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第一期：sklearn入门 & 决策树在sklearn中的实现第二期：随机森林在sklearn中的实现第三期：sklearn中的数据预处理和特征工程第四期：sklearn中的降维算法PCA和SVD第五期：sklearn中的逻辑回归第六期：sklearn中的聚类算法K-Means第七期：sklearn中的支持向量机SVM（上）第八期：sklearn中的支持向量机SVM（下）第九期：sklearn中的线性回归大家族第十期：sklearn中的朴素贝叶斯第十一期：sklearn与XGBoost第十二期：sklearn中的神经网络
目录
问题描述
数据集
代码
（一）导入数据集，探索数据
（二）对数据集进行预处理
（三）提取标签和特征矩阵，分测试集和训练集
（四）导入模型
（五）在不同max_depth下观察模型的拟合状况
（六）用网格搜索调整参数
测试并提交Kaggle
问题描述
Titanic - Machine Learning from Disaster | Kaggle
通过分类树模型来预测一下哪些人可能成为幸存者（二分类问题，Survived为1即为幸存者，为0则不是幸存者）
数据集
数据集包含两个csv格式文件，data为我们要使用的数据（既有特征又有标签，可以来训练和测试），test为kaggle提供的测试集（无标签）
代码
import pandas as pdfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.model_selection import GridSearchCVfrom sklearn.model_selection import cross_val_scoreimport matplotlib.pyplot as plt
（一）导入数据集，探索数据
data = pd.read_csv(r"D:\Jupyter Notebook\菜菜sklearn\1 决策树\Taitanic\data.csv") # 891行，12列（11列特征，1列标签）data.head() # 显示前n行，不写n的话默认为5
data.info() # 观察特征的类型、是否有缺失值
Cabin列缺失过多，Name列、Ticket列、PassengerId列和预测的y没有关系，删Age列有小部分缺失，采用平均值填充Embarked列有2行缺失，删
（二）对数据集进行预处理
#删除缺失值过多的列，和观察判断来说和预测的y没有关系的列data.drop(["Cabin","Name","Ticket","PassengerId"],inplace=True,axis=1) # inplace=True意味着用删除列后的表覆盖原表，默认为False。axis=1意味着对列进行操作# 或写成：data = data.drop(["Cabin","Name","Ticket"],inplace=False,axis=1)#处理缺失值，对缺失值较多的列进行填补，有一些特征只确实一两个值，可以采取直接删除记录的方法data["Age"] = data["Age"].fillna(data["Age"].mean()) # .fillna(0)表示用0填补data = data.dropna() # 删掉所有有缺失值的行（默认axis=0）
#将分类变量转换为数值型变量#将二分类变量转换为数值型变量#astype能够将一个pandas对象转换为某种类型，和apply(int(x))不同，astype可以将文本类转换为数字，用这个方式可以很便捷地将二分类特征转换为0~1data["Sex"] = (data["Sex"]== "male").astype("int") # 返回True为1，False为0#将三分类变量转换为数值型变量labels = data["Embarked"].unique().tolist() # .unique()删掉重复值，查看特征里有多少唯一值data["Embarked"] = data["Embarked"].apply(lambda x: labels.index(x)) # 匿名函数，S—>0，C—>1，Q—>2
（三）提取标签和特征矩阵，分测试集和训练集
X = data.iloc[:,data.columns != "Survived"]y = data.iloc[:,data.columns == "Survived"]# data.loc[:,'sex'] 所有行，sex列# data.iloc[:,3] 所有行，sex列（索引为3）# 布尔索引用loc和iloc都行from sklearn.model_selection import train_test_splitXtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split(X,y,test_size=0.3)
#修正测试集和训练集的索引for i in [Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest]:i.index = range(i.shape[0]) # range(622)，即0-621
（四）导入模型
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=25)clf = clf.fit(Xtrain, Ytrain)score_ = clf.score(Xtest, Ytest)score_ # 0.8127340823970037score = cross_val_score(clf,X,y,cv=10).mean()score # 0.7739274770173645
（五）在不同max_depth下观察模型的拟合状况
tr = []te = []for i in range(10):clf = DecisionTreeClassifier(random_state=25,max_depth=i+1# ,criterion="entropy" # 当模型欠拟合时用)clf = clf.fit(Xtrain, Ytrain)score_tr = clf.score(Xtrain,Ytrain)score_te = cross_val_score(clf,X,y,cv=10).mean()tr.append(score_tr)te.append(score_te)print(max(te))# 若train曲线在test上，说明模型过拟合，需要剪枝# 若test曲线在train上，说明模型欠拟合plt.plot(range(1,11),tr,color="red",label="train")plt.plot(range(1,11),te,color="blue",label="test")plt.xticks(range(1,11)) # 显示横坐标的标尺（1-10的整数）plt.legend()plt.show()
clf模型里一开始criterion参数默认为gini时，结果如下：
改为entropy时，结果如下：
（六）用网格搜索调整参数
网格搜索是能够帮助我们同时调整多个参数的技术，本质为枚举 —— 给网格搜索提供一个字典，字典中是一组一组的参数，对应参数的取值范围；调整参数在这些取值范围里的取值，最终返回能让模型达到最好的取值范围的组合。
缺点：多个参数交叉进行，计算量大，耗时，且无法舍弃你设定的参数
import numpy as np# gini系数取值范围为0-0.5，entropy取值范围为0-1gini_thresholds = np.linspace(0,0.5,20) # 在0-0.5之间取20个有顺序的随机数，但不一定等间距# np.arange(0,0.5,0.01) 等间距parameters = {'splitter':('best','random'),'criterion':("gini","entropy"),"max_depth":[*range(1,10)] # *表示解压缩,'min_samples_leaf':[*range(1,50,5)],'min_impurity_decrease':[*np.linspace(0,0.5,20)] # 信息增益的最小值。当信息增益＜规定的最小值时，该节点将不再进行分枝} # 一串参数和这些参数对应的、我们希望网格搜索来搜索的参数的取值范围。是一个字典clf = DecisionTreeClassifier(random_state=25)GS = GridSearchCV(clf, parameters, cv=10) # 同时满足fit、score和交叉验证三种功能GS.fit(Xtrain,Ytrain)
GS.best_params_ # 从我们输入的参数和参数取值的列表中返回最佳组合
GS.best_score_ # 网格搜索后模型的评判标准
测试并提交Kaggle
test = pd.read_csv(r"D:\Jupyter Notebook\菜菜sklearn\1 决策树\Taitanic\test.csv")test.info()test.drop(["Cabin","Name","Ticket","PassengerId"],inplace=True,axis=1) test["Age"] = test["Age"].fillna(data["Age"].mean()) test = test.dropna() # 删掉了Fare缺失的那一行#将二分类变量转换为数值型变量test["Sex"] = (test["Sex"]== "male").astype("int") #将三分类变量转换为数值型变量labels = test["Embarked"].unique().tolist() test["Embarked"] = test["Embarked"].apply(lambda x: labels.index(x)) result = GS.predict(test) # nd.array()df = pd.DataFrame(result)df.to_csv("result.csv")
Score有点低
