模型评价 gini python 模型评价与优化

1.过拟合与欠拟合

欠拟合与过拟合：

	训练数据	预测数据
欠拟合	不准确	不准确
过拟合	准确	不准确
好模型	准确	准确

  欠拟合可以通过观察训练数据及时发现，通过优化模型结果解决。

如何解决过拟合问题：

• 原因：模型结构过于复杂（维度过高）；使用了过多属性，模型训练时包含了干扰项信息。
• 解决办法：简化数据模型（使用低阶模型，如线性模型）；数据PCA处理；模型训练时，增加正则化项

2.数据分离与混淆矩阵

建立模型的意义：不在于对训练数据做出预测，更在于对新数据的准确预测。

模型训练与评估流程：数据载入----->数据可视化与预处理---->模型创建---->全数据用于模型训练---->模型评估

没有新数据用于评估模型怎么办？：对全数据进行分离，部分用于训练，部分用于新数据的结果预测。

• 把数据分成两部分：训练集，测试集
• 用训练集进行模型训练
• 用数据集进行数据预测，更有效地评估模型对于新数据的预测表现。

分类任务中，计算测试数据集预测准确率以评估模型表现。局限性：无法真实反映模型针对各个分类的预测准确度。

混淆矩阵：又称误差矩阵，用于衡量分类算法的准确程度。

		预测结果
		0	1
实际 结果	0	True Negative(TN)	False Positive(FN)
	1	False Negative(FN)	True Positive(TP)

• TP：预测准确，实际为正样本的数量（实际为1，预测为1） 
• TN：预测准确，实际为负样本的数量（实际为0，预测为0） 
• FP：预测错误，实际为负样本的数量（实际为0，预测为1） 
• FN：预测错误，实际为正样本的数量（实际为1，预测为0） 

模型评估指标：

3.模型优化

数据的重要性：数据质量决定模型表现的上限。

检查数据：

• 数据属性的意义，是否为无关数据
• 不同属性数据的数量级差异性如何
• 是否有异常数据
• 采集数据的方法是否合理，采集到的数据是否有代表性
• 对于标签结果，要确保标签判定规则的一致性

处理数据：

• 删除不必要的数据--->减少过拟合，节约运算时间
• 数据预处理：归一化，标准化--->平衡数据影响，加快训练收敛
• 确定是否保留或过滤掉异常数据--->提高鲁棒性
• 尝试不同的模型，对比模型表现--->帮助确定更合适的模型

模型优化的目标：在确定模型类别后，如何让模型表现更好（数据，模型参数，正则化）

尝试以下方法：

• 遍历核心参数组合，评估对应模型表现（比如：逻辑回归边界函数考虑多项式，KNN尝试不同的n_neighbors）
• 扩大数据样本
• 增加或减少数据属性
• 对数据进行降维处理
• 对模型进行正则化处理，调整正则项λ的数值

训练数据集准确率：随着模型复杂而提高

测试数据集准确率：在模型过于简单或过于复杂的情况时下降

4.实战准备

实战一：酶活性预测

• 基于T-R-train.csv数据，建立线性回归模型，计算其在T-R-train.csv数据上的r2分布，可视化模型预测结果
• 加入特征多项式（2次，5次），建立回归模型
• 计算多项式回归模型对预测数据进行预测的r2分数，判断哪个模型预测更准确
• 可视化多项式回归模型数据预测结果，判断哪个模型预测更准确

#生成新数据并用于预测
#(40,90,300)：生成从40~90的300个数
#reshape(-1,1)：生成300行1列的数据
X_range = np.linspace(40,90,300).reshape(-1,1)
y_range_predict = lr1.predict(X_range)

#生成二次多项式数据
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
ploy2 = PolynomialFeatures(degree = 2)
X_2_train = ploy2.fit_transform(X_train)
X_2_test = ploy2.transfrom(X_test)

实战二：质量好坏预测

• 基于data_class_raw.csv数据，根据高斯分布概率密度函数，寻找异常点并剔除。
• 基于data_class_processed.csv数据，进行PCA处理，确定重要数据维度及成分。
• 完成数据分离，数据分离参数：random_state = 4, test_size = 0.4。
• 建立KNN模型完成分类，n_neighbors取10，计算分类准确率，可视化分类边界。
• 计算测试数据集对应的混淆矩阵，计算准确率，召回率，特异度，精确率，F1参数。
• 尝试不同的n_neighbors(1-20)，计算其在训练数据集，测试数据集熵的准确率并作图。

#数据分离
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,random_state = 4,test_size = 0.4)

#生成决策区域数据
xx,yy = np.meshgrid(np.arange(0,10,0.05),np.arange(0,10,0.05))
x_range = np.c_[xx.ravel(),yy.ravel()]
y_range_predict = knn.predict(x_range)

#可视化决策区域
bad_knn = plt.scatter(x_range[:,0][y_range_predict == 0],x_range[:,1][y_range_predict == 0])
good_knn = plt.scatter(x_range[:,0][y_range_predict == 1],x_range[:,1][y_range_predict == 1])

#计算混淆矩阵
from sklearn.metrics import confusion_matrix
cm = confusion_matrix(y_test,y_test_predict)
TP = cm[1,1]
TN = cm[0,0]
FP = cm[0,1]
FN = cm[1,0]

#计算召回率，特异度，精准率，F1分数
recall = TP/(TP+FN)
specificity = TN/(TN+FP)
precision = TP/(TP+FP)
f1 = 2 * precision * recall / (precision + recall)