Datawhale组队学习——数据分析Task05 模型建立与评估

2023-12-17 15:04:21

以下学习笔记来自Datawhale组队学习的数据分析课程第二章，此次数据分析课程主要是完成kaggle上泰坦尼克的任务，实战数据分析全流程。
链接：https://github.com/datawhalechina/hands-on-data-analysis

模型建立与评估

数据导入

导入基本库和plt配置

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

读取原始数据集

train=pd.read_csv('D:/jupyter_note/Datawhale_data_analysis/titanic/train.csv')
train.shape

train.head()

读取清洗后的数据集

data = pd.read_csv('clear_data.csv')
data.shape

data.head()

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

切割训练集和测试集

from sklearn.model_selection import train_test_split
X = data
y = train['Survived']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, stratify=y, random_state=0)
X_train.shape, X_test.shape

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

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

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

# 调整参数后的逻辑回归模型
lr2 = LogisticRegression(C=100)
lr2.fit(X_train, y_train)

# 默认参数的随机森林分类模型
rfc = RandomForestClassifier()
rfc.fit(X_train, y_train)

# 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)

输出模型预测结果

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

pred=lr.predict(X_train)
pred[:10]

pred_proba=lr.predict_proba(X_train)
pred_proba[:10]

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

交叉验证

from sklearn.model_selection import cross_val_score
lr = LogisticRegression(C=100)
scores = cross_val_score(lr, X_train, y_train, cv=10)

scores

print("Average cross-validation score: {:.2f}".format(scores.mean()))

混淆矩阵

#混淆矩阵
from sklearn.metrics import confusion_matrix
confusion_matrix(y_train, pred)

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

ROC曲线

ROC曲线下面所包围的面积越大越好

from sklearn.metrics import roc_curve
lr=LogisticRegression()
lr.fit(X_train,y_train)
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)

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