python 机器学习XGBoost，SVM图像分类与数据预测分析

文章目录

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• 【机器学习】基于逻辑回归，LightGBM,XGBoost额的分类预测

• 一.基于逻辑回归的分类预测+

• 1 逻辑回归的介绍和应用+

• 1.1 逻辑回归的介绍+ 1.2逻辑回归的应用

• 2.Demo实践+

• Step1:库函数导入+ Step2:模型训练+ Step3:模型参数查看+ Step4:数据和模型可视化+ Step5:模型预测

• 3.基于鸢尾花（iris）数据集的逻辑回归分类实践+

• Step1:库函数导入+ Step2:数据读取/载入+ Step3:数据信息简单查看+ Step4:可视化描述+ Step5:利用 逻辑回归模型 在二分类上 进行训练和预测+ Step6:利用 逻辑回归模型 在三分类(多分类)上 进行训练和预测

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• 二.基于XGBoost的分类预测+

• 1.XGBoost与应用+

• XGBoost的介绍+ 1.2XGboost的应用

• 2.基于天气数据集的XGBoost分类实战+

• Step1：函数库导入+ Step2：数据读取/载入+ Step3：数据信息简单查看+ Step4:可视化描述+ Step5:对离散变量进行编码+ Step6：利用 XGBoost 进行训练与预测+ Step7: 利用 XGBoost 进行特征选择+ Step8: 通过调整参数获得更好的效果

【机器学习】基于逻辑回归，LightGBM,XGBoost额的分类预测

• 一.基于逻辑回归的分类预测+

• 1 逻辑回归的介绍和应用+

• 1.1 逻辑回归的介绍+ 1.2逻辑回归的应用

• 2.Demo实践+

• Step1:库函数导入+ Step2:模型训练+ Step3:模型参数查看+ Step4:数据和模型可视化+ Step5:模型预测

• 3.基于鸢尾花（iris）数据集的逻辑回归分类实践+

• Step1:库函数导入+ Step2:数据读取/载入+ Step3:数据信息简单查看+ Step4:可视化描述+ Step5:利用 逻辑回归模型 在二分类上 进行训练和预测+ Step6:利用 逻辑回归模型 在三分类(多分类)上 进行训练和预测

• 二.基于XGBoost的分类预测+

• 1.XGBoost与应用+

• XGBoost的介绍+ 1.2XGboost的应用

• 2.基于天气数据集的XGBoost分类实战+

• Step1：函数库导入+ Step2：数据读取/载入+ Step3：数据信息简单查看+ Step4:可视化描述+ Step5:对离散变量进行编码+ Step6：利用 XGBoost 进行训练与预测+ Step7: 利用 XGBoost 进行特征选择+ Step8: 通过调整参数获得更好的效果

• s

一.基于逻辑回归的分类预测

1 逻辑回归的介绍和应用

1.1 逻辑回归的介绍

逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。

而对于逻辑回归而且，最为突出的两点就是其模型简单和模型的可解释性强。

逻辑回归模型的优劣势:

• 优点：实现简单，易于理解和实现；计算代价不高，速度很快，存储资源低+ 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高

1.2逻辑回归的应用

逻辑回归模型广泛用于各个领域，包括机器学习，大多数医学领域和社会科学。例如，最初由Boyd 等人开发的创伤和损伤严重度评分（TRISS）被广泛用于预测受伤患者的死亡率，使用逻辑回归 基于观察到的患者特征（年龄，性别，体重指数,各种血液检查的结果等）分析预测发生特定疾病（例如糖尿病，冠心病）的风险。逻辑回归模型也用于预测在给定的过程中，系统或产品的故障的可能性。还用于市场营销应用程序，例如预测客户购买产品或中止订购的倾向等。在经济学中它可以用来预测一个人选择进入劳动力市场的可能性，而商业应用则可以用来预测房主拖欠抵押贷款的可能性。条件随机字段是逻辑回归到顺序数据的扩展，用于自然语言处理。

逻辑回归模型现在同样是很多分类算法的基础组件,比如 分类任务中基于GBDT算法+LR逻辑回归实现的信用卡交易反欺诈，CTR(点击通过率)预估等，其好处在于输出值自然地落在0到1之间，并且有概率意义。模型清晰，有对应的概率学理论基础。它拟合出来的参数就代表了每一个特征(feature)对结果的影响。也是一个理解数据的好工具。但同时由于其本质上是一个线性的分类器，所以不能应对较为复杂的数据情况。很多时候我们也会拿逻辑回归模型去做一些任务尝试的基线（基础水平）。

说了这些逻辑回归的概念和应用，大家应该已经对其有所期待了吧，那么我们现在开始吧！！！

2.Demo实践

Step1:库函数导入

​ ​ ## 基础函数库 ​ import numpy as np ​

## 导入画图库
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

## 导入逻辑回归模型函数
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

Step2:模型训练

​ ​ ##Demo演示LogisticRegression分类 ​

## 构造数据集
x_fearures = np.array([[-1, -2], [-2, -1], [-3, -2], [1, 3], [2, 1], [3, 2]])
y_label = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1])

## 调用逻辑回归模型
lr_clf = LogisticRegression()

## 用逻辑回归模型拟合构造的数据集
lr_clf = lr_clf.fit(x_fearures, y_label) #其拟合方程为 y=w0+w1*x1+w2*x2

Step3:模型参数查看

​ ​ ## 查看其对应模型的w ​ print(‘the weight of Logistic Regression:’,lr_clf.coef_) ​

## 查看其对应模型的w0
print('the intercept(w0) of Logistic Regression:',lr_clf.intercept_)

Step4:数据和模型可视化

​ ​ ## 可视化构造的数据样本点 ​ plt.figure() ​ plt.scatter(x_fearures[:,0],x_fearures[:,1], c=y_label, s=50, cmap=‘viridis’) ​ plt.title(‘Dataset’) ​ plt.show()

​ ​ # 可视化决策边界 ​ plt.figure() ​ plt.scatter(x_fearures[:,0],x_fearures[:,1], c=y_label, s=50, cmap=‘viridis’) ​ plt.title(‘Dataset’) ​

nx, ny = 200, 100
x_min, x_max = plt.xlim()
y_min, y_max = plt.ylim()
x_grid, y_grid = np.meshgrid(np.linspace(x_min, x_max, nx),np.linspace(y_min, y_max, ny))

z_proba = lr_clf.predict_proba(np.c_[x_grid.ravel(), y_grid.ravel()])
z_proba = z_proba[:, 1].reshape(x_grid.shape)
plt.contour(x_grid, y_grid, z_proba, [0.5], linewidths=2., colors='blue')

plt.show()

​ ​ ### 可视化预测新样本 ​

plt.figure()
## new point 1
x_fearures_new1 = np.array([[0, -1]])
plt.scatter(x_fearures_new1[:,0],x_fearures_new1[:,1], s=50, cmap='viridis')
plt.annotate(s='New point 1',xy=(0,-1),xytext=(-2,0),color='blue',arrowprops=dict(arrowstyle='-|>',connectionstyle='arc3',color='red'))

## new point 2
x_fearures_new2 = np.array([[1, 2]])
plt.scatter(x_fearures_new2[:,0],x_fearures_new2[:,1], s=50, cmap='viridis')
plt.annotate(s='New point 2',xy=(1,2),xytext=(-1.5,2.5),color='red',arrowprops=dict(arrowstyle='-|>',connectionstyle='arc3',color='red'))

## 训练样本
plt.scatter(x_fearures[:,0],x_fearures[:,1], c=y_label, s=50, cmap='viridis')
plt.title('Dataset')

# 可视化决策边界
plt.contour(x_grid, y_grid, z_proba, [0.5], linewidths=2., colors='blue')

plt.show()

Step5:模型预测

​ ​ ## 在训练集和测试集上分别利用训练好的模型进行预测 ​ y_label_new1_predict = lr_clf.predict(x_fearures_new1) ​ y_label_new2_predict = lr_clf.predict(x_fearures_new2) ​

print('The New point 1 predict class:\n',y_label_new1_predict)
print('The New point 2 predict class:\n',y_label_new2_predict)

## 由于逻辑回归模型是概率预测模型（前文介绍的 p = p(y=1|x,\theta)）,所以我们可以利用 predict_proba 函数预测其概率
y_label_new1_predict_proba = lr_clf.predict_proba(x_fearures_new1)
y_label_new2_predict_proba = lr_clf.predict_proba(x_fearures_new2)

print('The New point 1 predict Probability of each class:\n',y_label_new1_predict_proba)
print('The New point 2 predict Probability of each class:\n',y_label_new2_predict_proba)

可以发现训练好的回归模型将X_new1预测为了类别0（判别面左下侧），X_new2预测为了类别1（判别面右上侧）。其训练得到的逻辑回归模型的概率为0.5的判别面为上图中蓝色的线。

3.基于鸢尾花（iris）数据集的逻辑回归分类实践

本次我们选择鸢花数据（iris）进行方法的尝试训练，该数据集一共包含5个变量，其中4个特征变量，1个目标分类变量。共有150个样本，目标变量为 花的类别 其都属于鸢尾属下的三个亚属，分别是山鸢尾 (Iris-setosa)，变色鸢尾(Iris-versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Iris- virginica)。包含的三种鸢尾花的四个特征，分别是花萼长度(cm)、花萼宽度(cm)、花瓣长度(cm)、花瓣宽度(cm)，这些形态特征在过去被用来识别物种。

Step1:库函数导入

​ ​ ## 基础函数库 ​ import numpy as np ​ import pandas as pd ​

## 绘图函数库
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

Step2:数据读取/载入

​ ​ ## 我们利用 sklearn 中自带的 iris 数据作为数据载入，并利用Pandas转化为DataFrame格式 ​ from sklearn.datasets import load_iris ​ data = load_iris() #得到数据特征 ​ iris_target = data.target #得到数据对应的标签 ​ iris_features = pd.DataFrame(data=data.data, columns=data.feature_names) #利用Pandas转化为DataFrame格式

Step3:数据信息简单查看

​ ​ ## 利用.info()查看数据的整体信息 ​ iris_features.info()

​ ​ ​ ## 进行简单的数据查看，我们可以利用 .head() 头部.tail()尾部 ​ iris_features.head()

​ ​ ​ ## 其对应的类别标签为，其中0，1，2分别代表’setosa’, ‘versicolor’, 'virginica’三种不同花的类别。 ​ iris_target

​ ​ ## 利用value_counts函数查看每个类别数量 ​ pd.Series(iris_target).value_counts()

​ ​ ## 对于特征进行一些统计描述 ​ iris_features.describe()

从统计描述中我们可以看到不同数值特征的变化范围。

Step4:可视化描述

​ ​ ## 合并标签和特征信息 ​ iris_all = iris_features.copy() ##进行浅拷贝，防止对于原始数据的修改 ​ iris_all[‘target’] = iris_target ​ ## 特征与标签组合的散点可视化 ​ sns.pairplot(data=iris_all,diag_kind=‘hist’, hue= ‘target’) ​ plt.show()

上图可以发现，在2D情况下不同的特征组合对于不同类别的花的散点分布，以及大概的区分能力。

​ ​ for col in iris_features.columns: ​ sns.boxplot(x=‘target’, y=col, saturation=0.5,palette=‘pastel’, data=iris_all) ​ plt.title(col) ​ plt.show()

利用箱型图我们也可以得到不同类别在不同特征上的分布差异情况。

​ ​ # 选取其前三个特征绘制三维散点图 ​ from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D ​

fig = plt.figure(figsize=(10,8))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

iris_all_class0 = iris_all[iris_all['target']==0].values
iris_all_class1 = iris_all[iris_all['target']==1].values
iris_all_class2 = iris_all[iris_all['target']==2].values
# 'setosa'(0), 'versicolor'(1), 'virginica'(2)
ax.scatter(iris_all_class0[:,0], iris_all_class0[:,1], iris_all_class0[:,2],label='setosa')
ax.scatter(iris_all_class1[:,0], iris_all_class1[:,1], iris_all_class1[:,2],label='versicolor')
ax.scatter(iris_all_class2[:,0], iris_all_class2[:,1], iris_all_class2[:,2],label='virginica')
plt.legend()

plt.show()

Step5:利用 逻辑回归模型 在二分类上 进行训练和预测

​ ​ ## 为了正确评估模型性能，将数据划分为训练集和测试集，并在训练集上训练模型，在测试集上验证模型性能。 ​ from sklearn.model_selection import train_test_split ​

## 选择其类别为0和1的样本 （不包括类别为2的样本）
iris_features_part = iris_features.iloc[:100]
iris_target_part = iris_target[:100]

## 测试集大小为20%， 80%/20%分
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_features_part, iris_target_part, test_size = 0.2, random_state = 2020)
## 从sklearn中导入逻辑回归模型
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
## 定义 逻辑回归模型 
clf = LogisticRegression(random_state=0, solver='lbfgs')
# 在训练集上训练逻辑回归模型
clf.fit(x_train, y_train)
## 查看其对应的w
print('the weight of Logistic Regression:',clf.coef_)

## 查看其对应的w0
print('the intercept(w0) of Logistic Regression:',clf.intercept_)

​ ​ ## 在训练集和测试集上分布利用训练好的模型进行预测 ​ train_predict = clf.predict(x_train) ​ test_predict = clf.predict(x_test)

​ ​ ​ from sklearn import metrics ​

## 利用accuracy（准确度）【预测正确的样本数目占总预测样本数目的比例】评估模型效果
print('The accuracy of the Logistic Regression is:',metrics.accuracy_score(y_train,train_predict))
print('The accuracy of the Logistic Regression is:',metrics.accuracy_score(y_test,test_predict))

## 查看混淆矩阵 (预测值和真实值的各类情况统计矩阵)
confusion_matrix_result = metrics.confusion_matrix(test_predict,y_test)
print('The confusion matrix result:\n',confusion_matrix_result)

# 利用热力图对于结果进行可视化
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(confusion_matrix_result, annot=True, cmap='Blues')
plt.xlabel('Predicted labels')
plt.ylabel('True labels')
plt.show()

我们可以发现其准确度为1，代表所有的样本都预测正确了。

Step6:利用 逻辑回归模型 在三分类(多分类)上 进行训练和预测

​ ​ ## 测试集大小为20%， 80%/20%分 ​ x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_features, iris_target, test_size = 0.2, random_state = 2020)

其余代码与二分类相同

通过结果我们可以发现，其在三分类的结果的预测准确度上有所下降，其在测试集上的准确度为: 86.67 % ，这是由于’versicolor’（1）和 ‘virginica’（2）这两个类别的特征，我们从可视化的时候也可以发现，其特征的边界具有一定的模糊性（边界类别混杂，没有明显区分边界），所有在这两类的预测上出现了一定的错误。

二.基于XGBoost的分类预测

1.XGBoost与应用

XGBoost的介绍

XGBoost是2016年由华盛顿大学陈天奇老师带领开发的一个可扩展机器学习系统。严格意义上讲XGBoost并不是一种模型，而是一个可供用户轻松解决分类、回归或排序问题的软件包。它内部实现了梯度提升树(GBDT)模型，并对模型中的算法进行了诸多优化，在取得高精度的同时又保持了极快的速度，在一段时间内成为了国内外数据挖掘、机器学习领域中的大规模杀伤性武器。

更重要的是，XGBoost在系统优化和机器学习原理方面都进行了深入的考虑。毫不夸张的讲，XGBoost提供的可扩展性，可移植性与准确性推动了机器学习计算限制的上限，该系统在单台机器上运行速度比当时流行解决方案快十倍以上，甚至在分布式系统中可以处理十亿级的数据。

XGBoost的主要优点：

**简单易用。**相对其他机器学习库，用户可以轻松使用XGBoost并获得相当不错的效果。

**高效可扩展。**在处理大规模数据集时速度快效果好，对内存等硬件资源要求不高。

**鲁棒性强。**相对于深度学习模型不需要精细调参便能取得接近的效果。

XGBoost内部实现提升树模型，可以 自动处理缺失值 。

XGBoost的主要缺点：

相对于深度学习模型无法对时空位置建模，不能很好地捕获图像、语音、文本等高维数据。

在拥有海量训练数据，并能找到合适的深度学习模型时，深度学习的精度可以遥遥领先XGBoost。

1.2XGboost的应用

XGBoost在机器学习与数据挖掘领域有着极为广泛的应用。据统计在2015年Kaggle平台上29个获奖方案中，17只队伍使用了XGBoost；在2015年KDD- Cup中，前十名的队伍均使用了XGBoost，且集成其他模型比不上调节XGBoost的参数所带来的提升。这些实实在在的例子都表明，XGBoost在各种问题上都可以取得非常好的效果。

同时，XGBoost还被成功应用在工业界与学术界的各种问题中。例如商店销售额预测、高能物理事件分类、web文本分类;用户行为预测、运动检测、广告点击率预测、恶意软件分类、灾害风险预测、在线课程退学率预测。虽然领域相关的数据分析和特性工程在这些解决方案

2.基于天气数据集的XGBoost分类实战

数据集：[天气数据集](https://tianchi-media.oss-cn- beijing.aliyuncs.com/DSW/7XGBoost/train.csv)

Step1：函数库导入

​ ​ ## 基础函数库 ​ import numpy as np ​ import pandas as pd ​

## 绘图函数库
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

本次我们选择天气数据集进行方法的尝试训练，现在有一些由气象站提供的每日降雨数据，我们需要根据历史降雨数据来预测明天会下雨的概率。样例涉及到的测试集数据test.csv与train.csv的格式完全相同，但其RainTomorrow未给出，为预测变量。

数据的各个特征描述如下：

Step2：数据读取/载入

​ ​ ## 我们利用Pandas自带的read_csv函数读取并转化为DataFrame格式 ​

data = pd.read_csv('train.csv')

Step3：数据信息简单查看

​ ​ ## 利用.info()查看数据的整体信息 ​ data.info()

​ ​ ​ ## 进行简单的数据查看，我们可以利用 .head() 头部.tail()尾部 ​ data.head()

由于变量太多，这里只展示部分变量

这里我们发现数据集中存在NaN，一般的我们认为NaN在数据集中代表了缺失值，可能是数据采集或处理时产生的一种错误。这里我们采用-1将缺失值进行填补，还有其他例如“中位数填补、平均数填补”的缺失值处理方法

​ ​ data = data.fillna(-1) ​ data.tail()

​ ​ ​ ## 利用value_counts函数查看训练集标签的数量 ​ pd.Series(data[‘RainTomorrow’]).value_counts()

No 82786 ,Yes 23858 ,Name: RainTomorrow, dtype: int64

我们发现数据集中的负样本数量远大于正样本数量，这种常见的问题叫做“数据不平衡”问题，在某些情况下需要进行一些特殊处理。解决数据不平衡的办法有数据变换或者数据插补等等。

​ ​ ## 对于特征进行一些统计描述 ​ data.describe()

Step4:可视化描述

为了方便，我们先纪录数字特征与非数字特征：

​ ​ numerical_features = [x for x in data.columns if data[x].dtype == np.float] ​ numerical_features = [x for x in data.columns if data[x].dtype == np.float] ​

## 选取三个特征与标签组合的散点可视化
sns.pairplot(data=data[['Rainfall',
'Evaporation',
'Sunshine'] + ['RainTomorrow']], diag_kind='hist', hue= 'RainTomorrow')
plt.show()

从上图可以发现，在2D情况下不同的特征组合对于第二天下雨与不下雨的散点分布，以及大概的区分能力。相对的Sunshine与其他特征的组合更具有区分能力

​ ​ for col in data[numerical_features].columns: ​ if col != ‘RainTomorrow’: ​ sns.boxplot(x=‘RainTomorrow’, y=col, saturation=0.5, palette=‘pastel’, data=data) ​ plt.title(col) ​ plt.show()

利用箱型图我们也可以得到不同类别在不同特征上的分布差异情况。我们可以发现Sunshine,Humidity3pm,Cloud9am,Cloud3pm的区分能力较强

​ ​ tlog = {} ​ for i in category_features: ​ tlog[i] = data[data[‘RainTomorrow’] == ‘Yes’][i].value_counts() ​ flog = {} ​ for i in category_features: ​ flog[i] = data[data[‘RainTomorrow’] == ‘No’][i].value_counts()

​ ​ ​ plt.figure(figsize=(10,10)) ​ plt.subplot(1,2,1) ​ plt.title(‘RainTomorrow’) ​ sns.barplot(x = pd.DataFrame(tlog[‘Location’]).sort_index()[‘Location’], y = pd.DataFrame(tlog[‘Location’]).sort_index().index, color = “red”) ​ plt.subplot(1,2,2) ​ plt.title(‘Not RainTomorrow’) ​ sns.barplot(x = pd.DataFrame(flog[‘Location’]).sort_index()[‘Location’], y = pd.DataFrame(flog[‘Location’]).sort_index().index, color = “blue”) ​ plt.show()

从上图可以发现不同地区降雨情况差别很大，有些地方明显更容易降雨

​ ​ plt.figure(figsize=(10,2)) ​ plt.subplot(1,2,1) ​ plt.title(‘RainTomorrow’) ​ sns.barplot(x = pd.DataFrame(tlog[‘RainToday’][:2]).sort_index()[‘RainToday’], y = pd.DataFrame(tlog[‘RainToday’][:2]).sort_index().index, color = “red”) ​ plt.subplot(1,2,2) ​ plt.title(‘Not RainTomorrow’) ​ sns.barplot(x = pd.DataFrame(flog[‘RainToday’][:2]).sort_index()[‘RainToday’], y = pd.DataFrame(flog[‘RainToday’][:2]).sort_index().index, color = “blue”) ​ plt.show()

上图我们可以发现，今天下雨明天不一定下雨，但今天不下雨，第二天大概率也不下雨。

Step5:对离散变量进行编码

由于XGBoost无法处理字符串类型的数据，我们需要一些方法讲字符串数据转化为数据。一种最简单的方法是把所有的相同类别的特征编码成同一个值，例如女=0，男=1，狗狗=2，所以最后编码的特征值是在 [0,特征数数量-1]之间的整数。除此之外，还有独热编码、求和编码、留一法编码等等方法可以获得更好的效果。

​ ​ ## 把所有的相同类别的特征编码为同一个值 ​ def get_mapfunction(x): ​ mapp = dict(zip(x.unique().tolist(), ​ range(len(x.unique().tolist())))) ​ def mapfunction(y): ​ if y in mapp: ​ return mapp[y] ​ else: ​ return -1 ​ return mapfunction ​ for i in category_features: ​ data[i] = data[i].apply(get_mapfunction(data[i]))

​ ​ ​ ## 编码后的字符串特征变成了数字 ​

data['Location'].unique()

Step6：利用 XGBoost 进行训练与预测

​ ​ ## 为了正确评估模型性能，将数据划分为训练集和测试集，并在训练集上训练模型，在测试集上验证模型性能。 ​ from sklearn.model_selection import train_test_split ​

## 选择其类别为0和1的样本 （不包括类别为2的样本）
data_target_part = data['RainTomorrow']
data_features_part = data[[x for x in data.columns if x != 'RainTomorrow']]

## 测试集大小为20%， 80%/20%分
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data_features_part, data_target_part, test_size = 0.2, random_state = 2020)

​ ​ ​ ## 导入XGBoost模型 ​ from xgboost.sklearn import XGBClassifier ​ ## 定义 XGBoost模型 ​ clf = XGBClassifier() ​ # 在训练集上训练XGBoost模型 ​ clf.fit(x_train, y_train)

​ ​ ​ ## 在训练集和测试集上分布利用训练好的模型进行预测 ​ train_predict = clf.predict(x_train) ​ test_predict = clf.predict(x_test) ​ from sklearn import metrics ​

## 利用accuracy（准确度）【预测正确的样本数目占总预测样本数目的比例】评估模型效果
print('The accuracy of the Logistic Regression is:',metrics.accuracy_score(y_train,train_predict))
print('The accuracy of the Logistic Regression is:',metrics.accuracy_score(y_test,test_predict))

## 查看混淆矩阵 (预测值和真实值的各类情况统计矩阵)
confusion_matrix_result = metrics.confusion_matrix(test_predict,y_test)
print('The confusion matrix result:\n',confusion_matrix_result)

# 利用热力图对于结果进行可视化
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(confusion_matrix_result, annot=True, cmap='Blues')
plt.xlabel('Predicted labels')
plt.ylabel('True labels')
plt.show()

我们可以发现共有15759 + 2306个样本预测正确，2470 + 794个样本预测错误。

Step7: 利用 XGBoost 进行特征选择

​ ​ sns.barplot(y=data_features_part.columns, x=clf.feature_importances_)

从图中我们可以发现下午3点的湿度与今天是否下雨是决定第二天是否下雨最重要的因素

初次之外，我们还可以使用XGBoost中的下列重要属性来评估特征的重要性。

weight:是以特征用到的次数来评价

gain:当利用特征做划分的时候的评价基尼指数

cover:利用一个覆盖样本的指标二阶导数（具体原理不清楚有待探究）平均值来划分。

total_gain:总基尼指数

total_cover:总覆盖

​ ​ from sklearn.metrics import accuracy_score ​ from xgboost import plot_importance ​

def estimate(model,data):

    #sns.barplot(data.columns,model.feature_importances_)
    ax1=plot_importance(model,importance_type="gain")
    ax1.set_title('gain')
    ax2=plot_importance(model, importance_type="weight")
    ax2.set_title('weight')
    ax3 = plot_importance(model, importance_type="cover")
    ax3.set_title('cover')
    plt.show()
def classes(data,label,test):
    model=XGBClassifier()
    model.fit(data,label)
    ans=model.predict(test)
    estimate(model, data)
    return ans
 
ans=classes(x_train,y_train,x_test)
pre=accuracy_score(y_test, ans)
print('acc=',accuracy_score(y_test,ans))

这些图同样可以帮助我们更好的了解其他重要特征。

Step8: 通过调整参数获得更好的效果

XGBoost中包括但不限于下列对模型影响较大的参数：

learning_rate: 有时也叫作eta，系统默认值为0.3。每一步迭代的步长，很重要。太大了运行准确率不高，太小了运行速度慢。

subsample：系统默认为1。这个参数控制对于每棵树，随机采样的比例。减小这个参数的值，算法会更加保守，避免过拟合, 取值范围零到一。

colsample_bytree：系统默认值为1。我们一般设置成0.8左右。用来控制每棵随机采样的列数的占比(每一列是一个特征)。

max_depth： 系统默认值为6，我们常用3-10之间的数字。这个值为树的最大深度。这个值是用来控 制过拟合的。max_depth越大，模型学习的更加具体。 调节模型参数的方法有贪心算法、网格调参、贝叶斯调参等。这里我们采用网格调参，它的基本思想是穷举搜索：在所有候选的参数选择中，通过循环遍历，尝试每一种可能性，表现最好的参数就是最终的结果

​ ​ ## 从sklearn库中导入网格调参函数 ​ from sklearn.model_selection import GridSearchCV ​

## 定义参数取值范围
learning_rate = [0.1, 0.3, 0.6]
subsample = [0.8, 0.9]
colsample_bytree = [0.6, 0.8]
max_depth = [3,5,8]

parameters = { 'learning_rate': learning_rate,
              'subsample': subsample,
              'colsample_bytree':colsample_bytree,
              'max_depth': max_depth}
model = XGBClassifier(n_estimators = 50)

## 进行网格搜索
clf = GridSearchCV(model, parameters, cv=3, scoring='accuracy',verbose=1,n_jobs=-1)
clf = clf.fit(x_train, y_train)

​ ​ ​ ## 在训练集和测试集上分布利用最好的模型参数进行预测 ​

## 定义带参数的 XGBoost模型 
clf = XGBClassifier(colsample_bytree = 0.6, learning_rate = 0.3, max_depth= 8, subsample = 0.9)
# 在训练集上训练XGBoost模型
clf.fit(x_train, y_train)

train_predict = clf.predict(x_train)
test_predict = clf.predict(x_test)

## 利用accuracy（准确度）【预测正确的样本数目占总预测样本数目的比例】评估模型效果
print('The accuracy of the Logistic Regression is:',metrics.accuracy_score(y_train,train_predict))
print('The accuracy of the Logistic Regression is:',metrics.accuracy_score(y_test,test_predict))

## 查看混淆矩阵 (预测值和真实值的各类情况统计矩阵)
confusion_matrix_result = metrics.confusion_matrix(test_predict,y_test)
print('The confusion matrix result:\n',confusion_matrix_result)

# 利用热力图对于结果进行可视化
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(confusion_matrix_result, annot=True, cmap='Blues')
plt.xlabel('Predicted labels')
plt.ylabel('True labels')
plt.show()

原本有2470 + 790个错误，现在有 2112 + 939个错误，带来了明显的正确率提升。

Regression is:',metrics.accuracy_score(y_train,train_predict))
print(‘The accuracy of the Logistic Regression is:’,metrics.accuracy_score(y_test,test_predict))

查看混淆矩阵 (预测值和真实值的各类情况统计矩阵)

confusion_matrix_result = metrics.confusion_matrix(test_predict,y_test)
print(‘The confusion matrix result:\n’,confusion_matrix_result)

利用热力图对于结果进行可视化

plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(confusion_matrix_result, annot=True, cmap=‘Blues’)
plt.xlabel(‘Predicted labels’)
plt.ylabel(‘True labels’)
plt.show()
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