分類學習 整合學習

2021-08-14 22:11:41 字數 2026 閱讀 5690

#鐵達尼號沉船事故


#鐵達尼號乘客資料查驗


import pandas as pd #匯入pandas用於資料分析


titanic = pd.read_csv('')


titanic.head() #觀察前幾行資料


titanic.info() #檢視資料的統計特徵


#特徵選取，機器學習很重要的乙個環節


x = titanic[['pclass', 'age', '***']] #這三個特徵可能決定是否能夠倖免


y = titanic['survived']


x['age'].fillna(x['age'].mean, inplace = true) #將age特徵缺失行用平均值補充


#資料分割


from sklearn.cross_validation import train_test_split


x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, train_size = 0.25, random_state = 33)


#特徵轉換器轉換特徵


from sklearn.feature_extraction import dictvectorizer


vec = dictvectorizer(sparse=false)


x_train = vec.fit_transform(x_train.to_dict(orient='record')) #將類別型的特徵都單獨剝離出來


x_test = vec.transform(x_test.to_dict(orient='record'))


#決策樹分類器


from sklearn.tree import decisiontreeclassifier


dtc = decisiontreeclassifier() #初始化分類器


dtc.fit(x_train, y_train) #訓練分類器


y_predict = dtc.predict(x_test) #用訓練好的模型進行**


#使用隨機森林進行整合模型訓練


from sklearn.ensemble import randomforestclassifier


rfc = randomforestclassifier()


rfc.fit(x_train, y_train)


y_rfc_predict = rfc.predict(x_test)


#使用梯度提公升決策樹進行整合模型的訓練


from sklearn.ensemble import gradientboostingclassifier


gbc = gradientboostingclassifier()


gbc.fit(x_train, y_train)


y_gbc_predict = gbc.predict(x_test)


#單一決策樹效能分析,輸出分類任務的評價指標，精確度、召回率、f1指標


from sklearn.metrics import classification_report


print('accuracy of decisiontree is :',dtc.score(x_test, y_test))


print(classification_report(y_predict, y_test))


print('accuracy of randomforest is :',rfc.score(x_test, y_test))


print(classification_report(y_rfc_predict, y_test))


print('accuracy of gradientboosting is :',gbc.score(x_test, y_test))


print(classification_report(y_gbc_predict, y_test))

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