疏锦行Python打卡 DAY 11 常见的调参方式

import pandas as pd  #用于数据处理和分析，可处理表格数据。
import numpy as np #用于数值计算，提供了高效的数组操作。
import matplotlib.pyplot as plt #用于绘制各种类型的图表
import seaborn as sns #基于matplotlib的高级绘图库，能绘制更美观的统计图形。# 设置中文字体（解决中文显示问题）
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # Windows系统常用黑体字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False    # 正常显示负号
data = pd.read_csv('G:\Vscode_Code\疏锦行_Python60天打卡训练营\python60-days-challenge-master\python60-days-challenge-master\data.csv') #读取数据# 筛选字符串变量
discrete_features = data.select_dtypes(include=['object']).columns.tolist()
# Home Ownership 标签编码
home_ownership_mapping = {'Own Home': 1,'Rent': 2,'Have Mortgage': 3,'Home Mortgage': 4
}
data['Home Ownership'] = data['Home Ownership'].map(home_ownership_mapping)# Years in current job 标签编码
years_in_job_mapping = {'< 1 year': 1,'1 year': 2,'2 years': 3,'3 years': 4,'4 years': 5,'5 years': 6,'6 years': 7,'7 years': 8,'8 years': 9,'9 years': 10,'10+ years': 11
}
data['Years in current job'] = data['Years in current job'].map(years_in_job_mapping)# Purpose 独热编码，记得需要将bool类型转换为数值
data = pd.get_dummies(data, columns=['Purpose'])
data2 = pd.read_csv('G:\Vscode_Code\疏锦行_Python60天打卡训练营\python60-days-challenge-master\python60-days-challenge-master\data.csv') # 重新读取数据，用来做列名对比
list_final = [] # 新建一个空列表，用于存放独热编码后新增的特征名
for i in data.columns:if i not in data2.columns:list_final.append(i) # 这里打印出来的就是独热编码后的特征名
for i in list_final:data[i] = data[i].astype(int) # 这里的i就是独热编码后的特征名# Term 0 - 1 映射
term_mapping = {'Short Term': 0,'Long Term': 1
}
data['Term'] = data['Term'].map(term_mapping)
data.rename(columns={'Term': 'Long Term'}, inplace=True) # 重命名列
continuous_features = data.select_dtypes(include=['int64', 'float64']).columns.tolist() # 筛选数值变量# 连续特征用中位数补全
for feature in continuous_features:mode_value = data[feature].median() # 获取中位数data[feature].fillna(mode_value, inplace=True) # 填充该列的缺失值，inplace=True表示直接在原数据上修改。# 划分训练集，验证集和测试集，因为需要考两次
# 这里演示一下如何2次划分数据集，因为这个函数只能划分一次，所以需要调用两次才能划分出训练集、验证集和测试集。from sklearn.model_selection import train_test_split
X = data.drop(['Credit Default'], axis=1) # 特征，axis=1表示按列删除
y = data['Credit Default'] # 标签
# 按照8:1:1划分训练集、验证集和测试集
X_train, X_temp, y_train, y_temp = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)  # 80%训练集，20%临时集
X_val, X_test, y_val, y_test = train_test_split(X_temp, y_temp, test_size = 0.5, random_state=42)  # 50%验证集，50%测试集# X_train, y_train (80%)
# X_val, y_val (10%)
# X_test, y_test (10%)print("Data shapes:")
print("X_train:", X_train.shape)
print("y_train:", y_train.shape)
print("X_val:", X_val.shape)
print("y_val:", y_val.shape)
print("X_test:", X_test.shape)
print("y_test:", y_test.shape)# 最开始也说了 很多调参函数自带交叉验证，甚至是必选的参数，你如果想要不交叉反而实现起来会麻烦很多
# 所以这里我们还是只划分一次数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = data.drop(['Credit Default'], axis=1)  # 特征，axis=1表示按列删除
y = data['Credit Default'] # 标签
# 按照8:2划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier #随机森林分类器from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score # 用于评估分类器性能的指标
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix #用于生成分类报告和混淆矩阵
import warnings #用于忽略警告信息
warnings.filterwarnings("ignore") # 忽略所有警告信息# --- 1. 默认参数的随机森林 ---
# 评估基准模型，这里确实不需要验证集
print("--- 1. 默认参数随机森林 (训练集 -> 测试集) ---")
import time # 这里介绍一个新的库，time库，主要用于时间相关的操作，因为调参需要很长时间，记录下会帮助后人知道大概的时长
start_time = time.time() # 记录开始时间
rf_model = RandomForestClassifier(random_state=42)
rf_model.fit(X_train, y_train) # 在训练集上训练
rf_pred = rf_model.predict(X_test) # 在测试集上预测
end_time = time.time() # 记录结束时间print(f"训练与预测耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒")
print("\n默认随机森林 在测试集上的分类报告：")
print(classification_report(y_test, rf_pred))
print("默认随机森林 在测试集上的混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, rf_pred))# --- 2. 网格搜索优化随机森林 ---
print("\n--- 2. 网格搜索优化随机森林 (训练集 -> 测试集) ---")
from sklearn.model_selection import GridSearchCV# 定义要搜索的参数网格
# 下面是随机森林的一些超参数的调整
param_grid = {'n_estimators': [50, 100, 200],'max_depth': [None, 10, 20, 30],'min_samples_split': [2, 5, 10],'min_samples_leaf': [1, 2, 4]
}# 创建网格搜索对象
grid_search = GridSearchCV(estimator=RandomForestClassifier(random_state=42), # 随机森林分类器param_grid=param_grid, # 参数网格cv=5, # 5折交叉验证n_jobs=-1, # 使用所有可用的CPU核心进行并行计算scoring='accuracy') # 使用准确率作为评分标准
# RandomForestClassifier: 
# 集成学习方法：通过组合多个决策树（弱分类器）提升性能
# 参数固定：random_state=42 确保结果可复现。start_time = time.time()
# 在训练集上进行网格搜索
grid_search.fit(X_train, y_train) # 在训练集上训练，模型实例化和训练的方法都被封装在这个网格搜索对象里了
end_time = time.time()print(f"网格搜索耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒")
print("最佳参数: ", grid_search.best_params_) #best_params_属性返回最佳参数组合
# best_params_ 是 GridSearchCV 的属性，返回在交叉验证中表现最优的参数组合（例如：{'max_depth': 10, 'n_estimators': 200}）。# 使用最佳参数的模型进行预测
best_model = grid_search.best_estimator_ # 获取最佳模型
# best_estimator_ 返回一个已使用最佳参数并在全部训练数据上重新拟合的模型。
best_pred = best_model.predict(X_test) # 在测试集上进行预测print("\n网格搜索优化后的随机森林 在测试集上的分类报告：")
print(classification_report(y_test, best_pred))
print("网格搜索优化后的随机森林 在测试集上的混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, best_pred))# --- 2. 贝叶斯优化随机森林 ---
print("\n--- 2. 贝叶斯优化随机森林 (训练集 -> 测试集) ---")
from skopt import BayesSearchCV
from skopt.space import Integer
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
import time# 定义要搜索的参数空间
search_space = {'n_estimators': Integer(50, 200), # 决策树数量（整数范围）'max_depth': Integer(10, 30), # 树的最大深度'min_samples_split': Integer(2, 10), # 分裂内部节点所需的最小样本数'min_samples_leaf': Integer(1, 4)  # 叶子节点的最小样本数# Integer(a, b)：指定参数的整数取值范围,是 scikit-optimize 库中的数据类型。
}# 创建贝叶斯优化搜索对象
bayes_search = BayesSearchCV(estimator=RandomForestClassifier(random_state=42), # 基模型search_spaces=search_space, # 参数搜索空间n_iter=32,  # 迭代次数，可根据需要调整,尝试的参数组合数量cv=5, # 5折交叉验证，这个参数是必须的，不能设置为1，否则就是在训练集上做预测了n_jobs=-1,scoring='accuracy'  # 评估指标：准确率
)start_time = time.time()
# 在训练集上进行贝叶斯优化搜索
bayes_search.fit(X_train, y_train)
end_time = time.time()print(f"贝叶斯优化耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒")
print("最佳参数: ", bayes_search.best_params_)# 使用最佳参数的模型进行预测
best_model = bayes_search.best_estimator_
best_pred = best_model.predict(X_test)print("\n贝叶斯优化后的随机森林 在测试集上的分类报告：")
print(classification_report(y_test, best_pred))
print("贝叶斯优化后的随机森林 在测试集上的混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, best_pred))

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