# Look through unique values in each categorical column categorical_cols = train_df.select_dtypes(include="object").columns.tolist() for col in categorical_cols: print(f"{col}", f"Number of unique entries: {len(train_df[col].unique().tolist())},") print(train_df[col].unique().tolist()) def plot_bar_chart(df, columns, grid_rows, grid_cols, x_label='', y_label='', title='', whole_numbers_only=False, count_labels=True, as_percentage=True): num_plots = len(columns) grid_size = grid_rows * grid_cols num_rows = math.ceil(num_plots / grid_cols) if num_plots == 1: fig, axes = plt.subplots(1, 1, figsize=(12, 8)) axes = [axes] # Wrap the single axes in a list for consistent handling else: fig, axes = plt.subplots(num_rows, grid_cols, figsize=(12, 8)) axes = axes.ravel() # Flatten the axes array to iterate over it for i, column in enumerate(columns): df_column = df[column] if whole_numbers_only: df_column = df_column[df_column % 1 == 0] ax = axes[i] y = [num for (s, num) in df_column.value_counts().items()] x = [s for (s, num) in df_column.value_counts().items()] ax.bar(x, y, color='blue', alpha=0.5) try: ax.set_xticks(range(x[-1], x[0] + 1)) except: pass ax.set_xlabel(x_label) ax.set_ylabel(y_label) ax.set_title(title + ' - ' + column) if count_labels: df_col = df_column.value_counts(normalize=True).mul(100).round(1).astype(str) + '%' for idx, (year, value) in enumerate(df_column.value_counts().items()): if as_percentage == False: ax.annotate(f'{value}\n', xy=(year, value), ha='center', va='center') else: ax.annotate(f'{df_col[year]}\n', xy=(year, value), ha='center', va='center', size=8) if num_plots < grid_size: for j in range(num_plots, grid_size): fig.delaxes(axes[j]) # Remove empty subplots if present plt.tight_layout() plt.show()

<think>嗯，用户想优化他们的机器学习代码，里面用到了Pandas、NumPy、Scikit-learn、XGBoost和LightGBM。首先，我需要回忆一下这些库的常见优化方法。比如，Pandas的内存优化，可能涉及到数据类型转换，比如把category类型用上，或者用更节省内存的数据类型。然后，数据预处理部分，像缺失值处理，是否有更高效的方法？比如用SimpleImputer或者直接fillna。 接着是特征工程，用户有没有提到特征数量太多？可能需要降维，比如PCA或者特征选择方法，比如SelectKBest。还有，分类特征的处理，比如OneHotEncoder可能会增加维度，也许用OrdinalEncoder或者TargetEncoding更高效？ 然后是模型训练部分，Scikit-learn的Pipeline可以整合预处理和模型，减少代码量，同时避免数据泄露。交叉验证的设置是否正确？比如用StratifiedKFold来处理类别不平衡。超参数优化方面，用户可能用的是GridSearchCV，但如果是参数空间大，可以考虑RandomizedSearchCV或者贝叶斯优化，这样更快。 XGBoost和LightGBM的参数设置有没有优化空间？比如调整n_estimators和learning_rate，或者使用早停法来防止过拟合。并行计算方面，XGBoost的n_jobs参数设置是否正确？LightGBM的categorical_feature参数有没有正确指定，避免重复编码？ 代码结构方面，是否有重复的部分可以封装成函数？比如数据预处理和模型训练的部分。内存管理，比如删除不再使用的变量，或者使用gc.collect()来释放内存。还有，是否使用了最新的库版本，因为新版本可能有性能改进。 另外，评估指标是否合适？比如分类问题用AUC，回归问题用RMSE。模型解释性方面，可以用SHAP或LIME来增强可解释性。最后，代码的可读性和维护性，比如添加注释，使用有意义的变量名，模块化代码结构。 可能需要检查用户是否有提到具体的问题，比如运行速度慢，内存不足，或者准确率不高。根据不同的痛点，优化方向会不同。例如，如果内存不够，重点在数据类型的优化和降维；如果速度慢，可能需要并行处理或更高效的算法。另外，确保引用的库函数是最佳实践，比如使用fit_transform而不是分开fit和transform，避免冗余计算。 还要考虑数据量的大小，如果数据非常大，可能需要分块处理或者使用Dask来替代Pandas。对于模型部分，是否可以使用增量学习，或者更轻量级的模型。最后，验证优化效果，通过时间统计和内存使用情况对比，确保优化确实有效。</think>我将根据代码优化原则和机器学习最佳实践，分步骤分析可能存在的优化点并提供改进建议： ### 一、内存与数据处理优化 1. **数据类型优化** 使用`category`类型处理低基数特征可减少内存占用： ```python cat_cols = ['gender', 'education_level'] df[cat_cols] = df[cat_cols].astype('category') ``` 2. **高效缺失值处理** 推荐使用Scikit-learn的$SimpleImputer$进行统一处理： ```python from sklearn.impute import SimpleImputer num_imputer = SimpleImputer(strategy='median') X[num_cols] = num_imputer.fit_transform(X[num_cols]) ``` ### 二、特征工程优化 3. **分类特征编码优化** 使用$OrdinalEncoder$替代独热编码减少维度爆炸： ```python from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder encoder = OrdinalEncoder(handle_unknown='use_encoded_value', unknown_value=-1) X[cat_cols] = encoder.fit_transform(X[cat_cols]) ``` 4. **特征选择** 使用方差阈值或互信息法筛选有效特征： ```python from sklearn.feature_selection import SelectKBest, mutual_info_classif selector = SelectKBest(mutual_info_classif, k=20) X_selected = selector.fit_transform(X, y) ``` ### 三、模型训练优化 5. **构建处理管道** 使用$Pipeline$整合预处理流程： ```python from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.compose import ColumnTransformer preprocessor = ColumnTransformer([ ('num', num_imputer, num_cols), ('cat', encoder, cat_cols) ]) pipeline = Pipeline([ ('preprocessor', preprocessor), ('classifier', XGBClassifier()) ]) ``` 6. **交叉验证优化** 推荐使用分层交叉验证： ```python from sklearn.model_selection import StratifiedKFold cv = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) ``` ### 四、模型参数优化 7. **XGBoost/LightGBM参数调整** 设置早停法防止过拟合： ```python xgb_params = { 'n_estimators': 2000, 'learning_rate': 0.05, 'early_stopping_rounds': 50, 'eval_metric': 'auc' } ``` 8. **并行计算设置** 充分利用多核CPU： ```python lgbm_params = { 'num_threads': 8, 'device': 'gpu' # 如果支持GPU加速 } ``` ### 五、代码结构优化 9. **内存管理** 及时释放无用变量： ```python del train_df import gc gc.collect() ``` 10. **版本检查** 确保使用优化后的库版本： ```python import xgboost print(xgboost.__version__) # 推荐 >=1.6.0 ``` ### 六、评估与监控 11. **添加评估指标** 推荐使用更全面的评估方法： ```python from sklearn.metrics import RocCurveDisplay, classification_report RocCurveDisplay.from_estimator(model, X_test, y_test) print(classification_report(y_test, y_pred)) ``` 12. **特征重要性分析** 增强模型可解释性： ```python import shap explainer = shap.TreeExplainer(model) shap_values = explainer.shap_values(X) ``` ### 优化效果验证建议 1. 使用$timeit$模块测量代码段执行时间 2. 通过$memory_profiler$监控内存使用 3. 采用超参数优化工具（如Optuna）进行自动调参[^2]

这段代码看起来是在进行数据预处理，首先定义了一个函数`median_target`，用于计算每个类别中某个特征的中位数。然后根据不同的`Outcome`值，对缺失值进行填充。接着将数据集中的分类特征进行编码，将二元特征进行二元编码，将多元特征进行独热编码。最后，对数值特征进行标准化处理，并将处理后的数据集进行拆分为训练集和测试集。