Python——机器学习分类模型实例：从数据预处理到模型训练全流程

? ? ? ? ?本文旨在通过一份具体的数据，演示机器学习分类任务从数据预处理到模型训练的全流程。数据预处理过程主要包括缺失值、离群值处理，哑变量化和标准化。模型训练采用随机森林模型和LightGBM模型，同时进行了重要性变量提取和参数调优。文中也对一些细节和进阶的数据处理方法，进行了相应的文字提示。

1. 读取数据

? ? ? ?本文采用了5G用户预测数据集，该数据集为一个二分类数据集，标签为‘5y5g_flag’字段，取值 0 表示非5G用户，1 表示5G用户。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline


data_dir='D:/ex/data/customer_5g/'
df_train=pd.read_csv(data_dir + 'train_data.csv')
df_test=pd.read_csv(data_dir + 'validation_data.csv')
# 查看数据集大小
print(df_train.shape)
print(df_test.shape)
#### 输出：
#### (23067, 46)
#### (15379, 46)

1.1 查看数据集是否平衡

df_train['5y5g_flag'].value_counts()
#### 输出：
#### 0    13660
#### 1     9407

? ? ? ? 可以算平衡数据集。（不平衡数据集，可能需要通过过采样和欠采样方法来平衡，但该方法会破坏原数据集的数据分布，也可能使效果更差）

2. 数据预处理

2.1 缺失值

? ? ? ? 首先查看是否有空值。

df_train.info() #看出有空值

? ? ? ? 可以看出，性别、年龄等变量均存在缺失值。可以查看缺失的数量。

df_train.isnull().sum()[df_train.isnull().sum()>0]

? ? ? ? 此外，数据还可能出现缺失值用 0值、999值、'null' 字符串等形式表示，而非是空值。此时，可以用 df_train.describe() 方式，查看每个字段的统计量，通过查看最大值、最小值等的方式，判断是否有其它表示的缺失值。?

? ? ? ? 对测试集数据做相同查看。

2.1.1 缺失值处理方法一

? ? ? ? 如果只有训练集中存在缺失值，测试集中不存在，且缺失值比例很小，此时可以直接丢弃。

2.1.2 缺失值处理方法二

? ? ? ? 使用均值、中位数、众数等补全。

? ? ? ? 类别变量通常用众数补全 gender。

df_mode = df_train['gender'].mode()
print(df_mode)
## 输出：  0    男

df_train['gender']=df_train['gender'].fillna(df_mode[0])

# 查看补充后的情况
df_train.isnull().sum()[df_train.isnull().sum()>0]

? ? ? ? ? 数值变量用中位数补全（用平均数的话最好先剔除异常值）?。

df_median = df_train.median()
#print(df_median)
df_train=df_train.fillna(df_median)

2.1.3 缺失值处理方法三

? ? ? ? 可以将有缺失的变量视为响应变量，通过其它无缺失的变量来预测缺失值。

2.2 离群值

? ? ? ? 很多算法对离群值不敏感，可以不做处理。也有一些情况，离群值是真实存在的情况，需要保留，否则会降低模型准确性。所以该步骤要具体问题具体分析。可以通过可视化的方法，查看是否存在离群值。

? ? ? ? 首先，因为性别变量的取值为“男、女”，是 object格式，需要先做类别转换。用 0 表示男，1 表示女。

# 查看性别取值
df_train['gender'].unique()
#### 输出： array(['男', '女'], dtype=object)

# 替换
df_train['gender'][df_train['gender']=='男'] = 0
df_train['gender'][df_train['gender']=='女'] = 1
# 格式转换
df_train['gender'] = df_train['gender'].astype(int)

# 对测试集做相同处理
df_test['gender'][df_test['gender']=='男'] = 0
df_test['gender'][df_test['gender']=='女'] = 1
df_test['gender'] = df_test['gender'].astype(int)

? ? ? ? 对每个变量画出箱型图。本文为简便批量画出，但因变量太多，视觉效果不算好。

## 提取变量名 和 变量数量
col_names = df_train.columns
col_num = len(col_names)
col_num

## 进行可视化， 10行5列
m = 10
n = 5
i=1
plt.figure(figsize=(15,20))
## 对每个变量，画出其箱型图
for name in col_names:
    plt.subplot(m,n,i)
    plt.boxplot(df_train[name])
    plt.title(name)
    i=i+1

? ? ? ? 可以看出，年龄中有一个超过150的离群值，且其明显为异常值。故可以直接剔除该条数据。

df_train = df_train[df_train.age <= 100].reset_index(drop=True)

# 验证一下是否已被删除
df_train[df_train.age > 100]
#### 输出为空

2.3 哑变量化

? ? ? ? 因为性别已经手动处理为0、1数值型，故无需要哑变量化的特征。哑变量化的方法可参考我的文章：python——机器学习：sklearn数据预处理preprocessing连续特征离散化和类别特征编码_离散化数据怎么编码深度学习-CSDN博客

? ? ? ?或直接使用pandas中的get_dummies()。此处仅提供代码供参考。

# 将训练集和测试集合并进行特征编码
df_all = pd.get_dummies(pd.concat([df_train,df_test])).reset_index(drop=True)

# 再重新拆开
df_train_1 = df_all.iloc[0:23067]
df_test_1 = df_all.iloc[23067:]

2.4 划分自变量和响应变量

? ? ? ? 因为本文用到的测试集数据中也包含了响应变量，故在此步划分。否则，可在哑变量化的前一步划分。

features=[]
for col in df_train.columns:
    if col!='5y5g_flag' and col!='serv_id':
    ## 去除标签'5y5g_flag'，和无意义的编码'serv_id'
        features.append(col)

# 训练集
x_train=df_train[features]
y_train=df_train['5y5g_flag']

# 测试集
x_test=df_test[features]
y_test=df_test['5y5g_flag']

2.5 标准化

? ? ? ? 本文采用?RobustScaler 方法进行标准化，详细介绍和其它方法可参考下面的文章。

python——机器学习：sklearn数据预处理preprocessing标准化、归一化和纠偏_python的preprocesing-CSDN博客

from sklearn.preprocessing import RobustScaler

rs = RobustScaler()
rs.fit(x_train)

# 对训练集和测试集进行转换
x_train_rs = rs.transform(x_train)
x_test_rs = rs.transform(x_test)

# 转回df格式
x_train=pd.DataFrame(x_train_rs,columns=features)
x_test=pd.DataFrame(x_test_rs,columns=features)

? ? ? ? 至此，基本的数据预处理算是告一段落。更进一步的，可以对特征进行详细的相关性分析和新的特征构造等。

3. 模型训练

? ? ? ? 模型训练部分，通过随机森林和LightGBM两个模型进行演示。随机森林主要包括基础模型训练和重要性特征选择。LightGBM主要包括基础模型训练和参数网格搜索。

3.1 随机森林模型

3.1.1 基础模型训练

# 导入包
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 定义一个随机森林分类器
rf = RandomForestClassifier(
         min_samples_leaf=20, #每个节点的最小样本数
         max_depth=10, #最大树深
         n_estimators=150, #u弱分类器的个数
         random_state=42 #随机种子固定
         )

# 在训练集上进行训练
rf_model = rf.fit(x_train,y_train) 

# 查看准确率
print("训练集准确率：",rf_model.score(x_train,y_train)) #训练集准确率
print("测试集准确率：",rf_model.score(x_test,y_test))   #测试集准确率

# 计算预测结果
rf_pred = rf.predict(x_test)

输出结果：

训练集准确率： 0.7733026966097286
测试集准确率： 0.7609077313219325

3.1.2 重要性特征

将特征重要性排序

# 重要性特征和特征筛选
# 获取特征的重要性得分
importance = rf_model.feature_importances_  #特征重要性
# print(importance)

indices = np.argsort(importance)  #返回每个得分按从小到大排列时，所在位置的索引
# print(indices)

# 从小到大对重要性进行排序
importance_sort = rf_model.feature_importances_[indices] 
# print(importance_sort)

# 对特征名按重要性从小到大排序
feature_names_sort = np.array(x_train.columns)[indices] #特征名转化为array格式后排序
print(feature_names_sort)

获取重要性大于某一阈值的特征

importance_select = [] #特征重要性
feature_select = [] #特征名

#获取筛选后的特征名和特征重要性
for i,j in list(zip(importance_sort,feature_names_sort)): 
    #特征重要性是否大于0.01
    if i>0.01:  
        importance_select.append(i) #添加到importance_select中
        feature_select.append(j) #添加到feature_select中
    else:
        continue

# 打印特征及重要性值
print(importance_select)
print(feature_select)
print(len(feature_select))

特征可视化

#特征可视化
y_pos = np.arange(len(feature_select)) #特征个数的排列

fig = plt.figure(figsize=(5,5)) #设置图像大小
plt.barh(y_pos, importance_select, align='center') #条形图
plt.yticks(y_pos, feature_select) #y轴刻度
plt.xlabel('特征') #x轴标签
plt.xlim(0,0.5) #x轴坐标范围
plt.title('特征重要性') #标题
plt.show()

3.2 LightGBM

3.2.1 基础模型训练

? ? ? ? 基础模型训练和查看测试集上表现：

import lightgbm as lgb

# 定义一个LightGBM模型
gbm = lgb.LGBMClassifier(max_depth=6, num_leaves=50, subsample=0.8, learning_rate=0.1, 
                         colsample_bytree = 0.8,
                         n_estimators=86, metrics='auc')

# 训练
gbm_model = gbm.fit(x_train, y_train)

# 预测
gbm_pred = gbm_model.predict(x_test)

# 计算准确率
print("训练集准确率：",gbm_model.score(x_train,y_train)) #训练集准确率
print("测试集准确率：",gbm_model.score(x_test,y_test))   #测试集准确率

输出结果：

训练集准确率： 0.8102401803520333
测试集准确率： 0.7802197802197802

3.2.2 参数网格搜索

? ? ? ? 通过网格搜索的方法，确定模型的最优参数。详细内容可参考：

python——机器学习：sklearn模型选择model_selection模块函数说明和应用示例-CSDN博客

### 网格搜索确定最佳参数
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 定义搜索范围
gbm_para={
    'max_depth':[5,10,15],
    'num_leaves':[29,31,40,60,80,90],
    'reg_alpha':[0.5, 1, 2, 5, 10],
}

# 进行网格搜索
gbm_search = GridSearchCV(gbm, gbm_para, cv=5)
gbm_model2 = gbm_search.fit(x_train,y_train)

? ? ? ? 获取最佳参数和最佳模型，并进行预测。

# 最佳参数
print(gbm_model2.best_params_)
#### 输出结果：
#### {'max_depth': 10, 'num_leaves': 80, 'reg_alpha': 0.5}

# 最佳模型
print(gbm_model2.best_estimator_)
#### 输出结果
LGBMClassifier(colsample_bytree=0.8, max_depth=10, metrics='auc',
               n_estimators=86, num_leaves=80, reg_alpha=0.5, subsample=0.8)


# 最佳模型的预测结果
best_lgbm = gbm_model2.best_estimator_

print("训练集准确率：",best_lgbm.score(x_train,y_train)) #训练集准确率
print("测试集准确率：",best_lgbm.score(x_test,y_test))   #测试集准确率

输出结果：

训练集准确率： 0.8630885285701899
测试集准确率： 0.7878275570583263

可以看出，在测试集上的准确率有所提高。