Datawhale7月组队学习task5模型建立和评估

Datawhale7月组队学习task5模型建立和评估

文章目录

  • Datawhale7月组队学习task5模型建立和评估
    • 引入
          • preparation
    • 一.模型搭建和评估--建模
      • 模型搭建
        • 1.任务一:切割训练集和测试集
        • 2.任务二:模型创建
        • 3.任务三:输出模型预测结果
    • 二.模型搭建和评估-评估
      • 模型评估
        • 1.任务一:交叉验证
          • 提示4
          • 思考4
        • 2.任务二:混淆矩阵
          • 提示5
        • 3.任务三:ROC曲线
          • 提示6
          • 思考6
    • 三.感谢Datawhale

引入

经过前面的两章的知识点的学习,可以对数数据的本身进行处理,比如数据本身的增删查补,还可以做必要的清洗工作。那么下面我们就要开始使用我们前面处理好的数据了。这一章我们要做的就是使用数据,我们做数据分析的目的也就是,运用我们的数据以及结合我的业务来得到某些我们需要知道的结果。那么分析的第一步就是建模,搭建一个预测模型或者其他模型;我们从这个模型的到结果之后,我们要分析我的模型是不是足够的可靠,那我就需要评估这个模型。

我们拥有的泰坦尼克号的数据集,那么我们这次的目的就是,完成泰坦尼克号存活预测这个任务

preparation

​ 引入库和数据集

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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
%matplotlib inline #能在控制台生成图像
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
# 读取原数据数集
train = pd.read_csv('train.csv')
#读取清洗过的数据集
data = pd.read_csv('clear_data.csv')

一.模型搭建和评估–建模

模型搭建

​ 我们这里使用一个机器学习最常用的一个库(sklearn)来完成我们的模型的搭建

1.任务一:切割训练集和测试集

【思考】

  • 划分数据集的方法有哪些?

    sklearn数据集分割方法汇总

  • 为什么使用分层抽样,这样的好处有什么?

    分层抽样的优缺点

from sklearn.model_selection import train_test_split
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)
# 查看数据形状
X_train.shape, X_test.shape

【思考】

  • 什么情况下切割数据集的时候不用进行随机选取

    数据集本身随机性较高

2.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
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)

查看训练集和测试集score值:

print("Training set score: {:.2f}".format(lr.score(X_train, y_train)))
print("Testing set score: {:.2f}".format(lr.score(X_test, y_test)))

调整参数后的逻辑回归模型:

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)))

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)))

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)))

【思考】

  • 为什么线性模型可以进行分类任务,背后是怎么的数学关系
  • 对于多分类问题,线性模型是怎么进行分类的

Datawhale7月组队学习task5模型建立和评估_第1张图片

3.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

​ 预测标签

pred = lr.predict(X_train)

​ 可以看到0和1的数组

pred[:10]

​ 预测标签概率

pred_proba = lr.predict_proba(X_train)

【思考】

  • 预测标签的概率对我们有什么帮助

    评判结果的可信度

二.模型搭建和评估-评估

​ 引入

根据之前的模型的建模,我们知道如何运用sklearn这个库来完成建模,以及我们知道了的数据集的划分等等操作。那么一个模型我们怎么知道它好不好用呢?以至于我们能不能放心的使用模型给我的结果呢?那么今天的学习的评估,就会很有帮助。

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

1.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
#提示:交叉验证
Image('Snipaste_2020-01-05_16-37-56.png')
提示4
  • 交叉验证在sklearn中的模块为sklearn.model_selection
from sklearn.model_selection import cross_val_score
lr = LogisticRegression(C=100)
scores = cross_val_score(lr, X_train, y_train, cv=10)
# 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()))
思考4
  • k折越多的情况下会带来什么样的影响?

    k折越多,评估结果的稳定性越高

2.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

【思考】什么是二分类问题的混淆矩阵,理解这个概念,知道它主要是运算到什么任务中的

​ 混淆矩阵

提示5
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)
from sklearn.metrics import classification_report
# 精确率、召回率以及f1-score
print(classification_report(y_train, pred))

3.任务三:ROC曲线

  • 绘制ROC曲线

【思考】什么是OCR曲线,OCR曲线的存在是为了解决什么问题?

​ 什么是ROC曲线?为什么要使用ROC

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)

Datawhale7月组队学习task5模型建立和评估_第2张图片

思考6
  • 对于多分类问题如何绘制ROC曲线

    ROC曲线绘制(python+sklearn+多分类)

三.感谢Datawhale

​ 之前在了解数据科学竞赛的时候,偶然发现了datawhale这样一个组织,现在发现真的是个宝!

​ 这种引导式的学习方式,还有开源的理念,都让一个我这样大一的计算机学生感觉看到了另一个世界!

​ 8月的组队学习再见!

你可能感兴趣的:(数据分析基础,模型建立,模型评估,数据科学,数据分析,Kaggle)