import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取 Excel 文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='000') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:4].values y = data.iloc[:, 0:4].values # 标准化处理 scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 添加多项式特征 poly = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False) X = poly.fit_transform(X) # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=0) # 创建岭回归模型, 加入L2正则化 model = Ridge(alpha=1, solver='auto', max_iter=1000, tol=0.001, random_state=None, # 加入L2正则化 fit_intercept=True) # 拟合模型 model.fit(X_train, y_train) # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 将预测结果四舍五入取整 y_pred = np.round(y_pred) # 去除重复行 y_pred = np.unique(y_pred, axis=0) # 打印预测结果 print(y_pred)在这段代码中加入模型集成：通过将多个模型进行集成，可以提高模型的表现

时间: 2024-02-19 07:03:48 浏览: 130
可以使用集成学习方法，如随机森林、梯度提升树等。这些方法可以在不同的子样本或特征子集上训练多个模型，然后将它们的预测结果进行投票或加权平均，得到最终的预测结果。以下是一个使用随机森林进行模型集成的示例代码： ``` from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # 训练多个随机森林模型 models = [] for i in range(10): model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=i) model.fit(X_train, y_train) models.append(model) # 对测试集进行预测，并进行投票或加权平均 y_preds = [] for model in models: y_pred = model.predict(X_test) y_preds.append(y_pred) y_pred_ensemble = np.round(np.mean(y_preds, axis=0)) # 打印集成模型的预测结果 print(y_pred_ensemble) ```
相关问题

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_selection import f_regression from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取 Excel 文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='000') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:4].values y = data.iloc[:, 0:4].values # 标准化处理 scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 添加多项式特征 poly = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False) X = poly.fit_transform(X) # 特征选择 selector = SelectKBest(f_regression, k=3) X = selector.fit_transform(X, y) # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 创建岭回归模型 model = Ridge(alpha=0.2) # 拟合模型 model.fit(X_train, y_train) # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 将预测结果四舍五入取整 y_pred = np.round(y_pred) # 去除重复行 y_pred = np.unique(y_pred, axis=0) # 打印预测结果 print(y_pred)这个代码里面我怎么加入y.ravel() 函数将 y 转换为一维数组

在这个代码中，我们需要将 `y` 转换为一维数组，可以使用 `y.ravel()` 函数来实现。修改后的代码如下： ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_selection import f_regression from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取 Excel 文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='000') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:4].values y = data.iloc[:, 4].values # 将 y 修改为第 5 列的数据 y = y.ravel() # 将 y 转换为一维数组 # 标准化处理 scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 添加多项式特征 poly = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False) X = poly.fit_transform(X) # 特征选择 selector = SelectKBest(f_regression, k=3) X = selector.fit_transform(X, y) # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 创建岭回归模型 model = Ridge(alpha=0.2) # 拟合模型 model.fit(X_train, y_train) # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 将预测结果四舍五入取整 y_pred = np.round(y_pred) # 去除重复行 y_pred = np.unique(y_pred, axis=0) # 打印预测结果 print(y_pred) ``` 在这个代码中，我们将 `y` 修改为 Excel 文件中的第 5 列的数据，然后使用 `y.ravel()` 将其转换为一维数组。这样，就可以避免在特征选择过程中出现错误提示。

解释这段代码import numpy as np import pandas as pd from datetime import datetime from scipy.stats import skew from scipy.special import boxcox1p from scipy.stats import boxcox_normmax from sklearn.linear_model import ElasticNetCV, LassoCV, RidgeCV, Ridge from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor from sklearn.svm import SVR from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.preprocessing import RobustScaler, StandardScaler from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score from sklearn.metrics import mean_squared_error as mse from sklearn.metrics import make_scorer from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor from sklearn.linear_model import LinearRegression from mlxtend.regressor import StackingCVRegressor # from xgboost import XGBRegressor # from lightgbm import LGBMRegressor import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns

这段代码是在Python中导入所需要的库和模块。具体解释如下： - `import numpy as np`：导入NumPy库，并将其简写为np，以方便使用。 - `import pandas as pd`：导入Pandas库，并将其简写为pd，以方便使用。 - `from datetime import datetime`：从datetime模块中导入datetime函数，用于处理时间数据。 - `from scipy.stats import skew`：从scipy.stats模块中导入skew函数，用于计算数据的偏度。 - `from scipy.special import boxcox1p`：从scipy.special模块中导入boxcox1p函数，用于进行Box-Cox变换。 - `from scipy.stats import boxcox_normmax`：从scipy.stats模块中导入boxcox_normmax函数，用于计算Box-Cox变换的参数。 - `from sklearn.linear_model import ElasticNetCV, LassoCV, RidgeCV, Ridge`：从sklearn.linear_model模块中导入ElasticNetCV、LassoCV、RidgeCV、Ridge等函数，用于进行线性回归。 - `from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor`：从sklearn.ensemble模块中导入GradientBoostingRegressor函数，用于进行梯度提升回归。 - `from sklearn.svm import SVR`：从sklearn.svm模块中导入SVR函数，用于进行支持向量回归。 - `from sklearn.pipeline import make_pipeline`：从sklearn.pipeline模块中导入make_pipeline函数，用于构建机器学习管道。 - `from sklearn.preprocessing import RobustScaler, StandardScaler`：从sklearn.preprocessing模块中导入RobustScaler、StandardScaler函数，用于进行特征缩放。 - `from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score`：从sklearn.model_selection模块中导入KFold、cross_val_score函数，用于进行交叉验证。 - `from sklearn.metrics import mean_squared_error as mse`：从sklearn.metrics模块中导入mean_squared_error函数，并将其简写为mse，用于计算均方误差。 - `from sklearn.metrics import make_scorer`：从sklearn.metrics模块中导入make_scorer函数，用于创建自定义评分函数。 - `from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor`：从sklearn.neighbors模块中导入LocalOutlierFactor函数，用于检测异常值。 - `from sklearn.linear_model import LinearRegression`：从sklearn.linear_model模块中导入LinearRegression函数，用于进行线性回归。 - `from mlxtend.regressor import StackingCVRegressor`：从mlxtend.regressor模块中导入StackingCVRegressor函数，用于进行交叉验证的堆叠模型。 - `import matplotlib.pyplot as plt`：导入matplotlib库，并将其简写为plt，用于绘制图形。 - `import seaborn as sns`：导入seaborn库，并将其简写为sns，用于绘制图形。
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import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.model_selection import train_test_split np.random.seed(100) def genY(x): a0, a1, a2, a3, e = 0.01, -0.2, 0.3, -0.04, 0.05 yr = a0 + a1 * x + a2 * (x ** 2) + a3 * (x ** 3) + e y = yr + 0.03 * np.random.rand(1) return y def model_train(x, y): # ********** Begin ********** # # 利用PolynomialFeatures类构造多项式的数据，并设置最高次为3 # 将特征值拆分成训练集和测试集 # 实例化出一个线性回归分类器 # 传入训练数据训练模型 # 使用score函数对模型进行评估 # ********** End ********** # return score if __name__ == '__main__': # 利用np中的linspace生成线性数据 x = np.linspace(-1, 1, 200) # 用公式算出y y = [genY(a) for a in x] x = x.reshape(-1, 1) y = np.array(y).reshape(-1, 1) print(model_train(x,y )) 预期输出： 0.9944189865684464

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures, StandardScaler from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.linear_model import LinearRegression # 构建流水线：多项式扩展 + 标准化 + 线性...

import plotly.graph_objs as go from flask import Flask, render_template import pandas as pd import numpy as np from sklearn.metrics import mean_absolute_error,mean_squared_error,r2_score from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from matplotlib.figure import Figure # 获取数据集 excel_file_path = r'E:\nongye\src\static\烟草赤星病和野火病.xlsx' train_raw = pd.read_excel(excel_file_path) app = Flask(__name__) # 确定特征值和目标值 X = train_raw[['A7','A8','A9','A19','A27']] y = train_raw[['bingzhi2']] # 多项式回归 poly=PolynomialFeatures(interaction_only=True) X_new=poly.fit_transform(X) # 岭回归 clf = Ridge(alpha=0.01) y_rd = clf.fit(X_new, y).predict(X_new) # 拟合 y_predict2=clf.predict(X_new) # 公式参数 clf.coef_ clf.intercept_ # 模型评估 print('R 方值为：', r2_score(y_predict2,y)) print('均方误差为：', mean_squared_error(y_predict2,y)) print('平均绝对误差为：', mean_absolute_error(y_predict2,y)) @app.route('/') def show_regression(): # 生成测试数据（固定其他特征为均值） A7_test = np.linspace(X['A7'].min(), X['A7'].max(), 100) other_feats = np.tile(X[['A8','A9','A19','A27']].mean(axis=0), (100,1)) X_test = np.column_stack([A7_test, other_feats]) # 多项式转换与预测 X_test_poly = poly.transform(X_test) y_pred = clf.predict(X_test_poly) # 构建Plotly图表对象 fig = go.Figure() fig.add_trace(go.Scatter( x=X['A7'], y=y['bingzhi2'], mode='markers', name='实际值', marker=dict(color='#1f77b4', size=8) )) fig.add_trace(go.Scatter( x=A7_test, y=y_pred.flatten(), mode='lines', name='拟合曲线', line=dict(color='#ff7f0e', width=3) )) # 图表样式配置（参考网页3） fig.update_layout( title={'text': '温度与赤星病病情指数关系', 'font': {'size': 24}}, xaxis_title='A7（6月上旬平均气温，℃）', yaxis_title='病情指数 (bingzhi2)', hovermode='x unified', template='plotly_white' ) # 传递模型指标 return render_template('plot.html', plot=fig.to_html(), r2=r2_score(y, y_predict2), ms

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载农业...

import argparse import numpy as np import pandas as pd from sklearn import model_selection from sklearn import preprocessing from sklearn import linear_model from sklearn import metrics import joblib from config import * def train(x_train, x_test, y_train, y_test): estimator = linear_model.Ridge() estimator.fit(x_train, y_train) print('梯度下降的权重系数是：', estimator.coef_) print('梯度下降的偏置是：', estimator.intercept_) joblib.dump(estimator, model_save_path) y_predict = estimator.predict(x_test) err = metrics.mean_squared_error(y_test, y_predict) print('梯度下降的误差率为：', err) def pred(x): estimator = joblib.load(model_save_path) x= np.array(x) predict = estimator.predict(x.reshape((x.shape[0], 1))) return predict def main(): parser = argparse.ArgumentParser(description='Demo of argparse') parser.add_argument('--method', type=str, default='train') args = parser.parse_args() method = args.method if method == 'train': df = pd.read_excel(file_name, dtype={ '年份': int, '值': float }) x = df['年份'].to_numpy() x = x.reshape((x.shape[0], 1)) y = df['值'].to_numpy() x_train, x_test, y_train, y_test=model_selection.train_test_split(x, y) train(x_train, x_test, y_train, y_test) elif method == 'test': predict = pred(pred_year).round(2) df = pd.DataFrame({ '预测年份': pred_year, '预测结果(单位：万吨)': predict }) print(df) df.to_excel(save_pred_path, index=False) else: print('wrong') if __name__ == '__main__': main()

1. 导入需要的库和模块，包括 argparse、numpy、pandas、scikit-learn 和 joblib。 2. 实现一个 train 函数，用于训练 Ridge 模型。该函数接收训练集和测试集的特征和标签数据，通过 scikit-learn 库中的 Ridge 类...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression, Ridge, Lasso from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 加载数据 data = pd.read_csv('boston_housing.csv') # 查看数据前几行 print(data.head()) print(data.describe()) # 对数变换 data['CRIM_log'] = np.log1p(data['CRIM']) data['ZN_log'] = np.log1p(data['ZN']) data['INDUS_log'] = np.log1p(data['INDUS']) data['NOX_log'] = np.log1p(data['NOX']) data['AGE_log'] = np.log1p(data['AGE']) data['DIS_log'] = np.log1p(data['DIS']) data['RAD_log'] = np.log1p(data['RAD']) data['TAX_log'] = np.log1p(data['TAX']) data['PTRATIO_log'] = np.log1p(data['PTRATIO']) data['B_log'] = np.log1p(data['B']) data['LSTAT_log'] = np.log1p(data['LSTAT']) # 选择特征和目标变量 X = data.drop(['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'NOX', 'AGE', 'DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'MEDV'], axis=1) y = data['MEDV'] # 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) scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) lr = LinearRegression() lr.fit(X_train_scaled, y_train) y_pred_lr = lr.predict(X_test_scaled) mse_lr = mean_squared_error(y_test, y_pred_lr) rmse_lr = np.sqrt(mse_lr) print(f'最小二乘线性回归 RMSE: {rmse_lr:.2f}') # 超参数调优 alphas = [0.1, 1, 10, 100] best_alpha_ridge = None best_rmse_ridge = float('inf') for alpha in alphas: ridge = Ridge(alpha=alpha) ridge.fit(X_train_scaled, y_train) y_pred_ridge = ridge.predict(X_test_scaled) mse_ridge = mean_squared_error(y_test, y_pred_ridge) rmse_ridge = np.sqrt(mse_ridge) if rmse_ridge < best_rmse_ridge: best_rmse_ridge = rmse_ridge best_alpha_ridge = alpha print(f'最佳岭回归 alpha: {best_alpha_ridge}, RMSE: {best_rmse_ridge:.2f}') # 超参数调优 alphas = [0.01, 0.1, 1, 10] best_alpha_lasso = None best_rmse_lasso = float('inf') for alpha in alphas: lasso = Lasso(alpha=alpha, max_iter=10000) lasso.fit(X_train_scaled, y_train) y_pred_lasso = lasso.predict(X_test_scaled) mse_lasso = mean_squared_error(y_test, y_pred_lasso) rmse_lasso = np.sqrt(mse_lasso) if rmse_lasso < best_rmse_lasso: best_rmse_lasso = rmse_lasso best_alpha_lasso = alpha print(f'最佳Lasso回归 alpha: {best_alpha_lasso}, RMSE: {best_rmse_lasso:.2f}') # 最小二乘线性回归系数 lr_coef = lr.coef_ print('最小二乘线性回归系数:') print(pd.Series(lr_coef, index=X.columns)) # 岭回归系数 ridge_coef = ridge.coef_ print('岭回归系数:') print(pd.Series(ridge_coef, index=X.columns)) # Lasso回归系数 lasso_coef = lasso.coef_ print('Lasso回归系数:') print(pd.Series(lasso_coef, index=X.columns)) # 汇总各模型的RMSE rmse_results = pd.Series({ '最小二乘线性回归': rmse_lr, '岭回归': best_rmse_ridge, 'Lasso回归': best_rmse_lasso }) print(rmse_results)深度解释此代码的内容，并运行出来

首先，用户导入了必要的库：numpy、pandas、matplotlib，以及sklearn中的多个模块。加载数据后，进行了对数变换，创建了多个新的特征列。然后选择特征和目标变量，划分训练集和测试集，并进行标准化处理。接着分别...

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_absolute_percentage_error import matplotlib.pyplot as plt # 数据加载与处理 def load_and_prepare_data(file_path): data = pd.read_excel(file_path) # 首先打印列名以确保正确处理 print("列名列表：", data.columns) data['Bmax'] = data.iloc[:, 4:1029].max(axis=1) # 计算磁通密度的最大值 # 确保下面的列名与实际使用的数据中的列名匹配 data = data[data['电磁波形'] == '正弦波'] # 筛选正弦波形数据 return data # 应用原始的斯坦麦茨方程 def apply_steinmetz_equation(data, k, alpha, beta): return k * (data['频率'] ** alpha) * (data['Bmax'] ** beta) # 构建并应用修正方程 def apply_corrected_steinmetz(data, k0, k1, alpha, beta): return (k0 + k1 * data['温度']) * (data['频率'] ** alpha) * (data['Bmax'] ** beta) # 模型比较与可视化 def compare_models(data): # 原始参数设定 original_preds = apply_steinmetz_equation(data, 0.001, 1.5, 2.0) corrected_preds = apply_corrected_steinmetz(data, 0.0009, 0.00001, 1.5, 2.0) # 计算MAPE mape_original = mean_absolute_percentage_error(data['损耗功率'], original_preds) mape_corrected = mean_absolute_percentage_error(data['损耗功率'], corrected_preds) # 输出MAPE结果 print("原始模型的平均绝对百分比误差 MAPE: ", mape_original) print("修正模型的平均绝对百分比误差 MAPE: ", mape_corrected) # 可视化 plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.scatter(data['温度'], data['损耗功率'], color='black', label='实际数据') plt.scatter(data['温度'], original_preds, color='blue', label='原始斯坦麦茨方程') plt.scatter(data['温度'], corrected_preds, color='red', label='修正斯坦麦茨方程') plt.xlabel('温度 (°C)') plt.ylabel('损耗功率 (W/m³)') plt.title('斯坦麦茨方程比较') plt.legend() plt.show() # 主程序 file_path = "C:\附件\附件\C题附件.xlsx" data = load_and_prepare_data(file_path) compare_models(data) 为什么这里算出来的MAPE这么大

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures poly = PolynomialFeatures(degree=2) X_poly = poly.fit_transform(X) - **正则化优化**（适用于高维数据）： python from sklearn.linear_...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor 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 ------------------ 设置文件路径 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") 读取数据 data = pd.read_excel(excel_path, sheet_name=‘Sheet1’) 特征工程处理 检查并转换分类变量（仅对真正需要编码的列进行处理） cat_cols = [] le = LabelEncoder() 假设’燃尽风位置’是分类变量，进行编码 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’) 确保温度保持为连续数值（移除之前的字符串转换） 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 ------------------ 划分训练测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.2, random_state=42 ) 新增导入 from sklearn.model_selection import GridSearchCV # 导入网格搜索模块 ------------------ 模型训练（修改部分）------------------ 定义参数搜索空间 param_grid = { ‘n_estimators’: [100, 200, 300, 400], # 树的数量候选值 ‘max_depth’: [5, 10, 15, None], # 树的最大深度 ‘min_samples_split’: [2, 5, 10], # 节点分裂最小样本数 ‘min_samples_leaf’: [1, 2, 4] # 叶节点最小样本数 } 创建基础模型 rf_base = RandomForestRegressor(random_state=42) 创建网格搜索对象 grid_search = GridSearchCV( estimator=rf_base, param_grid=param_grid, scoring=‘neg_mean_squared_error’, # 使用负均方误差作为评估指标 cv=5, # 5折交叉验证 n_jobs=-1, # 使用全部CPU核心 verbose=2 # 显示详细日志 ) 执行网格搜索 grid_search.fit(X_train, y_train) 获取最优模型 rf = grid_search.best_estimator_ # 替换原有模型 print(f"交叉验证平均MSE: {-grid_search.best_score_:.2f}") ------------------ 模型评估 ------------------ y_pred = rf.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%}") 可视化特征重要性（排序后） plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘SimHei’] plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’] = False importances = rf.feature_importances_ sorted_idx = importances.argsort() plt.figure(figsize=(10,6)) plt.barh(X.columns[sorted_idx], importances[sorted_idx]) plt.title(“随机森林特征重要性排序”) plt.show() ------------------ 优化参数配置 ------------------ param_constraints = { ‘掺氨比’: (0.0, 100.0), # 氨燃料掺混比例 ‘燃尽风位置’: (min(X[‘燃尽风位置’]), max(X[‘燃尽风位置’])), # 编码后的范围 ‘主燃区温度’: (800, 1600) # 温度范围(℃) } ------------------ 优化函数定义 ------------------ def predict_no_emission(params): “”“包装预测函数，确保输入格式正确”“” input_df = pd.DataFrame([params], columns=X.columns) return rf.predict(input_df)[0] 初始猜测值（取训练数据中位数，更鲁棒） initial_guess = X.median().values 参数边界设置 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} # 增加迭代次数和精度 ) ------------------ 结果处理 ------------------ optimized_params = result.x.copy() 对分类变量进行逆向解码 if ‘燃尽风位置’ in cat_cols: position_idx = X.columns.get_loc(‘燃尽风位置’) # 四舍五入到最近的整数编码值 encoded_value = int(round(optimized_params[position_idx])) # 确保不超出原始编码范围 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}℃")改为线性回归算法并展示完整代码

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...
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import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score import numpy as np import os from glob import glob import lightgbm as lgb # 修改1：导入LightGBM库 # 配置路径（保持不变） input_folder = "microalgae" output_folder = "LGBM模型结果" # 修改2：修改输出文件夹名称 os.makedirs(output_folder, exist_ok=True) # 获取文件列表（保持不变） file_list = glob(os.path.join(input_folder, "*.xlsx")) + glob(os.path.join(input_folder, "*.xls")) # 定义公共参数（保持不变） features = ['T', 'Ph', 'Biomass', 'Time', 'Qe', 'Initial'] target_column = 'Removal' all_results = [] for file_path in file_list: try: # 文件名处理（保持不变） base_name = os.path.basename(file_path) output_name = f"{os.path.splitext(base_name)[0]}LGBM评估结果.xlsx" # 修改3：修改结果文件名 output_path = os.path.join(output_folder, output_name) print(f"\n正在处理文件：{base_name}") # 数据加载与处理（保持不变） df = pd.read_excel(file_path) df.columns = df.columns.str.strip() df['Qe'] = df['Removal'] * 0.01*df['Initial']/df['Biomass'] # 数据集划分（保持不变） X = df[features] y = df[target_column] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 修改4：配置并训练LGBM模型 lgb_model = lgb.LGBMRegressor( n_estimators=200, # 增加树的数量 learning_rate=0.05, # 降低学习率 max_depth=15, subsample=0.8, # 随机采样样本 colsample_bytree=0.8, # 随机采样特征 random_state=42 ) lgb_model.fit(X_train, y_train) # 预测与评估（保持结构不变） y_pred = lgb_model.predict(X_test) y_train_pred = lgb_model.predict(X_train) # 计算指标（保持结构不变） metrics = { '训练集 MSE': mean_squared_error(y_train, y_train_pred), '测试集 MSE': mean_squared_error(y_test, y_pred), '训练集 RMSE': np.sqrt(mean_squared_error(y_train, y_train_pred)), '测试集 RMSE': np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred)), '训练集 R²': r2_score(y_train, y_train_pred), '测试集 R²': r2_score(y_test, y_pred) } # 保存结果（保持结构不变） results_df = pd.DataFrame({ '数据集': ['训练集', '测试集'], 'MSE': [metrics['训练集 MSE'], metrics['测试集 MSE']], 'RMSE': [metrics['训练集 RMSE'], metrics['测试集 RMSE']], 'R²': [metrics['训练集 R²'], metrics['测试集 R²']] }) results_df.to_excel(output_path, index=False) # 汇总数据收集（保持结构不变） summary_data = { '文件名': base_name, '训练集MSE': metrics['训练集 MSE'], '测试集MSE': metrics['测试集 MSE'], '训练集RMSE': metrics['训练集 RMSE'], '测试集RMSE': metrics['测试集 RMSE'], '训练集R²': metrics['训练集 R²'], '测试集R²': metrics['测试集 R²'] } all_results.append(summary_data) print(f"已保存结果至：{output_path}") except Exception as e: print(f"处理文件 {base_name} 时发生错误：{str(e)}") continue # 保存汇总结果（保持结构不变） if all_results: summary_df = pd.DataFrame(all_results) summary_path = os.path.join(output_folder, "LGBM模型评估汇总结果.xlsx") summary_df.to_excel(summary_path, index=False) print(f"\n所有结果已汇总保存至：{summary_path}") else: print("\n警告：未生成任何结果文件") print("\n所有文件处理完成！")上述代码模型表现不好，如何优化

from sklearn.linear_model import Ridge estimators = [ ('lgbm', lgb.LGBMRegressor()), ('ridge', Ridge()) ] stacking_model = StackingRegressor( estimators=estimators, final_estimator=lgb....

# 创建岭回归模型, 加入L2正则化 model = Ridge(alpha=0.88, solver='auto', normalize=False, max_iter=1000, tol=0.001, random_state=None, penalty='l2', # 加入L2正则化 fit_intercept=True)这段中normalize意外实参

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