最近学习了机器学习，有一些感触，但是没有时间详细写。这里简单给一下我写的源码(并且我是在jupyter notebook上面做的报告，所以代码格式也是jupyter notebook的，如果你需要移动到pycharm上做修改，需要做一点点微调，这很简单。因为时间，我直接将我在jupyter notebook做报告的代码直接搬过来)。(另外不会有过多的代码解释，太累了，有需要再说吧)

目录

1. 准备工作

1.1 包

1.2  读取数据

1.3 了解数据

1.3.1 了解数据shape

1.3.2 数据的前五行和尾五行

1.3.3 检查每一列的唯一值 

1.3.4 统计数据

1.3.5 缺失值统计

2. 数据可视化与分析(做的一般)

2.1 各个维度比较(pairplot)

 2.2 各维度与Y的比较

 2.3 相关系数矩阵

3.  数据预处理

3.1 scaling 特征项(统一量纲标准化)

3.2 数据集划分 

 3. RF模型训练

4. 模型评估

 4.1 包(当然你可以在最前面把包都给调好)

4.2 得到相关评估标准

5. 题外话 （其它模型:KNN\线性回归\DT\RF\Bagging(DT)\GBDT\Adaboost\Xgboost\Voting投票器）

5.1 包

5.2 模型训练

5.2.1 准备工作

5.2.2 开始各个模型的训练

5.2.3 输出结果展示

1. 准备工作

1.1 包

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt  # 数据可视化
import seaborn as sns  # 数据可视化
from sklearn.model_selection import train_test_split  # 数据集划分
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, RobustScaler  # 特征值标准化
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor  # 随机森林回归模型
from sklearn.metrics import accuracy_score, mean_squared_error, mean_squared_log_error  # 模型评估

1.2  读取数据

data = pd.read_csv('D:/pycharm_storage/机器学习/项目/绘sir/NTL2012.csv')

1.3 了解数据

1.3.1 了解数据shape

data_shape = data.shape
data.shape

输出结果

 说明一共有18003列14行数据

1.3.2 数据的前五行和尾五行

data.head()

输出结果：

data.tail()

 输出结果：

1.3.3 检查每一列的唯一值 

如果你已经知道你的每一列特征项数据是何种类型(回归\连续的还是离散的)，那么你无需进行这一步代码操作。由于我的数据是他人处理的，所以我需要知道数据的基本情况(包括上面的观察数据据)。

dict = {}
for i in list(data.columns):
    dict[i] = data[i].value_counts().shape[0]
pd.DataFrame(dict, index=['唯一值'])

输出结果： 

 以上数值均为连续值，没有离散值，选用的模型均采用回归算法

1.3.4 统计数据

这里也只是了解数据的诸如平均值，中位数，最大最小值等等基本情况

data.describe()

输出结果： 

 这里是查看数据的底层情况了。

data.info()

 输出结果：

1.3.5 缺失值统计

将0.0值转化为np.nan(即NaN)，方便计数

data.replace(0, value=np.nan, inplace=True)  # 
data.isnull().sum()

 输出结果：

上面显示的是每一列特征项中0.0(已经修改成了NaN)出现个数，由于除Y、Lat、Lon外的其它特征项出现0.0值是正常现象，所以这里不对0.0值做处理。

所以将NaN转化为0.0值方便后续运算操作。

data.replace(np.nan, value=0.0, inplace=True)
data.isnull().sum()

输出结果： 

 没有缺失值，不需要做缺失值异常处理

2. 数据可视化与分析(做的一般)

2.1 各个维度比较(pairplot)

sns.pairplot(data, hue='Y')

输出结果：

 2.2 各维度与Y的比较

plt.figure(figsize=(72, 25), dpi=180, facecolor='#ffe6e6')  # 
data_cols = list(data.columns)
data_cols.remove('Y')
for i in range(13):
    plt.subplot(13, 2, i + 1)
    sns.violinplot(x='Y', y=data_cols[i], data=data, facecolor='#ffe6e6',palette='Set2')

输出结果：

 2.3 相关系数矩阵

corrmat = data.corr()
corrmat

输出结果：

系数矩阵——图 

f, ax = plt.subplots(figsize=(12, 9))
sns.heatmap(corrmat, vmax=.8, square=True, cmap='Greens')

输出结果：

3.  数据预处理

3.1 scaling 特征项(统一量纲标准化)

# 拆分特征项和目标项
feature = data.iloc[:, 1:14]  # 拆分出特征项
target = data.iloc[:, 0]  # 拆分出目标项
# 实例化一个标准器
scaler = RobustScaler()
# 将数据标准化
feature = scaler.fit_transform(feature)
feature = pd.DataFrame(feature, columns=['CAr__', 'PET_a', 'PRCP_a', 'TMP_a', 'WET_a', 'G_ET_', 'G_PRCP_',
       'G_Qs_', 'G_Qsb_', 'G_TWSC_', 'dem90mca', 'Lat', 'Long'])

看看(检查)量纲之后的部分数据

feature.head()

输出结果：

3.2 数据集划分 

feature_train, feature_test, target_train, target_test = train_test_split(feature, target)

看看(检查)划分好的数据

feature.head()

输出结果： 

 3. RF模型训练

看到下面的注释了，那是我经过参数寻优之后的pycharm给出的最佳参数（训练了10h+），但是实际上我又用默认参数进行了模型训练，结果准确率还更高了点。我nm离谱（算了）

# rf = RandomForestRegressor(max_depth=9, max_features=0.75, min_samples_leaf=2,
#                       min_samples_split=3, n_estimators=500, n_jobs=-1)
rf = RandomForestRegressor()
"""超参数筛选:RandomForestRegressor(max_depth=9, max_features=0.75, min_samples_leaf=2,
                      min_samples_split=3, n_estimators=500, n_jobs=-1)"""
rf.fit(feature_train, target_train)
print(rf.score(feature_test, target_test))

输出结果（可以发现准确率0.9843...还是比较高的）：

 这是我参数寻优的代码：

当然，你在训练完成(上面的rf.fit()之后加上保存模型的代码)之后可以保存你的训练模型.这里简单给下我的。

4. 模型评估

 4.1 包(当然你可以在最前面把包都给调好)

import joblib  # 加载模型
from sklearn.metrics import explained_variance_score  # 回归方差(可解释方差)
from sklearn.metrics import mean_absolute_error  # 平均绝对误差 MAE
from sklearn.metrics import mean_squared_error  # 均方误差 MSE   好像没有均方根误差 RMSE
from sklearn.metrics import mean_squared_log_error  # 均值平方对数误差(MSLE, Mean Squared Logarithmic Error)
from sklearn.metrics import median_absolute_error  # 中值绝对误差
from sklearn.metrics import r2_score  # R平方值
from sklearn.preprocessing import RobustScaler  # 标准器
from sklearn.model_selection import train_test_split  # 数据集划分
import pandas as pd
import numpy as np

4.2 得到相关评估标准

# 预测
target_pre = rf.predict(feature_test)

# 模型评估
score = rf.score(feature_test, target_test)
print('预测的正确率:\n', score)
EVS = explained_variance_score(target_test, target_pre)
print('回归方差:\n', EVS)
MSE = mean_squared_error(target_test, target_pre)
print('均方误差:\n', MSE)
MAE = mean_absolute_error(target_test, target_pre)
print('平均绝对值误差:\n', MAE)
MSLE = mean_squared_log_error(target_test, target_pre)
print('均值平方对数误差:\n', MSLE)
median = median_absolute_error(target_test, target_pre)
print('中值绝对误差:\n', median)
r2 = r2_score(target_test, target_pre)
print('R决定系数:\n', r2)
# print('最优模型:\n', rf.best_estimator_)
# print('最优参数:\n', rf.best_params_)
print('各特征值权重:\n', rf.feature_importances_)

输出结果：

5. 题外话 （其它模型:KNN\线性回归\DT\RF\Bagging(DT)\GBDT\Adaboost\Xgboost\Voting投票器）

5.1 包

from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor  # K邻近模型
from sklearn.linear_model import LinearRegression  # 线性回归模型
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor  # 决策树模型
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor  # 随机森林模型
from sklearn.ensemble import BaggingRegressor  # bagging模型
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor  # 梯度决策树模型/GBDT
from sklearn.ensemble import AdaBoostRegressor  # Ada模型
from xgboost import XGBRFRegressor  # Xgboost模型
from sklearn.ensemble import VotingRegressor  # 投票器

5.2 模型训练

5.2.1 准备工作

# 传统模型
knn = KNeighborsRegressor()
lin = LinearRegression()
log = LogisticRegression()
dt = DecisionTreeRegressor()
# bagging模型
rf = RandomForestRegressor()
bag = BaggingRegressor()
# boost模型
gbdt = GradientBoostingRegressor(loss='squared_error')
ada_dt = AdaBoostRegressor(base_estimator=dt)
ada_lin = AdaBoostRegressor(base_estimator=lin)
xg = XGBRFRegressor()

# 投票器
knn_reg = KNeighborsRegressor()
dt_reg = DecisionTreeRegressor()
rf_reg = RandomForestRegressor()
ada_dt_reg = AdaBoostRegressor(base_estimator=dt)
vote = VotingRegressor(estimators=[('rf_reg', rf_reg), ('ada_dt_reg',  ada_dt_reg)])

# stacking模型
stack1_knn = KNeighborsRegressor()
stack1_dt = DecisionTreeRegressor()
stack1_rf = RandomForestRegressor()
stack1_bag = BaggingRegressor()
stack1_gbdt = GradientBoostingRegressor(loss='squared_error')
stack1_ada_dt = AdaBoostRegressor(base_estimator=dt)
stack1_xg = XGBRFRegressor()
stack_model = [stack1_knn, stack1_dt, stack1_rf, stack1_bag, stack1_gbdt, stack1_ada_dt, stack1_xg]
stack2_rf = RandomForestRegressor(n_estimators=500, oob_score=True)


model = [knn, lin, dt, rf, bag, gbdt, ada_dt, ada_lin, xg, vote, stack2_rf]

model_label = ['knn', 'lin', 'dt', 'rf', 'bag', 'gbdt', 'ada_dt', 'ada_lin', 'xg', 'vote', 'stack2_rf']


assess_label = ['准确率(score)', '回归方差(EVS)', '均方误差(MSE)', '平均绝对值误差(MAE)',
                '中值绝对误差', 'R2决定系数(R2)']
comparion = pd.DataFrame(index=model_label, columns=assess_label)

展示一下： 

comparion

输出结果(还没开始往里面输入，所以均为NaN)：

5.2.2 开始各个模型的训练

这里我单独输出了RF的各个特征项权重的图以及一些其它信息。

另外由于stacking模型的特殊性，我没有将其的各个评估标准输出到comparion中，因为这是没有意义的。而只是输出了它的准确率(它的准确率几乎是最高的)

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
for estimator_index, estimator in enumerate(model):
    if estimator is knn:
        estimator.fit(feature_train, target_train.astype('int'))
    elif estimator is stack2_rf:
        # 训练模型
        feature_train1, feature_test1, target_train1,target_test1 = train_test_split(feature_train, target_train)
        for stack_estimator in stack_model:
            stack_estimator.fit(feature_train, target_train)
        # 创造预测值存储器
        target_stack_pre = np.empty((len(feature_test), len(stack_model)), dtype=np.float64)
        # 预测
        for stack_estimator_index, stack_estimator in enumerate(stack_model):
            target_stack_pre[:, stack_estimator_index] = stack_estimator.predict(feature_test)
        # 第二层模型训练
        estimator.fit(target_stack_pre, target_test)
        print('Stacking模型score:\t', estimator.oob_score_)
        break
    else:
        estimator.fit(feature_train, target_train)
    print(estimator_index)
    # 预测target
    target_pre = estimator.predict(feature_test)
    # 准确率
    score = estimator.score(feature_test, target_test)
    # 回归方差
    EVS = explained_variance_score(target_test, target_pre)
    # 均方误差
    MSE = mean_squared_error(target_test, target_pre)
    # 均方绝对值误差
    MAE = mean_absolute_error(target_test, target_pre)
    # 均值平均对数误差
#     MSLE = mean_squared_log_error(target_test, target_pre)
    # 中值绝对值误差
    median = median_absolute_error(target_test, target_pre)
    # R2决定系数
    r2 = r2_score(target_test, target_pre)
    # 集合
#     assess = [score, EVS, MSE, MAE, MSLE, median, r2]
    assess = [score, EVS, MSE, MAE, median, r2]
    
    if estimator is rf:
        fuck = estimator.feature_importances_
        print(data_cols)
        print(fuck)
        fg, ax = plt.subplots()
        sns.barplot(x=data_cols, y=fuck)
        ax.set_title('随机森林模型下的特征项重要性')
        plt.show()
    
    # chart
    for model_assess_index, model_assess in enumerate(assess):
        comparion.iloc[estimator_index, model_assess_index] = model_assess

输出结果：

5.2.3 输出结果展示

comparion = comparion.transpose()
comparion.transpose()

输出结果：

还有一些丑的要命的图：

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
for i in range(8):
    plt.figure(figsize=(20., 8), dpi=100)
    sns.barplot(x=comparion.columns, y=comparion.iloc[i, :], palette='Accent')
    plt.show()

 输出结果（不再细致展示了）：

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我是炒茄子，不用谢