sklearn python,sklearn遗传算法

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　　导入必要的通用模块。

　　将熊猫作为PD导入matplotlib.pyplot作为pltimport osimport numpy作为NP导入副本导入重新导入数学一 机器学习通用框架：以knn为例

　　#使用邻近法的训练数据不适合来自sklearn.model _ selection导入train _ test _ split #将数据划分为测试集和来自sklearn.neighbors的训练集导入kneighborsclasssifier #使用邻近法的训练数据# 1 .read data data=PD . read _ excel( data/sample data . xlsx )# 2。标准化来自sk的数据了解数据中列的导入预处理。columns [2:] 3360 #为了不破坏数据集中的离散变量，只标准化数值类型高于10的连续变量。

　　if len(set(data[col])10:

　　data[col]=preprocessing . scale(data[col])# 3。构造自变量和因变量并分成训练集和测试集X=data [[月_收入，学历_结果，关系_结果，娱乐_结果，流量

　　express_distance ， satisfac ， wifi_neghbor ， wifi_relative ， wifi_frend ， internet ]]Y=data[ wifi ]X _ train，X_test，y_train，Y _ test=train_test_split (x，Y，test_size=0.3) #使用train_test_split将训练集与测试集分开，test_size占30%#4 .模型拟合model=kneighborsclassifier()#介绍训练方法model.fit(X_train，Y_train)#填充用于训练的测试数据Y _ predict=model。predict (x _ test) #使用测试集数据进行预测#修改预测结果proba=model。predict _ proba (x _ test)通过修改判别概率标准#根据每个测试集样本#5的预测结果返回概率值0和1。模型评估# (1)检验样本数据的拟合优度，模型。分数(x，y)模型。score (x _ test，y _ test) # (2)建立混淆矩阵判断预测的准确性

　　在混淆矩阵中，行代表真实值，列代表预测值。

　　TN:实际上是0，预测为0的数字，FP:实际上是0，预测为1的数字

　　FN:实际上是1，预测数0 TP:实际上是1，预测数1

　　精度=TP/(TP FP) ——预测样本的预测精度为1。

　　Recall=TP/(TP FN)——实际为1的样本的正确预测率

　　来自sklearn.metrics导入混淆_矩阵

　　CFM=混淆矩阵(y测试，y预测)PLT。CMAP CFM=PLT。厘米。Gray) # CMAP参数是绘制矩阵的颜色集，其中gray plt.show()#(3) precision和recall from sklearn。指标导入精度_分数

　　Precision _ score (y _ test，y _ predict)# precision recall _ score(y _ test，y _ predict) #(4)错误率矩阵row _ sums=np.sum (cfm，axis=1) err _ matrix=cfm/row _ sums

　　NP。Fill _ Diagonal (err_matrix，0) #将err_matrix的对角线设置为0，因为这是预测的正确部分，不关心PLT。MATSHOW (err _ matrix，CMAP=plt。cm.gray) #亮度越高，出错率越高。PLT。显示()二 数据处理

　　#1.从sklearn导入数据集构造数据集#导入数据集#n_samples是生成的样本数，n_features是x，n中自变量的个数

　　_targets为y中因变量的个数，bias表示使线性模型发生偏差的程度，X,y=datasets.make_regression(n_samples=100,n_features=1,n_targets=1,noise=1,bias=0.5,tail_strength=0.1)plt.figure(figsize=(12,12))plt.scatter(X,y)#2.读取数据data=pd.read_excel('数据/样本数据.xlsx')#3.将数据标准化——preprocessing.scale（data）from sklearn import preprocessing#为了不破坏数据集中的离散变量，只将数值种类数高于10的连续变量标准化for col in data.columns[2:]:

　　 if len(set(data[col]))>10:

　　 data[col]=preprocessing.scale(data[col])三 回归

　　1.普通最小二乘线性回归

import numpy as npfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.model_selection import train_test_split
　　X=data[['work', 'work_time', 'work_salary',
　　 'work_address', 'worker_number', 'month_income', 'total_area',
　　 'own_area', 'rend_area', 'out_area',
　　 'agricultal_income', 'things', 'wifi', 'internet_fee', 'cloth_outcome',
　　 'education_outcome', 'medcine_outcome', 'person_medicne_outcome',
　　 'relationship_outcome', 'food_outcome', 'entertainment_outcome',
　　 'agriculta_outcome', 'other_outcome', 'owe', 'owe_total', 'debt',
　　 'debt_way', 'distance_debt', 'distance_market', 'traffic_', 'express',
　　 'express_distance', 'exercise', 'satisfac', 'wifi_neghbor',
　　 'wifi_relative', 'wifi_frend', 'internet', 'medical_insurance']]y=data['total_income']model=LinearRegression().fit(X,y)#拟合模型model.score(X,y)#拟合优度model.coef_#查看拟合系数model.intercept_#查看拟合截距项model.predict(np.array(X.ix[25,:]).reshape(1,-1))#预测model.get_params()#得到模型的参数

from sklearn.linear_model import LogisticRegression#2.1数据处理X=data[['month_income', 'education_outcome','relationship_outcome', 'entertainment_outcome','traffic_', 'express',
　　 'express_distance','satisfac', 'wifi_neghbor','wifi_relative', 'wifi_frend', 'internet']]y=data['wifi']X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3)#利用train_test_split进行将训练集和测试集进行分开，test_size占30%#2.2模型拟合model = LogisticRegression()model.fit(X_train,y_train)model.score(X_test,y_test)#2.3模型预测y_predict = model.predict(X_test)#2.4通过调整判别分数标准，来调整判别结果decsion_scores = model.decision_function(X_test)#用于决定预测值取值的判别分数y_predict = decsion_scores>=5.0#将判别分数标准调整为5#2.5通过 精准率——召回率曲线图 寻找最优判别标准#由于随着判别标准的变化，精确率和召回率此消彼长，因此需要寻找一个最佳的判别标准使得精准率和召回率尽可能大from sklearn.metrics import precision_recall_curve
　　precisions,recalls,thresholds = precision_recall_curve(y_test,decsion_scores)#thresholds表示所有可能得判别标准，即判别分数最大与最小值之间的范围#由于precisions和recalls中比thresholds多了一个元素，因此要绘制曲线，先去掉这个元素plt.plot(thresholds,precisions[:-1])plt.plot(thresholds,recalls[:-1])plt.show()y_predict = decsion_scores>=2#根据上图显示，两线交于-0.3处，因此将判别分数标准调整为-0.3#2.6绘制ROC曲线:用于描述TPR和FPR之间的关系，ROC曲线围成的面积越大，说明模型越好"""TPR即是召回率_越大越好，FPR=(FP)/(TN+FP)_越小越好"""from sklearn.metrics import roc_curve
　　fprs,tprs,thresholds = roc_curve(y_test,decsion_scores)plt.plot(fprs,tprs)plt.show()#2.7绘制混淆矩阵from sklearn.metrics import confusion_matrix,precision_score,recall_score
　　cfm =confusion_matrix(y_test, y_predict)# 构建混淆矩阵并绘制混淆矩阵热力图plt.matshow(cfm,cmap=plt.cm.gray)#cmap参数为绘制矩阵的颜色集合，这里使用灰度plt.show()precision_score(y_test, y_predict)# 精准率recall_score(y_test, y_predict)#召回率

#1.混淆矩阵，精准率和召回率from sklearn.metrics import confusion_matrix,precision_score,recall_score"""
　　混淆矩阵中行代表真实值，列代表预测值
　　TN:实际为0预测为0的个数 FP:实际为0预测为1的个数
　　FN:实际为1预测为0的个数 TP:实际为1预测为1的个数
　　精准率precision=TP/(TP+FP)——被预测为1的样本的的预测正确率
　　召回率recall=TP/(TP+FN)——实际为1的样本的正确预测率
　　"""cfm =confusion_matrix(y_test, y_predict)# 构建混淆矩阵并绘制混淆矩阵热力图plt.matshow(cfm,cmap=plt.cm.gray)#cmap参数为绘制矩阵的颜色集合，这里使用灰度plt.show()precision_score(y_test, y_predict)# 精准率recall_score(y_test, y_predict)#召回率#2.精准率和召回率作图:由于精准率和召回率此消彼长，应当选择适当的参数使二者同时尽可能的大#3.调和平均值"""精准率和召回率的调和平均值"""from sklearn.metrics import f1_score
　　f1_score(y_test,y_predict)#4.错误率矩阵row_sums = np.sum(cfm,axis=1)err_matrix = cfm/row_sums
　　np.fill_diagonal(err_matrix,0)#对err_matrix矩阵的对角线置0，因为这是预测正确的部分，不关心plt.matshow(err_matrix,cmap=plt.cm.gray)#亮度越高的地方代表错误率越高plt.show()

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