Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化XGBoost分类模型(XGBClassifier算法)项目实战
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
1.项目背景
猎人猎物优化搜索算法(Hunter–prey optimizer, HPO)是由Naruei& Keynia于2022年提出的一种最新的优化搜索算法。受到捕食动物(如狮子、豹子和狼)和猎物(如雄鹿和瞪羚)的行为的启发，他们根据猎人和猎物的位置移动方法设计了一种新型的搜索方式及自适应度更新的方法。
本项目通过HPO猎人猎物优化算法优化XGBoost分类模型。
2.数据获取
本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：
| 编号 |
变量名称 |
描述 |
| 1 |
x1 |
|
| 2 |
x2 |
|
| 3 |
x3 |
|
| 4 |
x4 |
|
| 5 |
x5 |
|
| 6 |
x6 |
|
| 7 |
x7 |
|
| 8 |
x8 |
|
| 9 |
x9 |
|
| 10 |
x10 |
|
| 11 |
y |
因变量 |
数据详情如下(部分展示)：
3.数据预处理
3.1 用Pandas工具查看数据
使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据：
关键代码：
3.2 数据缺失查看
使用Pandas工具的info()方法查看数据信息：
从上图可以看到，总共有11个变量，数据中无缺失值，共1000条数据。
关键代码：
3.3 数据描述性统计
通过Pandas工具的describe()方法来查看数据的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。
关键代码如下：
4.探索性数据分析
4.1 y变量柱状图
用Matplotlib工具的plot()方法绘制柱状图：
4.2 y=1样本x1变量分布直方图
用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：
4.3 相关性分析
从上图中可以看到，数值越大相关性越强，正值是正相关、负值是负相关。
5.特征工程
5.1 建立特征数据和标签数据
关键代码如下：
5.2 数据集拆分
通过train_test_split()方法按照80%训练集、20%测试集进行划分，关键代码如下：
6.构建HPO猎人猎物优化算法优化XGBoost分类模型
主要使用HPO猎人猎物优化算法优化XGBoost分类算法，用于目标分类。
6.1 HPO猎人猎物优化算法寻找最优的参数值
最优参数：
6.2 最优参数值构建模型
| 编号 |
模型名称 |
参数 |
| 1 |
XGBoost分类模型 |
n_estimators=best_n_estimators |
| 2 |
learning_rate=best_learning_rate |
7.模型评估
7.1 评估指标及结果
评估指标主要包括准确率、查准率、查全率、F1分值等等。
| 模型名称 |
指标名称 |
指标值 |
| 测试集 |
||
| XGBoost分类模型 |
准确率 |
0.9950 |
| 查准率 |
1.0 |
|
| 查全率 |
0.9903 |
|
| F1分值 |
0.9951 |
|
从上表可以看出，F1分值为0.9951，说明模型效果较好。
关键代码如下：
7.2 分类报告
从上图可以看出，分类为0的F1分值为0.99；分类为1的F1分值为1.0。
7.3 混淆矩阵
从上图可以看出，实际为0预测不为0的 有0个样本；实际为1预测不为1的 有1个样本，整体预测准确率良好。
8.结论与展望
综上所述，本文采用了HPO猎人猎物优化算法寻找XGBoost算法的最优参数值来构建分类模型，最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的预测。
# 本次机器学习项目实战所需的资料，项目资源如下：
# 项目说明：
链接：https://pan.baidu.com/s/12FwaIkRzw0NdnSqGAFUWBA
提取码：v2qn更多项目实战，详见机器学习项目实战合集列表：
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