三、模型搭建和评估

3.1 模型搭建

导入库

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from IPython.display import Image
%matplotlib inline

导入原始数据和清洗后的数据

data = pd.read_csv('./clear_data.csv')
train = pd.read_csv('./train.csv')

模型搭建

  • 处理完前面的数据我们就得到建模数据，下一步是选择合适模型
  • 在进行模型选择之前我们需要先知道数据集最终是进行监督学习还是无监督学习
  • 模型的选择一方面是通过我们的任务来决定的。
  • 除了根据我们任务来选择模型外，还可以根据数据样本量以及特征的稀疏性来决定
  • 刚开始我们总是先尝试使用一个基本的模型来作为其baseline，进而再训练其他模型做对比，最终选择泛化能力或性能比较好的模型

下面给出sklearn的算法选择路径，供大家参考

数据分析模型 python mm 数据分析模型搭建_数据分析


任务一：切割训练集和测试集

这里使用留出法划分数据集

  • 将数据集分为自变量和因变量
  • 按比例切割训练集和测试集(一般测试集的比例有30%、25%、20%、15%和10%)
  • 使用分层抽样
  • 设置随机种子以便结果能复现

任务提示1

  • 切割数据集是为了后续能评估模型泛化能力
  • sklearn中切割数据集的方法为train_test_split
  • 查看函数文档可以在jupyter noteboo里面使用train_test_split?后回车即可看到
  • 分层和随机种子在参数里寻找
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 一般先取出X和y后再切割，有些情况会使用到未切割的，这时候X和y就可以用,x是清洗好的数据，y是我们要预测的存活数据'Survived'
X = data
y = train['Survived']

# 对数据集进行切割
# stratify=y就是按照y中的比例分配 
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, stratify=y, random_state=0)

# 查看数据形状
X_train.shape, X_test.shape
# output: ((668, 11), (223, 11))

train_test_split 官方文档

X_train,X_test, y_train, y_test = sklearn.model_selection.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, random_state=0,stratify=y_train)

  • train_data：所要划分的样本特征集
  • train_target：所要划分的样本结果
  • test_size：样本占比，如果是整数的话就是样本的数量
  • random_state：随机种子。在需要重复试验的时候，保证得到一组一样的随机数。但填0或不填，每次都会不一样。
  • stratify：分层抽样
  • 将stratify=X就是按照X中的比例分配
  • 将stratify=y就是按照y中的比例分配


任务二：模型创建

  • 创建基于线性模型的分类模型（逻辑回归）
  • 创建基于树的分类模型（决策树、随机森林）
  • 分别使用这些模型进行训练，分别的到训练集和测试集的得分
  • 查看模型的参数，并更改参数值，观察模型变化

提示

  • 逻辑回归不是回归模型而是分类模型，不要与LinearRegression混淆
  • 随机森林其实是决策树集成为了降低决策树过拟合的情况
  • 线性模型所在的模块为sklearn.linear_model
  • 树模型所在的模块为sklearn.ensemble
逻辑回归
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
print("Training set score: {:.2f}".format(lr.score(X_train, y_train)))
print("Testing set score: {:.2f}".format(lr.score(X_test, y_test)))
# Output: Training set score: 0.80, Testing set score: 0.79

# 调整参数后的逻辑回归模型
# C 为正则化强度的倒数，数值越小正则化越强
lr2 = LogisticRegression(C=100)
lr2.fit(X_train, y_train)
print("Training set score: {:.2f}".format(lr2.score(X_train, y_train)))
print("Testing set score: {:.2f}".format(lr2.score(X_test, y_test)))
# Output: Training set score: 0.79, Testing set score: 0.78
随机森林分类模型
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 默认参数的随机森林分类模型
rfc = RandomForestClassifier()
rfc.fit(X_train, y_train)
print("Training set score: {:.2f}".format(rfc.score(X_train, y_train)))
print("Testing set score: {:.2f}".format(rfc.score(X_test, y_test)))
# Output: Training set score: 1.00, Testing set score: 0.80

# 调整参数后的随机森林分类模型
rfc2 = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5)
rfc2.fit(X_train, y_train)
print("Training set score: {:.2f}".format(rfc2.score(X_train, y_train)))
print("Testing set score: {:.2f}".format(rfc2.score(X_test, y_test)))
# Output: Training set score: 0.86, Testing set score: 0.81



任务三：输出模型预测结果

  • 输出模型预测分类标签
  • 输出不同分类标签的预测概率

提示3

  • 一般监督模型在sklearn里面有个predict能输出预测标签，predict_proba则可以输出标签概率
# 预测标签
pred = lr.predict(X_train)

# 此时我们可以看到0和1的数组
pred[:10]
# Output: array([0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1], dtype=int64)

# 预测标签概率
pred_proba = lr.predict_proba(X_train)
pred_proba[:10]

Output:

数据分析模型 python mm 数据分析模型搭建_机器学习_02




3.1 模型评估

导入库

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.display import Image
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
%matplotlib inline
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号
plt.rcParams['figure.figsize'] = (10, 6)  # 设置输出图片大小

加载数据并分割测试集和训练集

from sklearn.model_selection import train_test_split
# 一般先取出X和y后再切割，有些情况会使用到未切割的，这时候X和y就可以用,x是清洗好的数据，y是我们要预测的存活数据'Survived'
data = pd.read_csv('clear_data.csv')
train = pd.read_csv('train.csv')
X = data
y = train['Survived']

# 对数据集进行切割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, stratify=y, random_state=0)、

# 默认参数逻辑回归模型
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train, y_train)



模型评估

  • 模型评估是为了知道模型的泛化能力。
  • 交叉验证（cross-validation）是一种评估泛化性能的统计学方法，它比单次划分训练集和测试集的方法更加稳定、全面。
  • 在交叉验证中，数据被多次划分，并且需要训练多个模型。
  • 最常用的交叉验证是 k 折交叉验证（k-fold cross-validation），其中 k 是由用户指定的数字，通常取 5 或 10。
  • 准确率（precision）度量的是被预测为正例的样本中有多少是真正的正例
  • 召回率（recall）度量的是正类样本中有多少被预测为正类
  • f-分数是准确率与召回率的调和平均


任务一：交叉验证

  • 用10折交叉验证来评估之前的逻辑回归模型
  • 计算交叉验证精度的平均值

数据分析模型 python mm 数据分析模型搭建_机器学习_03

from sklearn.model_selection import cross_val_score

lr = LogisticRegression(C=100)
scores = cross_val_score(lr, X_train, y_train, cv=20)

# k折交叉验证分数
scores

# 平均交叉验证分数
print("Average cross-validation score: {:.2f}".format(scores.mean()))
# Output: Average cross-validation score: 0.80

Socre Output:

数据分析模型 python mm 数据分析模型搭建_数据_04


任务二：混淆矩阵

  • 计算二分类问题的混淆矩阵
  • 计算精确率、召回率以及f-分数
  • 提示5
  • 混淆矩阵的方法在sklearn中的sklearn.metrics模块
  • 混淆矩阵需要输入真实标签和预测标签
  • 精确率、召回率以及f-分数可使用classification_report模块
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 训练模型
lr = LogisticRegression(C=100)
lr.fit(X_train, y_train)

# 模型预测结果
pred = lr.predict(X_train)

# 混淆矩阵
confusion_matrix(y_train, pred)
# Output:
# array([[354,  58],
#       [ 83, 173]])

from sklearn.metrics import classification_report
# 精确率、召回率以及f1-score
print(classification_report(y_train, pred))

Output:

数据分析模型 python mm 数据分析模型搭建_数据_05



任务三：ROC曲线

  • 绘制ROC曲线

提示6

  • ROC曲线在sklearn中的模块为sklearn.metrics
  • ROC曲线下面所包围的面积越大越好
from sklearn.metrics import roc_curve

fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, lr.decision_function(X_test))
plt.plot(fpr, tpr, label="ROC Curve")
plt.xlabel("FPR")
plt.ylabel("TPR (recall)")

# 找到最接近于0的阈值
close_zero = np.argmin(np.abs(thresholds))
plt.plot(fpr[close_zero], tpr[close_zero], 'o', markersize=10, label="threshold zero", fillstyle="none", c='k', mew=2)
plt.legend(loc=4)

Output:

数据分析模型 python mm 数据分析模型搭建_数据_06