创建50×7的DataFrame对象，数据为 [10,99]之间的随机整数；columns为字符a-g；将DataFrame对象保存到csv文件中。

你可以使用Python的pandas库来创建DataFrame对象，并结合NumPy的random.randint()函数来生成指定范围内的随机整数。首先，需要安装这两个库，如果没有安装可以使用`!pip install pandas numpy`命令。接下来，按照以下步骤操作： ```python import pandas as pd import numpy as np # 设置随机种子，保证结果可复现 np.random.seed(42) # 生成50行7列的数据，范围在10到99之间 data = np.random.randint(10, 100, (50, 7)) # 定义列名，从'a'到'g' column_names = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g'] # 创建DataFrame对象 df = pd.DataFrame(data, columns=column_names) # 将DataFrame保存到CSV文件中 df.to_csv('random_dataframe.csv', index=False) # 确保index=False以便不包含索引列

<think>好的，我现在需要帮用户将现有的随机森林回归模型改为线性回归，并展示完整代码。首先，我得仔细回顾用户提供的代码，理解当前的结构和流程，然后找出需要修改的部分。 首先，用户的数据预处理部分包括读取Excel文件，处理分类变量（燃尽风位置），划分特征和目标变量（NO排放浓度）。这部分应该不需要改动，因为线性回归同样需要数值型输入，所以分类变量的编码是必要的。 接下来是模型训练部分。原来的代码使用随机森林，并进行了网格搜索优化超参数。现在要改成线性回归，所以需要替换模型和相关参数。线性回归的参数通常较少，比如是否拟合截距、是否标准化数据等，但默认的线性回归可能不需要网格搜索，不过用户可能希望保持调优的部分，或者简化流程。需要确认用户意图，但根据问题描述，可能直接替换模型即可，除非用户希望进行参数调优，比如正则化参数。 然后，模型评估部分，计算MSE、RMSE和R²，这部分代码应该可以保留，只需替换模型对象。 特征重要性部分需要注意，线性回归的特征重要性通常通过系数绝对值来体现，但原代码中使用的是随机森林的feature_importances_属性。线性回归没有这个属性，所以需要改用coef_，并可能需要可视化系数大小，并调整代码。 优化部分，原来的参数约束和优化函数可能不需要改动，因为优化的是输入特征，与模型类型无关，只要模型能够预测即可。不过需要确保线性回归模型在优化时表现合理，可能需要检查是否特征标准化影响了结果，因为线性回归对特征尺度敏感，但原代码中没有标准化步骤，可能需要添加，或者确认数据是否已经适合。 另外，在逆向解码分类变量时，原来的燃尽风位置是经过LabelEncoder编码的，线性回归处理的是数值，所以在优化结果中需要同样进行逆向转换，这部分代码应该保留，但需要注意线性回归是否能够正确处理编码后的数值变量，比如如果是序数类别，可能没问题，如果是名义类别可能需要独热编码，但原代码中使用的是标签编码，可能视为序数，用户可能已经确认过这种做法合适。 现在，逐步修改代码： 1. 导入线性回归模型：from sklearn.linear_model import LinearRegression 2. 替换模型训练部分，删除网格搜索，因为线性回归一般不需要超参数调优，或者如果用户希望加入正则化，可以使用Ridge或Lasso，并设置alpha参数。但用户的问题只是改为线性回归，可能指普通最小二乘线性回归。因此，直接创建LinearRegression实例，并fit训练数据。 3. 删除网格搜索相关的代码，例如param_grid、GridSearchCV等，替换为直接训练线性回归模型。 4. 在模型评估部分，同样用线性回归模型进行预测，计算指标。 5. 特征重要性部分，使用coef_，可能需要取绝对值来显示重要性，并且可能需要调整图表，比如条形图显示系数大小，而不是feature_importances_。 6. 优化函数部分保持不变，因为predict_no_emission还是调用模型的predict方法，只要模型替换为线性回归即可。 7. 注意是否需要标准化特征：线性回归对特征的尺度敏感，如果特征尺度差异大，可能影响优化结果。原代码中没有标准化步骤，所以可能数据已经是适当尺度，或者用户接受当前处理方式，所以暂时不添加标准化，但可能需要提醒用户。 现在整合代码，确保所有部分正确替换，并测试是否有语法错误，比如LabelEncoder的使用，数据的分割是否正确。 可能的代码调整步骤： - 删除GridSearchCV相关部分，直接创建线性回归模型： from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) - 特征重要性改为系数： importances = model.coef_ sorted_idx = np.argsort(np.abs(importances)) # 按系数绝对值排序 - 可视化时可能需要调整标签，比如显示正负影响。 此外，在优化参数时，线性回归可能产生负值的预测结果，但NO排放浓度应该为非负，可能需要检查预测值是否为负，但原问题中可能交给优化过程处理，或者用户的数据本身在模型预测时不会出现负值。 最后，确保所有代码替换正确，注释适当调整，并测试运行是否报错，比如是否有未导入的模块，如LinearRegression需要导入。</think>我将逐步展示如何将随机森林算法替换为线性回归，并保持完整功能实现： ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.linear_model import LinearRegression # 改为导入线性回归 from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score from scipy.optimize import minimize import matplotlib.pyplot as plt from pathlib import Path # ------------------ 数据预处理 ------------------ excel_path = Path(r"C:\Users\Administrator\Desktop\掺氨比、燃尽风位置、主燃区温度\扩展数据_KDE.xlsx") data = pd.read_excel(excel_path, sheet_name='Sheet1') # 分类变量编码 cat_cols = [] le = LabelEncoder() if data['燃尽风位置'].dtype == 'object': data['燃尽风位置'] = le.fit_transform(data['燃尽风位置']) cat_cols.append('燃尽风位置') # 设置特征和目标变量 X = data[['掺氨比', '燃尽风位置', '主燃区温度']] y = data['NO排放浓度'] # ------------------ 模型训练 ------------------ X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.2, random_state=42 ) # 创建并训练线性回归模型 lr = LinearRegression() lr.fit(X_train, y_train) # ------------------ 模型评估 ------------------ y_pred = lr.predict(X_test) print("模型性能评估：") print(f"MSE: {mean_squared_error(y_test, y_pred):.2f}") print(f"RMSE: {mean_squared_error(y_test, y_pred, squared=False):.2f}") print(f"R²: {r2_score(y_test, y_pred):.2%}") # 可视化回归系数（替代特征重要性） plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False coefficients = lr.coef_ sorted_idx = np.argsort(np.abs(coefficients)) # 按系数绝对值排序 plt.figure(figsize=(10,6)) plt.barh(X.columns[sorted_idx], coefficients[sorted_idx]) plt.title("线性回归系数绝对值排序") plt.xlabel("系数值") plt.show() # ------------------ 优化参数配置 ------------------ param_constraints = { '掺氨比': (0.0, 100.0), '燃尽风位置': (min(X['燃尽风位置']), max(X['燃尽风位置'])), '主燃区温度': (800, 1600) } # ------------------ 优化函数定义 ------------------ def predict_no_emission(params): input_df = pd.DataFrame([params], columns=X.columns) return lr.predict(input_df)[0] # 初始猜测值（取数据中位数） initial_guess = X.median().values # 参数边界 bounds = [ param_constraints['掺氨比'], param_constraints['燃尽风位置'], param_constraints['主燃区温度'] ] # ------------------ 执行优化 ------------------ result = minimize( fun=predict_no_emission, x0=initial_guess, method='SLSQP', bounds=bounds, options={'maxiter': 500, 'ftol': 1e-8} ) # ------------------ 结果处理 ------------------ optimized_params = result.x.copy() # 分类变量逆向解码 if '燃尽风位置' in cat_cols: position_idx = X.columns.get_loc('燃尽风位置') encoded_value = int(round(optimized_params[position_idx])) encoded_value = np.clip(encoded_value, min(data['燃尽风位置']), max(data['燃尽风位置'])) optimized_params[position_idx] = le.inverse_transform([encoded_value])[0] # ------------------ 结果展示 ------------------ print("\n最优参数组合：") print(f"最小NO排放浓度预测值：{result.fun:.2f} mg/m³") print(f"掺氨比：{optimized_params[0]:.3f}") print(f"燃尽风位置：{optimized_params[1]}") print(f"主燃区温度：{optimized_params[2]:.0f}℃") ``` 主要修改点说明： 1. **算法替换**： - 导入`LinearRegression`替代`RandomForestRegressor` - 删除网格搜索相关代码（线性回归无需复杂参数调优） 2. **特征重要性调整**： - 使用回归系数`coef_`替代特征重要性 - 按系数绝对值排序，更直观显示影响程度 3. **保持核心流程不变**： - 数据预处理、优化函数、结果解码等流程完全兼容 - 评估指标计算方式保持一致 4. **可视化调整**： - 纵坐标标签改为"系数值" - 标题改为"线性回归系数绝对值排序" 注意事项： 1. 线性回归假设特征与目标呈线性关系，若数据存在非线性可能需要多项式特征扩展 2. 回归系数解释需考虑特征量纲，必要时可进行标准化处理 3. 优化结果可能出现负值预测，实际应用中需添加约束条件`constraints=({'type': 'ineq', 'fun': lambda x: predict_no_emission(x)})`