names = X.columns.tolist() # 在get_dummies之后获取新的列名 # 然后进行标准化 X = scaler.fit_transform(X) ``` 这样，在标准化之前，特征名称已经更新为经过独热编码后的列名。 然后在可视化部分： ```python # 6. 特征重要性可视化 feature_importance = model.feature_importances_ sorted_idx = np.argsort(feature_importance)[::-1] plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.title("特征重要性") sns.barplot(x=feature_importance[sorted_idx][:15], y=np.array(feature_names)[sorted_idx][:15]) plt.xlabel('重要性得分') plt.ylabel('特征名称') plt.show() ``` 这样，使用之前保存的feature_names（在get_dummies之后更新的列名），就能正确显示特征名称。 此外，用户可能在处理分类特征时犯了语法错误，即categorical_cols的定义方式不正确，导致KeyError。例如，原代码中的： ```python categorical_cols = data['商业营业用房','办公楼','其他用房'] ``` 这行代码会报错，因为pandas的列选择应该使用列表，而不是多个参数。正确的应该是： ```python categorical_cols = ['商业营业用房', '办公楼', '其他用房'] ``` 否则，代码尝试访问一个多级索引的列，而这可能不存在，导致KeyError。因此，必须将categorical_cols定义为一个列表，而不是通过data[...]的方式。 因此，用户可能在运行代码时，在处理分类特征的部分遇到了错误，进而导致后续步骤无法执行。但用户当前的问题是关于特征重要性可视化的部分，所以可能需要同时修正这两个问题。 总结需要修改的部分： 1. 分类特征处理中的categorical_cols定义错误。 2. 特征重要性可视化时，因X转换为numpy数组导致列名丢失，需提前保存列名。 3. 在pd.get_dummies之后，特征名称发生变化，需在之后重新获取列名。 因此，修改后的数据预处理部分应为： ```python # 2. 数据预处理 # 删除包含缺失值的行（根据实际情况调整处理方式） data = data.dropna() # 分离特征和目标变量（假设目标列名为'房价'） X = data.drop('房价', axis=1) y = data['房价'] # 处理分类特征（示例） categorical_cols = ['商业营业用房', '办公楼', '其他用房'] # 修改为列表形式 X = pd.get_dummies(X, columns=categorical_cols) # 保存处理后的特征名称 feature_names = X.columns.tolist() # 数据标准化（根据需求选择） scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 转换为numpy数组 # 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 ) ``` 然后在可视化部分使用feature_names： ```python # 6. 特征重要性可视化 feature_importance = model.feature_importances_ sorted_idx = np.argsort(feature_importance)[::-1] plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.title("特征重要性") sns.barplot(x=feature_importance[sorted_idx][:15], # 显示前15个重要特征 y=np.array(feature_names)[sorted_idx][:15]) plt.xlabel('重要性得分') plt.ylabel('特征名称') plt.tight_layout() # 可选，调整布局 plt.show() ``` 这样修改后，应该可以解决特征名称无法找到的问题。 另外，检查用户是否在代码中正确导入了必要的库，例如matplotlib和seaborn，但用户代码开头已经导入，所以应该没问题。 总结用户的问题：特征重要性可视化部分因为X被转换为numpy数组导致列名丢失，以及分类特征列定义错误。 因此，正确的解决方案包括： 1. 修正categorical_cols的定义方式。 2. 在数据预处理阶段保存处理后的特征名称。 3. 在可视化时使用保存的特征名称。</think>在特征重要性可视化部分存在两个主要问题及修正方法： ### 问题分析 1. **列名丢失**：数据标准化时将DataFrame转换为numpy数组，导致特征名称丢失 2. **分类特征列定义错误**：`categorical_cols`使用了错误的语法格式 ### 修正代码 ```python # ===== 数据预处理部分修正 ===== # 分离特征和目标变量 X = data.drop('房价', axis=1) y = data['房价'] # 修正分类特征列定义（使用列表格式） categorical_cols = ['商业营业用房', '办公楼', '其他用房'] # 注意方括号改为列表形式 # 生成哑变量后获取特征名称 X = pd.get_dummies(X, columns=categorical_cols) feature_names = X.columns.tolist() # 存储处理后的特征名称 # ===== 可视化部分修正 ===== # 6. 特征重要性可视化 feature_importance = model.feature_importances_ sorted_idx = np.argsort(feature_importance)[::-1] plt.figure(figsize=(12, 6)) sns.barplot( x=feature_importance[sorted_idx][:15], y=np.array(feature_names)[sorted_idx][:15] # 使用存储的特征名称 ) plt.title("Top 15 重要特征") plt.xlabel('重要性得分') plt.ylabel('特征名称') plt.tight_layout() plt.show() ``` ### 修正说明 1. **列名保存**： - 在`pd.get_dummies()`生成哑变量后立即保存特征名称 - 使用`feature_names = X.columns.tolist()`存储处理后的列名 2. **分类列语法修正**： - 将`categorical_cols`改为标准列表格式 - 原错误形式：`data['A','B','C']` ➔ 正确形式：`['A','B','C']` 3. **可视化适配**： - 使用`np.array(feature_names)[sorted_idx]`对特征名称进行同步排序 - 添加坐标轴标签提升可读性 ### 其他建议 1. 数据标准化前建议使用`ColumnTransformer`保留列名 2. 对分类特征建议优先使用`OrdinalEncoder`或`TargetEncoder` 3. 可添加交叉验证提升模型稳定性 修正后的代码可正常显示特征重要性排序，并能准确反映各特征对房价预测的贡献度。