我使用的软件是visual studio code，我的数据集有15个特征纬度，列名包括：student_id, student_age, sex, gh, ship, studyhours, readfren,readfres, atth, attc, mid2, noteclass, listencla, cgp, ecgp。其中文含义分别对应如下：学生id，性别，毕业高中类型，奖学金类型，阅读非科幻类书籍的频率，阅读科幻类书籍的频率，出戏与本部门有关的研讨会，上课出勤率，期中考试2的准备工作，课堂笔记，课堂聆听，上学期累计学分平均值，毕业时预期累积分数平均值。每一列对应的值我给你1个实例（一共有145条数据，每个数字代表一个含义）：1,1,2,3,3,3,2,2,1,1,1,3,2,1,1。“出席与本部门有关的研讨会”、“上课出勤率”、“期中考试2”的准备工作这几列的数字越小越优，“学生id”和“性别”列的数值不表示优劣，其余列则是数字越大越优。所有列的构成均由1个到5个阿拉伯数字构成。这些列的类型分别为：categorical,categorical,binary,categorical,categorical,categorical,categorical,categorical,binary,categorical,categorical,categorical,categorical,categorical,categorical。在以下代码的基础上，为我用python编写代码：1.来对该数据集进行“逻辑回归”，输出准确率（思考是否需要先对数据集进行特征工程，请不要删除数据）；2.之后继续制作决策树和随机森林，要求使用Scikit-learn 实现决策树（使用 sklearn.tree.DecisionTreeClassifier 类），输出决策树的准确率并且可视化决策树（如决策树混淆矩阵等等），要求输出随森林的准确率并且可视化随机森林（如随机森林混淆矩阵，特征重要性图）。注意：请在“原来的代码”之后加东西即可，前面的部分请不要改变它。如果需要另外安装什么库，请告知我。 “原来的代码”：import pandas as pd import missingno as msno import matplotlib.pyplot as plt #（一）数据探索 #读取数据集 file_path = r"C:/Users/33584/Desktop/st/studata.csv" df = pd.read_csv(file_path, encoding='gbk') print(df.head(20)) #（二）数据清洗 # ---------- 缺失值检测 ---------- # 方法1：统计每列缺失值数量 missing_count = df.isnull().sum() print("各列缺失值统计：\n", missing_count) # 方法2：计算整体缺失率 missing_percent = df.isnull().sum().sum() / df.size * 100 print(f"\n总缺失率：{missing_percent:.2f}%") # ---------- 缺失值可视化 ---------- # 矩阵图：白色表示缺失 msno.matrix(df, figsize=(10, 6), fontsize=12) plt.title("缺失值分布矩阵图", fontsize=14) plt.show() # 条形图：显示每列非空数据量 msno.bar(df, figsize=(10, 6), color="dodgerblue", fontsize=12) plt.title("数据完整性条形图", fontsize=14) plt.show() #结果：无缺失值

<think>嗯，用户想用Python在VS Code里处理他们的数据集，进行逻辑回归、决策树和随机森林的分类任务。首先，我需要理清楚他们的数据情况。数据有15个特征，145条样本，目标变量应该是ecgp，也就是毕业时的预期累积分数平均值。用户提到有些列的数值越小越好，比如出席研讨会、上课出勤率、期中考试2准备，而其他列数值越大越好，但性别和学生ID不表示优劣。这可能需要在特征工程时处理一下，比如对需要数值越小越好的列进行反向编码，例如用5减去原始值，这样处理之后所有特征都保持越大越优，便于模型理解。 然后看原来的代码已经做了数据读取和缺失值检查，没有缺失值，所以不需要处理缺失。接下来的步骤应该是数据预处理，包括将类别型变量进行编码，因为逻辑回归和树模型通常需要数值输入。数据中的列大部分是分类变量，可能需要用独热编码或者序数编码，但要注意二进制的列比如性别已经是binary，可能不需要处理。不过需要确认数据中的类别列是否为数值型还是字符串，如果是字符串，可能需要标签编码。但根据给出的实例，数据都是数字，所以可能已经编码好了，但需要确认是否是有序分类还是无序。比如毕业高中类型（gh）可能是无序类别，这时候应该用独热编码，而像阅读频率可能有顺序，可以保留为序数。不过用户没有明确说明，可能需要假设这些分类变量都是无序的，所以使用独热编码。但独热编码可能会增加很多特征，尤其是当某些列有多个类别时，需要考虑维度爆炸的问题，但数据集有145条样本，特征数量可能不会太大。 另外，目标变量ecgp是分类变量吗？用户提到ecgp是毕业时的预期累积分数平均值，但数据中的值是1到5的数字，可能这里的问题是将ecgp作为分类任务还是回归任务。不过用户要求的是逻辑回归，所以应该是分类问题，可能ecgp已经被分成了不同的类别，比如1到5的等级。需要确认一下，但根据代码中的处理，可能将ecgp作为多分类的目标变量。 接下来，数据分割部分需要将特征和标签分开，然后划分训练集和测试集。在特征工程部分，用户提到有些列需要反向处理，比如出席研讨会、上课出勤率、期中考试2准备这些列的数值越小越好，需要将它们转换为越大越好，比如用5减原值。但学生ID和性别不需要处理。其他列如studyhours、readfren等则是数值越大越好，保持原样。这一步应该在数据预处理中进行。 然后，逻辑回归模型需要对数据进行标准化处理，因为逻辑回归对特征的尺度敏感。而决策树和随机森林不需要标准化，但特征工程中的反向处理还是需要的。所以在预处理中，先处理需要反向的列，然后对连续特征进行标准化，或者对分类变量进行编码。不过这里的数据都是分类变量，除了学生ID可能不需要作为特征。用户提到学生ID是categorical类型，可能需要排除掉，因为ID通常不用于模型训练，否则可能导致过拟合。因此，在特征选择时应该删除student_id列。 接下来，特征工程步骤可能包括： 1. 删除student_id列。 2. 对需要反向处理的列（atth, attc, mid2）进行转换：新值 = 5 - 原值。 3. 对分类变量进行独热编码，除了二进制的sex列（已经是0和1的话可能不用处理，但需要确认是否已经是数值型）。 4. 分割数据为特征X和标签y（ecgp列）。 5. 划分训练集和测试集。 6. 对逻辑回归使用标准化处理，而对树模型不需要。 但这里可能需要处理类别变量的编码问题。例如，如果原来的分类变量是数值型的，但实际代表的是类别，比如gh（毕业高中类型）有3个类别，用1、2、3表示，这时候直接作为数值特征输入可能不合适，因为模型会认为它们是有序的，而实际上可能是无序的。这时候应该进行独热编码。但用户的数据中所有列的类型被标记为categorical或binary，因此可能需要将除binary外的其他分类变量进行独热编码。例如，sex是binary，已经是0和1的话可以保留，其他如gh、ship等categorical列需要独热编码。 但原数据中的实例给出的sex是2？比如实例中的第三列是sex，值为2。这可能意味着原始数据中的sex是用2和1或其他数字表示的，这时候可能需要将其转换为0和1的二进制变量。例如，将sex列中的1映射为0，2映射为1，或者其他方式，但需要确认是否存在两个类别。例如，如果sex是binary，可能只有1和2两个值，需要转换为0和1。这一步可能被用户遗漏，所以需要在代码中进行处理。 总结预处理步骤： 1. 删除student_id列。 2. 对atth, attc, mid2列进行反向处理：新值 = 5 - 原值。 3. 处理sex列：如果是binary，将1和2转换为0和1。 4. 对其他分类变量进行独热编码（除了已经被处理过的列）。 5. 分割数据为X和y。 6. 划分训练测试集。 7. 对逻辑回归进行标准化（使用StandardScaler），树模型不需要。 但需要注意，独热编码可能会导致特征数量增加，例如如果有多个类别，每个类别变成一个二进制列。例如，如果gh有5个类别，就会变成5列。因此，在代码中需要使用OneHotEncoder来处理这些分类变量，而保留二进制列。可能需要使用ColumnTransformer来对不同的列应用不同的预处理方法。 现在，针对用户的原始代码，他们已经在数据清洗部分检查了缺失值，没有缺失值。接下来的步骤是特征工程和数据预处理。 在代码中，用户的数据已经读取为df，接下来需要进行预处理： - 删除student_id列：df.drop(columns=['student_id'], inplace=True) - 对atth, attc, mid2进行转换：例如，df['atth'] = 5 - df['atth'] - 处理sex列：如果sex是binary，且当前值为1和2，将其转换为0和1：df['sex'] = df['sex'] - 1 - 对其他分类变量进行独热编码，但需要区分哪些是分类变量。根据用户给出的列类型，除了student_id（已删除）、sex（binary）、其他都是categorical。例如，列包括：student_age, gh, ship, studyhours, readfren, readfres, atth, attc, mid2, noteclass, listencla, cgp, ecgp。但需要明确各列的类型： 根据用户给出的列类型列表： 列名对应的类型是： student_id: categorical student_age: categorical sex: binary gh: categorical ship: categorical studyhours: categorical readfren: categorical readfres: categorical atth: binary attc: categorical mid2: categorical noteclass: categorical listencla: categorical cgp: categorical ecgp: categorical 但根据用户给出的原始列类型列表： 列的类型分别为：categorical,categorical,binary,categorical,categorical,categorical,categorical,categorical,binary,categorical,categorical,categorical,categorical,categorical,categorical. 对应的列顺序： student_id, student_age, sex, gh, ship, studyhours, readfren, readfres, atth, attc, mid2, noteclass, listencla, cgp, ecgp. 所以，各列类型： student_id: categorical student_age: categorical sex: binary gh: categorical ship: categorical studyhours: categorical readfren: categorical readfres: categorical atth: binary attc: categorical mid2: categorical noteclass: categorical listencla: categorical cgp: categorical ecgp: categorical. 但需要注意，用户的目标变量是ecgp，所以需要将其作为y。但根据问题描述，用户可能想预测ecgp，所以需要将ecgp作为目标变量，其他作为特征。因此，在分割数据时，X包括除了ecgp之外的所有列，y是ecgp列。但原数据中的列名可能有误，根据用户给出的中文对应： 列名包括：student_id, student_age, sex, gh, ship, studyhours, readfren, readfres, atth, attc, mid2, noteclass, listencla, cgp, ecgp。 对应的中文含义：学生id，性别，毕业高中类型，奖学金类型，阅读非科幻类书籍的频率，阅读科幻类书籍的频率，出席与本部门有关的研讨会，上课出勤率，期中考试2的准备工作，课堂笔记，课堂聆听，上学期累计学分平均值，毕业时预期累积分数平均值。 这里可能存在翻译错误，比如原列中的atth对应的是“出席与本部门有关的研讨会”，attc是“上课出勤率”，mid2是“期中考试2的准备工作”，而noteclass是“课堂笔记”，listencla是“课堂聆听”，cgp是上学期累计学分，ecgp是毕业时预期。 所以，ecgp是目标变量，作为y。 回到预处理： 步骤： 1. 删除student_id列，因为它不参与建模。 2. 处理需要反向的列：根据用户说明，“出席与本部门有关的研讨会”、“上课出勤率”、“期中考试2的准备工作”这三列（对应atth, attc, mid2）的数值越小越优，所以需要将它们转换为数值越大越优。例如，用5 - 原始值。例如，如果原值为1，转换后为4（假设范围是1-5）。但需要确认这些列的值范围是否为1-5，根据实例中的值，例如atth=1，转换后为4？或者原列值可能已经是正确方向？用户明确说这些列的数值越小越优，而其他列数值越大越优。因此，对这三列进行转换：新值 = 5 - 原值。这样处理后，数值越大表示越好，和其他列一致。 3. 处理sex列：因为是binary，用户可能将其编码为0和1。但原始数据中的实例中sex的值为2，例如实例中的第三个值为2（实例中的列顺序可能为：student_id=1, student_age=1, sex=2, ...）。所以需要将sex转换为0和1。例如，如果sex的可能值是1和2，那么将其减1，变成0和1。 4. 对其他分类变量进行独热编码。例如，student_age、gh、ship、studyhours等列都是categorical类型，应该用独热编码处理。但需要注意，这些列的值是1到5的整数，可能代表不同的类别，但并非有序的。因此，独热编码更适合。 但如何处理这些步骤？ 在Python中，可以使用ColumnTransformer来对不同的列应用不同的转换。例如： - 对于需要反向处理的列（atth, attc, mid2），应用函数转换。 - 对binary列（sex）应用二值化处理（如果原始数据是1和2，转换为0和1）。 - 对其他分类列应用独热编码。 但用户的数据中，除了student_id（已删除）、sex（binary）、atth（binary）、其他都是categorical。但根据用户给出的列类型列表，attc是categorical，而mid2是categorical。用户可能弄错了类型，因为根据问题描述，atth、attc、mid2是需要反向处理的列，而用户给出的列类型中，atth是binary，attc是categorical，mid2是categorical。这可能存在矛盾，需要检查原列类型。 根据用户提供的列类型列表： 列类型依次为： student_id: categorical student_age: categorical sex: binary gh: categorical ship: categorical studyhours: categorical readfren: categorical readfres: categorical atth: binary attc: categorical mid2: categorical noteclass: categorical listencla: categorical cgp: categorical ecgp: categorical. 所以，需要反向处理的列是atth（binary）、attc（categorical）、mid2（categorical）？但用户的问题描述中说这三列（出席研讨会、上课出勤率、期中考试2准备）是数值越小越优。这可能意味着，虽然atth是binary，但它的值越小越好，比如0表示出席，1表示缺席，或者类似的情况。或者可能用户的列类型描述有误。这部分需要特别注意，可能需要用户澄清，但根据问题描述，用户明确这三列需要反向处理，所以不管它们的类型是binary还是categorical，都应该进行反向处理。 因此，预处理步骤： 1. 删除student_id列。 2. 对atth, attc, mid2列进行转换：新值 = 5 - 原值。 3. 处理sex列：如果是binary且值为1和2，转换为0和1。 接下来处理其他分类变量： - 对于binary列（sex和atth），已经处理过，是否需要独热编码？通常binary列可以保持为0和1，不需要独热编码。 - 其他分类变量（student_age, gh, ship, studyhours, readfren, readfres, attc, mid2, noteclass, listencla, cgp）需要进行独热编码。但这里需要注意，attc和mid2已经被反向处理过，但它们的类型是categorical，可能需要独热编码。例如，如果attc的取值范围是1-5，作为分类变量，需要转换为5个二元特征。 但这样会导致特征数量急剧增加，比如如果有5个类别，每个变量会变成5个二元列。如果多个变量有多个类别，总特征数可能变得很大，而样本只有145条，可能会导致维度灾难，模型过拟合。 但根据用户的要求，不能删除数据，所以必须进行特征工程，但可能需要保留所有特征。 因此，在代码中需要使用ColumnTransformer来对不同的列应用不同的预处理步骤： - 对于需要反向处理的列（atth, attc, mid2）：应用自定义转换。 - 对sex列进行二值化处理。 - 对其他分类列进行独热编码。 但如何实现这些步骤？ 在Python中，可以使用sklearn的FunctionTransformer和ColumnTransformer来应用自定义转换。 例如，反向处理可以定义一个函数： def reverse_scale(X): return 5 - X 然后，在ColumnTransformer中，对指定的列应用这个转换。 处理sex列可能需要一个简单的减1操作，同样可以用FunctionTransformer。 但需要注意，ColumnTransformer中的转换是按列进行的，可能需要分别处理不同的列。 或者，可以在pandas DataFrame中直接处理这些列，然后在进行独热编码。 例如，步骤如下： 在pandas中处理： 1. 删除student_id列： df = df.drop(columns=['student_id']) 2. 处理需要反向的列： reverse_cols = ['atth', 'attc', 'mid2'] df[reverse_cols] = 5 - df[reverse_cols] 3. 处理sex列： df['sex'] = df['sex'] - 1 # 假设原值是1和2，转换为0和1 4. 分割特征和标签： X = df.drop(columns=['ecgp']) y = df['ecgp'] 5. 对分类变量进行独热编码： 分类变量列包括：student_age, gh, ship, studyhours, readfren, readfres, attc, mid2, noteclass, listencla, cgp 但是，这里要注意，attc和mid2已经被反向处理，但它们的类型是categorical，因此需要独热编码。而其他列如student_age也是categorical。 因此，分类变量列表： categorical_cols = ['student_age', 'gh', 'ship', 'studyhours', 'readfren', 'readfres', 'attc', 'mid2', 'noteclass', 'listencla', 'cgp'] 但可能还需要包含其他列？比如，是否还有其他的分类列？ 根据处理后的特征列： 处理后的X包括： student_age, sex, gh, ship, studyhours, readfren, readfres, atth（已经是binary，处理后的值）, attc（处理后的categorical）, mid2（处理后的categorical）, noteclass, listencla, cgp. 所以，除了sex和atth是binary，其他如student_age等是categorical。 所以，分类变量列包括：student_age, gh, ship, studyhours, readfren, readfres, attc, mid2, noteclass, listencla, cgp. 这些列需要进行独热编码。 在代码中，可以使用pandas的get_dummies函数，或者sklearn的OneHotEncoder。建议使用OneHotEncoder结合ColumnTransformer，以便在管道中使用。 因此，构建预处理步骤： 使用ColumnTransformer: - 对于分类变量，应用OneHotEncoder - 对于binary变量（sex和atth），保持原样 - 其他数值型变量？这里所有变量都是分类的，除了可能已经被处理为binary的列。 或者，更准确地说： 在X中，各列的类型： - sex: binary (0和1) - atth: binary (转换后的值，可能范围是0-4，因为原值1-5，5-1=4？但原列atth是binary类型，可能原值只有1和2？比如，转换后的atth会是4和3？这可能存在矛盾，需要仔细检查。 这里可能存在用户的错误，比如列类型中的atth被标记为binary，但根据问题描述，它属于需要反向处理的三个列之一，即数值越小越好。例如，如果atth是binary，可能只有1和2两个值，经过5 - atth后变为4和3，这可能不再是binary，而变成两个不同的数值。这显然有问题，说明用户可能在列类型描述上有错误，或者我的理解有误。 例如，用户的原始数据中，atth列是binary，即只有两个可能的值，比如1和2，那么转换后为4和3，这可能被视为两个不同的类别，此时atth不再是binary，而是categorical。这说明用户的列类型描述可能有误，或者需要重新考虑处理方式。 这可能意味着用户提供的列类型信息与实际数据不符，需要进一步确认。但由于无法与用户沟通，只能根据现有信息进行处理。因此，可能需要在预处理中将atth、attc、mid2这三个列视为需要反向处理，不管它们的原始类型如何，然后对处理后的列进行适当的编码。 假设atth原为binary，值为1和2，处理后变为4和3，这可能不再是binary，而成为两个不同的数值，这时候可能需要将其视为categorical并进行独热编码。但这会增加特征数量，可能导致问题。 或者，可能用户在处理这些列时，原列虽然是binary，但实际需要作为categorical处理。例如，atth列可能有两个类别，但数值1和2表示不同的类别，而不是0和1。这时候，反向处理可能并不适用，或者用户可能在列类型描述上存在错误。 这种情况下，可能需要更谨慎的处理方式。例如，不管列的类型如何，按照用户的指示对atth、attc、mid2这三列进行反向处理，然后将所有分类变量进行独热编码，除了已经处理为binary的sex列。 这可能更符合用户的实际需求，尽管可能存在列类型描述与实际处理后的数据不符的情况。 因此，预处理步骤如下： 1. 删除student_id列： df.drop(columns=['student_id'], inplace=True) 2. 对atth, attc, mid2列进行反向处理： reverse_cols = ['atth', 'attc', 'mid2'] df[reverse_cols] = 5 - df[reverse_cols] 3. 处理sex列： df['sex'] = df['sex'] - 1 # 如果原值是1和2，转换为0和1 4. 分割特征和标签： X = df.drop(columns=['ecgp']) y = df['ecgp'] 5. 对分类变量进行独热编码： 分类变量包括除了sex和atth之外的其他列？或者需要更仔细的检查。 根据列类型： 处理后的X的列包括： student_age: categorical sex: binary gh: categorical ship: categorical studyhours: categorical readfren: categorical readfres: categorical atth: 处理后的值，原为binary，现在可能变成数值型？ attc: 处理后的categorical mid2: 处理后的categorical noteclass: categorical listencla: categorical cgp: categorical 所以，除了sex列是binary，其他都是categorical，需要独热编码。 因此，在代码中： categorical_cols = ['student_age', 'gh', 'ship', 'studyhours', 'readfren', 'readfres', 'attc', 'mid2', 'noteclass', 'listencla', 'cgp'] 然后，使用ColumnTransformer对categorical_cols进行独热编码，而保留sex和atth列？或者atth列是否已经被处理为数值型？ 例如，原来的atth列是binary，但处理后的atth列是5 - 原值，原值为1或2（如果binary的话），所以处理后为4或3，这可能被视为数值型或分类型。但根据用户的描述，atth是binary类型，处理后可能不再是binary，这时候可能需要将其视为categorical并进行独热编码。 但这样处理会导致问题，因为如果原来的binary列被转换为不同的数值，可能被视为多类别，导致编码后的特征数量增加。 这里可能需要用户澄清，但根据问题描述，用户可能希望将这三个列（atth、attc、mid2）处理为数值越大越好，因此，不管原来的类型如何，处理后都作为数值特征，或者作为有序分类变量。不过，这需要看这些列的实际含义。例如，出席研讨会（atth）的数值越小表示出席次数越多，处理后数值越大表示出席次数越多，这可能被视为有序的分类变量，或者作为连续数值。 但根据用户的列类型描述，atth是binary，可能只有两个值，处理后成为两个不同的数值，这可能被视为连续变量，但更可能是分类变量。例如，原值为1和2，处理后为4和3，这时候应该作为分类变量处理，进行独热编码。 但这样处理会导致每个这样的列变成多个特征，比如atth处理后可能有两个不同的值，作为两个二元特征。或者，如果这些列被视为有序的数值型特征，可以保留为整数，作为连续变量输入模型。但逻辑回归和树模型对有序的分类变量的处理方式不同。 这里存在较大的不确定性，可能需要假设用户希望将这些列作为有序的数值型特征处理，即保持为整数，这样可以直接输入模型，无需独热编码。但根据用户的列类型描述，这些列是分类变量，可能需要独热编码。 例如，假设处理后，atth、attc、mid2仍然是分类变量，那么需要将它们包含在独热编码的列中。或者，如果用户希望将这些处理后的列视为数值型特征，则不需要编码。 这种情况下，需要明确用户的意图，但根据用户的指示，他们可能希望保持数据的类别结构，只是调整方向，因此，处理后这些列仍然作为分类变量，但数值越大表示越好。因此，可能将它们视为分类变量并进行独热编码。 因此，预处理步骤中的独热编码应包含所有categorical列，包括处理后的atth、attc、mid2列。 这样，在ColumnTransformer中： - 对于分类变量（包括处理后的atth、attc、mid2），应用OneHotEncoder。 - 对于binary变量（sex），保持原样。 但根据列类型描述，atth是binary，处理后的值可能变为4和3，这时候是否应该作为binary？可能不是，所以需要将atth视为categorical并进行独热编码。 这样，处理后的sex列是binary（0和1），不需要编码，而其他列包括处理后的atth、attc、mid2都是categorical，需要独热编码。 因此，在代码中： from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder # 定义分类列 categorical_cols = ['student_age', 'gh', 'ship', 'studyhours', 'readfren', 'readfres', 'atth', 'attc', 'mid2', 'noteclass', 'listencla', 'cgp'] # 创建ColumnTransformer，对分类列进行独热编码，其他列保留 preprocessor = ColumnTransformer( transformers=[ ('cat', OneHotEncoder(), categorical_cols) ], remainder='passthrough' # 保留sex列（binary）和其他可能未被包含的列 ) 然后，在模型训练时，逻辑回归需要标准化处理，而树模型不需要。因此，需要为逻辑回归创建一个包含预处理和标准化的管道，而决策树和随机森林只需要预处理。 例如： 逻辑回归的管道： from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import StandardScaler lr_pipeline = Pipeline([ ('preprocessor', preprocessor), ('scaler', StandardScaler(with_mean=False)), # 因为独热编码后是稀疏矩阵，不能中心化，否则会破坏稀疏性 ('classifier', LogisticRegression(max_iter=1000)) ]) 但由于独热编码后的数据是稀疏矩阵，StandardScaler的默认行为（with_mean=True）会导致问题，因此需要设置with_mean=False。或者，在独热编码后使用归一化，或者使用其他方法。不过，逻辑回归在稀疏数据上的表现可能不佳，可能需要使用不同的预处理方式。或者，可以尝试不使用标准化，但逻辑回归通常需要标准化。 或者，可能更合适的是，在独热编码后使用MaxAbsScaler，因为稀疏数据更适合这种缩放方式。 但用户的问题描述中没有提到如何处理这些细节，因此可能需要使用默认的StandardScaler，但调整参数以避免中心化。 或者，可能更好的做法是，在逻辑回归的管道中，先进行独热编码，再应用StandardScaler，但需要处理稀疏矩阵的问题。或者，是否在ColumnTransformer中设置sparse_threshold=0，使输出为密集矩阵？这可能增加内存使用，但小数据集可以接受。 或者，使用MaxAbsScaler，它适用于稀疏数据。 例如： lr_pipeline = Pipeline([ ('preprocessor', preprocessor), ('scaler', MaxAbsScaler()), ('classifier', LogisticRegression(max_iter=1000)) ]) 但需要安装相应的库吗？MaxAbsScaler是sklearn中的，不需要额外安装。 但用户的数据经过独热编码后，如果类别较多，特征数量会很大，可能导致逻辑回归难以收敛，因此需要增加max_iter参数。 对于决策树和随机森林，不需要标准化，所以它们的管道只需要预处理： dt_pipeline = Pipeline([ ('preprocessor', preprocessor), ('classifier', DecisionTreeClassifier()) ]) rf_pipeline = Pipeline([ ('preprocessor', preprocessor), ('classifier', RandomForestClassifier()) ]) 然后，分割数据为训练集和测试集： from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) 接着，训练模型并评估准确率： 对于逻辑回归： lr_pipeline.fit(X_train, y_train) lr_accuracy = lr_pipeline.score(X_test, y_test) print("逻辑回归准确率：", lr_accuracy) 决策树： dt_pipeline.fit(X_train, y_train) dt_accuracy = dt_pipeline.score(X_test, y_test) print("决策树准确率：", dt_accuracy) 随机森林： rf_pipeline.fit(X_train, y_train) rf_accuracy = rf_pipeline.score(X_test, y_test) print("随机森林准确率：", rf_accuracy) 然后，可视化决策树，需要将决策树的模型导出，并使用graphviz等库。例如，使用plot_tree函数： from sklearn.tree import plot_tree plt.figure(figsize=(20,10)) plot_tree(dt_pipeline.named_steps['classifier'], filled=True, feature_names=feature_names, class_names=True) plt.show() 但问题在于，经过预处理后的特征名称是独热编码后的名称，需要从ColumnTransformer中获取。这可能需要一些额外步骤来获取特征名称，比较复杂。例如，可以通过预处理后的转换器来获取特征名称。 或者，可以提取独热编码后的特征名称： # 获取独热编码后的特征名称 preprocessor.fit(X_train) ohe_columns = preprocessor.named_transformers_['cat'].get_feature_names_out(categorical_cols) feature_names = list(ohe_columns) + ['sex'] # 假设sex列在remainder中保留 但可能更复杂，因为ColumnTransformer的remainder部分可能包含其他列，比如如果还有其他未被处理的列。需要确保feature_names正确。 这部分可能需要较复杂的处理，但为了可视化决策树，可能需要特征名称。 另外，混淆矩阵需要预测结果，可以使用predict方法得到y_pred，然后使用confusion_matrix。 例如，对于决策树： from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay y_pred_dt = dt_pipeline.predict(X_test) cm_dt = confusion_matrix(y_test, y_pred_dt) disp = ConfusionMatrixDisplay(cm_dt, display_labels=dt_pipeline.classes_) disp.plot() plt.title('决策树混淆矩阵') plt.show() 同样，随机森林的混淆矩阵类似。 特征重要性图对于随机森林，可以通过feature_importances_属性获取，但需要知道特征名称。同样，由于经过独热编码，特征名称是生成的，需要与编码后的特征对应。 例如，在随机森林中： importances = rf_pipeline.named_steps['classifier'].feature_importances_ feature_names = preprocessor.get_feature_names_out() # 需要sklearn 0.23+ plt.figure(figsize=(10,6)) plt.barh(range(len(importances)), importances, align='center') plt.yticks(range(len(feature_names)), feature_names) plt.xlabel('特征重要性') plt.title('随机森林特征重要性') plt.show() 但需要注意，如果特征数量很多，这个图可能难以阅读，可能需要只显示最重要的特征。 总结整个代码的步骤： 1. 数据预处理： a. 删除student_id列。 b. 对atth、attc、mid2进行反向处理。 c. 处理sex列为0和1。 d. 分割X和y。 e. 使用ColumnTransformer进行独热编码分类变量，保留sex列。 2. 分割训练测试集。 3. 构建逻辑回归管道（含标准化），训练并评估。 4. 构建决策树管道，训练并评估，可视化树和混淆矩阵。 5. 构建随机森林管道，训练并评估，可视化混淆矩阵和特征重要性。 现在，将这些步骤写入代码，并添加到用户原来的代码之后。 另外，用户可能需要安装graphviz和库来可视化决策树，因此需要提示用户安装： pip install graphviz 同时，在可视化决策树时，可能需要使用export_graphviz函数，但plot_tree可能更方便。 综上，最终的代码需要包括这些步骤，并注意处理特征名称和可视化部分。</think>根据你的需求，我将在原代码基础上添加以下内容。需要先安装必要的库（在终端运行以下命令）： ```bash pip install scikit-learn matplotlib graphviz ``` 以下是完整代码（已添加逻辑回归、决策树、随机森林部分）： ```python # 原代码保持不变... # ========== 以下是新增代码 ========== import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, plot_tree from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.pipeline import Pipeline # （三）特征工程 # 复制原始数据避免污染 df_processed = df.copy() # 1.删除不参与建模的列 df_processed.drop(columns=['student_id'], inplace=True) # 2.对需要反向编码的列进行处理（数值越小越优 -> 数值越大越优） reverse_cols = ['atth', 'attc', 'mid2'] df_processed[reverse_cols] = 5 - df_processed[reverse_cols] # 3.处理二值列（将sex从1/2转换为0/1） df_processed['sex'] = df_processed['sex'] - 1 # 4.定义特征和标签 X = df_processed.drop(columns=['ecgp']) y = df_processed['ecgp'] # 5.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) # （四）构建预处理管道 # 定义需要独热编码的分类列（排除已处理的二值列） categorical_cols = ['student_age', 'gh', 'ship', 'studyhours', 'readfren', 'readfres', 'attc', 'mid2', 'noteclass', 'listencla', 'cgp'] preprocessor = ColumnTransformer( transformers=[ ('cat', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore'), categorical_cols) ], remainder='passthrough' # 保留已处理的二值列（sex, atth） ) # （五）逻辑回归建模 lr_pipe = Pipeline([ ('preprocessor', preprocessor), ('classifier', LogisticRegression(max_iter=1000)) ]) lr_pipe.fit(X_train, y_train) print(f"\n逻辑回归准确率：{lr_pipe.score(X_test, y_test):.2%}") # （六）决策树建模与可视化 dt_pipe = Pipeline([ ('preprocessor', preprocessor), ('classifier', DecisionTreeClassifier(max_depth=3)) ]) dt_pipe.fit(X_train, y_train) print(f"决策树准确率：{dt_pipe.score(X_test, y_test):.2%}") # 可视化决策树 plt.figure(figsize=(20, 10)) plot_tree(dt_pipe.named_steps['classifier'], filled=True, feature_names=preprocessor.get_feature_names_out(), class_names=[str(i) for i in np.unique(y)]) plt.title("决策树可视化") plt.show() # 决策树混淆矩阵 y_pred_dt = dt_pipe.predict(X_test) ConfusionMatrixDisplay.from_predictions(y_test, y_pred_dt) plt.title("决策树混淆矩阵") plt.show() # （七）随机森林建模与可视化 rf_pipe = Pipeline([ ('preprocessor', preprocessor), ('classifier', RandomForestClassifier(n_estimators=100)) ]) rf_pipe.fit(X_train, y_train) print(f"随机森林准确率：{rf_pipe.score(X_test, y_test):.2%}") # 随机森林混淆矩阵 y_pred_rf = rf_pipe.predict(X_test) ConfusionMatrixDisplay.from_predictions(y_test, y_pred_rf) plt.title("随机森林混淆矩阵") plt.show() # 特征重要性可视化 importances = rf_pipe.named_steps['classifier'].feature_importances_ feature_names = preprocessor.get_feature_names_out() plt.figure(figsize=(12, 8)) sorted_idx = importances.argsort() plt.barh(range(20), importances[sorted_idx][-20:], align='center') plt.yticks(range(20), feature_names[sorted_idx][-20:]) plt.xlabel("特征重要性") plt.title("随机森林特征重要性TOP20") plt.tight_layout() plt.show() ``` 代码说明： 1. **特征工程**：处理了需要反向编码的列，转换了二值列，删除了不相关列 2. **数据预处理**：使用ColumnTransformer对分类变量进行独热编码，保留处理后的二值列 3. **模型训练**：使用Pipeline统一处理预处理和建模流程 4. **可视化**：包含决策树结构图、混淆矩阵、特征重要性图 5. **注意事项**：决策树限制最大深度3层避免过拟合，随机森林展示重要性TOP20特征 运行结果会显示： - 三个模型的测试集准确率 - 决策树结构图（建议在Jupyter Notebook中查看更清晰） - 两个混淆矩阵 - 随机森林的特征重要性条形图 如果决策树可视化时出现文字重叠，可以调整plt.figure的figsize参数。所有可视化结果均会自动弹出窗口显示。