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
贝叶斯优化器(BayesianOptimization) 是一种黑盒子优化器，用来寻找最优参数。
贝叶斯优化器是基于高斯过程的贝叶斯优化，算法的参数空间中有大量连续型参数，运行时间相对较短。
贝叶斯优化器目标函数的输入必须是具体的超参数，而不能是整个超参数空间，更不能是数据、算法等超参数以外的元素。
本项目使用基于贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化随机森林分类算法来解决分类问题。
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：
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：
从上图可以看到，总共有10个字段。
关键代码：
3.2缺失值统计
使用Pandas工具的info()方法统计每个特征缺失情况：
从上图可以看到，数据不存在缺失值，总数据量为1000条。
关键代码：
3.3变量描述性统计分析
通过Pandas工具的describe()方法来来统计变量的平均值、标准差、最大值、最小值、分位数等信息：
关键代码如下：
4.探索性数据分析
4.1y变量分类柱状图
用Pandas工具的value_counts().plot()方法进行统计绘图，图形化展示如下：
从上面图中可以看到，分类为0和1的样本，数量基本一致。
4.2y变量类型为1 x1变量分布直方图
通过Matpltlib工具的hist()方法绘制直方图：
从上图可以看出，x1主要集中在-2到2之间。
4.3 相关性分析
通过Pandas工具的corr()方法和seaborn工具的heatmap()方法绘制相关性热力图：
从图中可以看到，正数为正相关，负数为负相关，绝对值越大相关性越强。
5.特征工程
5.1建立特征数据和标签数据
y为标签数据，除 y之外的为特征数据。关键代码如下：
5.2数据集拆分
数据集集拆分，分为训练集和测试集，80%训练集和20%测试集。关键代码如下：
6.构建贝叶斯优化器优化随机森林分类模型
主要使用基于贝叶斯优化器优化随机森林分类算法，用于目标分类。
6.1构建调优模型
6.2最优参数展示
寻优的过程信息：
最优参数结果展示：
| 最优参数组合: n_estimators的参数值为： 33 max_depth的参数值为： 5 min_samples_leaf的参数值为： 6 最优分数： 0.95 验证集准确率： 0.925 |
6.3最优参数构建模型
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、召回率、F1分值等等。
从上表可以看出，F1分值为0.9648，说明此模型效果较好。
关键代码如下：
7.2分类报告
随机森林分类模型的分类报告：
从上图可以看到，分类类型为0的F1分值为0.97；分类类型为1的F1分值为0.96；整个模型的准确率为0.96。
7.3混淆矩阵
从上图可以看出，实际为0预测不为0的 有2个样本；实际为1预测不为1的有5个样本，整体预测准确率良好。
8.结论与展望
综上所述，本项目采用了基于贝叶斯优化器优化随机森林分类模型，最终证明了我们提出的模型效果良好。
# 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/1lxghg4jQRRo0JZWd7I7b6A
# 提取码：m9yb
# 用Pandas工具查看数据
print(df.head())
# 查看数据集摘要
print(df.info())
# 数据描述性统计分析
print(df.describe())
# y变量柱状图
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
# kind='bar' 绘制柱状图
df['y'].value_counts().plot(kind='bar')
plt.xlabel("y变量") # 设置x轴名称
plt.ylabel("数量") # 设置y轴名称
plt.title('y变量柱状图') # 设置标题名称
plt.show() # 展示图片更多项目实战，详见机器学习项目实战合集列表：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-664937.html
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