import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score, GridSearchCV, learning_curve from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix, accuracy_score, roc_curve, auc from sklearn.preprocessing import StandardScaler import joblib import os def load_and_preprocess_data(csv_path): """ 加载并预处理数据 Args: csv_path: CSV文件路径 Returns: tuple: (X_scaled, y, scaler, feature_names) """ print(f"Loading data from {csv_path}...") df = pd.read_csv(csv_path) # 打印数据集基本信息 print("\nDataset Overview:") print(f"Number of samples: {df.shape[0]}") print(f"Number of features: {df.shape[1]-2}") # 排除image_name和indicator print("\nFeature Statistics:") print(df[['num_spots', 'max_spot_area', 'total_spot_area', 'indicator']].describe()) # 检查缺失值 if df.isnull().sum().sum() > 0: print("\nWarning: Dataset contains missing values") print(df.isnull().sum()) # 处理缺失值 df = df.dropna() # 准备特征和目标 X = df[['num_spots', 'max_spot_area', 'total_spot_area']] y = df['indicator'] # 缩放特征 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) return X_scaled, y, scaler, X.columns def evaluate_model(model, X_test, y_test, feature_names=None): """ 评估模型性能 Args: model: 训练好的模型 X_test: 测试特征 y_test: 测试标签 feature_names: 特征名称列表 Returns: dict: 包含评估结果的字典 """ y_pred = model.predict(X_test) print("\nModel Evaluation:") print(f"Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred):.4f}") print("\nClassification Report:") print(classification_report(y_test, y_pred)) print("\nConfusion Matrix:") cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) print(cm) results = { 'acc

<think>好的，我现在需要处理用户关于pandas、numpy、sklearn在数据预处理与模型评估方面的函数使用问题。首先，用户希望了解代码片段中函数的功能说明以及如何使用这些库的相关函数。我需要结合用户提供的引用内容，特别是引用1、3、4中的代码示例，来详细解释每个步骤。 首先，我应该分模块回答，每个库单独一个部分，比如pandas、numpy、sklearn，每个部分下再分数据预处理和模型评估。数据预处理需要涵盖特征缩放、二值化等，而模型评估可能包括交叉验证、评估指标等。 接下来，我需要检查用户提供的引用内容，确保正确引用。例如，在解释二值化时，引用1中的Binarizer示例，应该提到threshold参数的作用。MinMaxScaler在引用3和4中都有涉及，需要说明其功能和使用方法，比如feature_range参数。 同时，用户可能希望知道如何结合这些库，比如用pandas读取数据，然后用numpy处理数组，最后用sklearn进行预处理和模型评估。需要给出具体的代码示例，比如使用pandas的DataFrame，结合sklearn的预处理类。 在模型评估方面，用户提到的函数可能包括train_test_split、cross_val_score、metrics中的分类报告等。需要解释这些函数的作用，参数含义，例如test_size、cv等，并给出示例代码。 另外，用户可能对数据预处理的具体步骤有疑问，比如为什么要进行特征缩放，什么时候使用Min-Max，什么时候用Z-score。需要结合引用3和4的内容，解释不同缩放方法的适用场景。 最后，确保回答结构清晰，每个部分都有明确的步骤和示例代码，并且正确引用用户提供的参考文献。例如，在提到二值化时，引用[^1]，在特征缩放时引用[^3]和[^4]。 需要注意用户的引用中并没有提到模型评估的具体内容，所以可能需要依靠常见用法来补充，比如使用sklearn的model_selection和metrics模块。同时，要检查代码示例的正确性，避免语法错误，如缩进、导入库的顺序等。 总结一下，我需要分库分模块讲解，结合引用中的代码，详细说明函数功能、参数、使用步骤，并给出实际例子。同时生成相关问题，帮助用户进一步学习。</think>### 函数功能说明及使用指南 #### 一、Pandas 1. **数据预处理** - **功能**：Pandas主要用于数据加载、清洗和结构化操作（如合并、分组）。 - **关键函数**： - `pd.read_csv()`：读取CSV文件为DataFrame。 - `df.fillna()`：填充缺失值。 - `df.loc[]`：基于标签选择数据（引用中`data_.loc[:,"成绩"]`即选取“成绩”列）。 - **示例代码**： ```python import pandas as pd data = pd.read_csv("data.csv") data['scaled_score'] = (data['score'] - data['score'].min()) / (data['score'].max() - data['score'].min()) # Min-Max缩放 ``` #### 二、NumPy 1. **数值计算** - **功能**：提供多维数组运算和数学函数支持，是机器学习数学计算的基础[^2]。 - **关键函数**： - `np.array()`：将列表转换为数组。 - `reshape(-1,1)`：将一维数组转为二维（引用[^1]中`values.reshape(-1,1)`用于适配Scikit-Learn接口）。 - **示例代码**： ```python import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3]) scaled_arr = (arr - np.min(arr)) / (np.max(arr) - np.min(arr)) # Min-Max缩放 ``` #### 三、Scikit-Learn 1. **数据预处理** - **二值化（Binarizer）** - **功能**：根据阈值将数值特征转换为0/1（引用）。 - **参数**：`threshold`定义分割点。 - **示例代码**： ```python from sklearn.preprocessing import Binarizer transformer = Binarizer(threshold=90).fit_transform(X) # X需为二维数组 ``` - **特征缩放（MinMaxScaler）** - **功能**：将特征缩放到指定范围（默认0-1）。 - **参数**：`feature_range`可自定义范围。 - **示例代码**： ```python from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0,1)) scaled_data = scaler.fit_transform(data) # 输入需为二维数组 ``` 2. **模型评估** - **交叉验证（cross_val_score）** - **功能**：评估模型在数据集上的稳定性。 - **参数**：`estimator`为模型对象，`cv`定义折数。 - **示例代码**： ```python from sklearn.model_selection import cross_val_score scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5) # 5折交叉验证 ``` - **分类报告（classification_report）** - **功能**：输出精确率、召回率等指标。 - **示例代码**： ```python from sklearn.metrics import classification_report print(classification_report(y_true, y_pred)) ``` #### 四、综合应用流程 1. **数据加载与处理** ```python import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler data = pd.read_csv("data.csv") X = data[['feature1', 'feature2']].values # 转换为NumPy数组 scaler = MinMaxScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 特征缩放 ``` 2. **模型训练与评估** ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2) model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) print("准确率:", accuracy_score(y_test, y_pred)) ``` ---