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一、数据预处理：

1. 缺失值处理：

2. 重复值处理：

3. 数据类型：

二、特征工程:

1. 规范化：

2. 归一化：

3. 标准化(方差)：

三、训练模型：

如何计算精确度，召回、F1分数

一、数据预处理：

思维导图

机器学习（python）笔记整理,机器学习,笔记

1. 缺失值处理：

在数据中存在缺失值的情况下，可以采用删除缺失值、均值填充、中位数填充、插值法等方式进行缺失值处理。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建DataFrame，包含缺失值
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, 5], 'B': [6, np.nan, 8, np.nan, 10]})
print(df)

# 删除缺失值
df.dropna(inplace=True)
print(df)

# 均值填充
df.fillna(df.mean(), inplace=True)
print(df)

# 中位数填充
df.fillna(df.median(), inplace=True)
print(df)

# 插值法填充
df.interpolate(inplace=True)
print(df)

2. 重复值处理：

在数据中存在重复值的情况下，可以采用删除重复值、保留重复值、统计重复值等方式进行重复值处理。

import pandas as pd
import numpy as np
 
# 创建DataFrame，包含重复值
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 2, 4, 5], 'B': [6, 6, 8, 8, 10]})
print(df)

# 删除重复值
df.drop_duplicates(inplace=True)
print(df)

# 保留重复值
df[df.duplicated(keep=False)]
print(df)

# 统计重复值
df.duplicated()
print(df.duplicated().sum())

3. 数据类型：

在数据中存在不同数据类型的情况下，可以采用转换数据类型、或者删除对模型影响不大的数据类型等方式进行数据类型处理。

import pandas as pd
 
# 创建DataFrame，包含不同数据类型
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['4', '5', '6']})
print(df)

# 转换数据类型
df['B'] = df['B'].astype(int)
print(df)

# 删除对模型影响不大的数据类型
df.drop(columns='B', inplace=True)
print(df)

二、特征工程:

1. 规范化：

规范化的目的是将特征的值域缩小到[0,1]之间，以消除各特征值域不同的影响，并提高模型的精度。

1.one-hot编码

情况一 . 一个特征中两个不同的特征值(one-hot编码)

import pandas as pd
#情况一  一个特征中两个不同的特征值(one-hot编码)
'''
1 = male
0 = female
'''
df1 = pd.DataFrame({'Gender': ['female','male', 'female','female', 'male','male']})
df1['Gender'].replace({'female':1,'male':0})

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情况二一个特征中有3个不同的特征值(标签编码，一般1对应标签占位)

import pandas as pd

#情况二 一个特征中有多个不同的特征值(标签编码，一般1对应标签占位)

# 创建DataFrame，包含需要规范化的特征
df2 = pd.DataFrame({'A': ['one','one', 'three','twe', 'one','three']})


#使用标签编码来规范化 
'''
分析有三个不同值(将值1作为特征占位)
one  twe  three
1     0     0
0     1     0 
0     0     1
'''
# 将值替换
df2=df2.replace({'one':'100','twe':'010','three':'001'}).astype('category')

df2

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情况三个特征中有3个以上不同的特征值(标签法) ---LabelEncoder

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder  
  
# 创建一个LabelEncoder对象  
le = LabelEncoder()  
  
# 假设有一个分类变量list  
categories = ['one', 'twe', 'three', 'four', 'one']  
  
# 使用LabelEncoder进行编码  
encoded_categories = le.fit_transform(categories)  
  
# 输出编码结果  
print(encoded_categories)

2. 归一化：

归一化与规范化类似，也是将特征的值域缩小到[0,1]之间，但与规范化不同的是，归一化是对整个数据集的缩放，而规范化是对单个特征的缩放。示例代码：

import pandas as pd
 
# 创建DataFrame，包含需要归一化的特征
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
print(df)
 
#法1 (自定义公式)

# 将值转换为 0-1值,增加相似度
# 公式  :(x-min)/(max-min)

df['A']=(df['A']-df['A'].min())/(df['A'].max()-df['A'].min())
df['B']=(df['B']-df['B'].min())/(df['B'].max()-df['B'].min())
df


#法2（调用函数）
from sklearn.preprocessing  import MinMaxScaler
aa=MinMaxScaler()
#归一化
aa.fit_transform(df[['A','B']])

3. 标准化(方差)：

标准化是将特征值转换为标准正态分布，使得特征值的均值为0，标准差为1，以消除特征值之间的量纲影响，并提高模型的精度。

数据转化到均值为0，方差为1的范围内，方差和标准差越趋近于0，则表示数据越集中；如果越大，表示数据越离散。

使用sklearn.preprocession import StandardScaler

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 创建DataFrame，包含需要标准化的特征
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
print(df)
 
# 使用StandardScaler标准化特征
scaler = StandardScaler()
df_norm = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(df), columns=df.columns)
print(df_norm)

三、训练模型：

在对数据进行预处理和特征工程之后，就可以训练模型了。在这里，我们以xgboost模型为例进行训练。

from xgboost import XGBClassifier,XGBRegressor

常用模型：XGBClassifier 和 XGBRegressor

XGBRegressor和XGBClassifier都是XGBoost库中的模型，分别用于回归和分类任务。

XGBRegressor是用于回归任务的模型，它通过最小化目标函数来学习最佳的模型参数。在训练过程中，XGBRegressor会通过梯度提升方法迭代地优化模型参数，以最小化预测误差。

XGBClassifier是用于分类任务的模型，它通过最大化目标函数来学习最佳的模型参数。在训练过程中，XGBClassifier会通过梯度提升方法迭代地优化模型参数，以最大化分类准确率。

因此，XGBRegressor和XGBClassifier的主要区别在于它们的目标函数不同，分别适用于回归和分类任务。

示例代码：


# 这行代码是从sklearn.model_selection库中导入train_test_split函数，该函数用于将数据集分割为训练集和测试集。
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 这行代码将您的主数据集（特征）和目标变量（标签）分割为训练集和测试集。test_size=0.33表示测试集占总数据的33%，random_state=7用于每次分割都产生相同的数据分布，确保结果的可重复性。
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df_train, df_y, test_size=0.33, random_state=7)

# 这行代码从xgboost库中导入XGBClassifier类。这是一个实现了梯度提升决策树算法的分类器。
from xgboost import XGBClassifier

# 创建XGBClassifier的一个实例。这里没有指定任何参数，所以模型会使用默认参数。
model = XGBClassifier()

# eval_set是一个列表，其中包含将用于评估模型性能的测试数据集。这对于早期停止是必要的，以防止过拟合。
eval_set = [(X_test, y_test)]

# 这行代码训练模型。early_stopping_rounds=10表示如果在10轮迭代中，性能没有提升，训练将停止。eval_metric='logloss'设置了评估标准。eval_set是我们之前设置的测试数据，verbose=True表示在训练时显示日志。
model.fit(X_train, y_train, early_stopping_rounds=10, eval_metric='logloss', eval_set=eval_set, verbose=True)

# 使用训练好的模型对测试集进行预测。
y_pred = model.predict(X_test)


# 计算模型的准确度，即预测正确的比例。
# accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
# print(accuracy)

# 从sklearn.metrics导入f1_score函数。
from sklearn.metrics import f1_score

# 计算F1得分，这是准确率和召回率的加权平均值，通常用于评估分类模型的性能，尤其是在不平衡数据集中。
f1 = f1_score(y_test, y_pred)

# 打印F1得分。
print(f1)

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如何计算精确度，召回、F1分数

from sklearn.metrics import confusion_matrix, precision_score, recall_score, f1_score

# 真实标签和模型预测结果
y_true = [0, 1, 1, 0, 1]
y_pred = [0, 1, 0, 0, 1]

# 计算混淆矩阵
conf_matrix = confusion_matrix(y_true, y_pred)
TP, FP, TN, FN = conf_matrix.ravel()

# 计算精确度、召回率和F1分数
precision = precision_score(y_true, y_pred)
recall = recall_score(y_true, y_pred)
f1 = f1_score(y_true, y_pred)

print("Precision:", precision)
print("Recall:", recall)
print("F1 Score:", f1)

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