【100天精通Python】Day76：Python机器学习-第一个机器学习小项目_鸾尾花分类项目，预测与可视化完整代码（下）

目录

5 模型实现

5.1 分离出评估数据集

5.2 创建不同的模型来预测新数据

5.3 采用10折交叉验证来评估算法模型

5.4 生成最优模型

6 实施预测

7 模型评估

8 完整代码

（1）鸾尾花分类的完整代码

（2）可视化不同模型预测的评估结果

通过不同的算法来创建模型，并评估它们的准确度，以便找到最合适的算法。

5 模型实现

5.1 分离出评估数据集

分离出评估数据集是机器学习中常见的步骤，通常通过将数据集分为训练集和测试集来完成。在Python中，你可以使用train_test_split函数来实现这一步骤。以下是一个简单的示例代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split# 假设X是特征数据，y是目标标签X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# test_size表示测试集的比例，这里设置为0.2，即20%的数据作为测试集# random_state用于设置随机种子，确保每次运行代码时划分的训练集和测试集保持一致

在这个例子中，X是特征数据，y是目标标签。train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，其中80%的数据用于训练，20%的数据用于评估模型的性能。

5.2 创建不同的模型来预测新数据

from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_scorefrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.svm import SVCfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.naive_bayes import GaussianNBfrom sklearn.metrics import accuracy_score# 假设X是特征数据，y是目标标签# 这里使用train_test_split分离出评估数据集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 生成不同的模型models = {'Logistic Regression': LogisticRegression(),'K Neighbors Classifier': KNeighborsClassifier(),'Decision Tree Classifier': DecisionTreeClassifier(),'SVM Classifier': SVC(),'Random Forest Classifier': RandomForestClassifier(),'Naive Bayes Classifier': GaussianNB()}

这段代码使用了Python中的scikit-learn库来创建、训练和评估不同的分类模型。

1. 导入必要的库和模块：

   • train_test_split: 用于将数据集分割为训练集和测试集。
   • 每个模型的具体分类算法：
     • LogisticRegression: 逻辑回归
     • KNeighborsClassifier: K近邻分类器
     • DecisionTreeClassifier: 决策树分类器
     • SVC: 支持向量机分类器
     • RandomForestClassifier: 随机森林分类器
     • GaussianNB: 朴素贝叶斯分类器
   • accuracy_score: 用于计算分类模型的准确度。

2. 分割训练集和测试集： 使用train_test_split函数将特征数据 X 和目标标签 y 分割为训练集和测试集。test_size=0.2 表示将20%的数据用于测试，random_state=42 是为了确保每次运行代码时分割结果的一致性。

3. 生成不同的模型： 使用字典 models 存储了六个不同的分类模型，每个模型都由相应的算法实例化。这些模型包括逻辑回归、K近邻、决策树、支持向量机、随机森林和朴素贝叶斯。

5.3 采用10折交叉验证来评估算法模型

10折交叉验证是一种常用的模型评估方法，它将训练集分成10个相似的子集，然后进行10轮训练和评估。每一轮，模型都会在其中9个子集上训练，并在剩余的一个子集上进行评估。这样，每个子集都有机会成为评估集，而模型的性能指标是这10轮评估的平均值。

from sklearn.model_selection import cross_val_score# 生成不同的模型models = {'Logistic Regression': LogisticRegression(),'K Neighbors Classifier': KNeighborsClassifier(),'Decision Tree Classifier': DecisionTreeClassifier(),'SVM Classifier': SVC(),'Random Forest Classifier': RandomForestClassifier(),'Naive Bayes Classifier': GaussianNB()}# 采用10折交叉验证评估算法模型for model_name, model in models.items():scores = cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=10, scoring='accuracy')print(f"{model_name} Cross-Validation Accuracy: {scores.mean():.2f} (Std: {scores.std():.2f})")

这里的关键部分包括：

• cross_val_score: 用于执行交叉验证。cv=10 表示采用10折交叉验证。
• scoring='accuracy': 表示使用准确度来评估模型的性能。其他评估指标也可以选择，例如精确度、召回率等。

在每个模型上，cross_val_score会执行10折交叉验证，输出每折的准确度（Accuracy）并计算均值和标准差。这有助于了解模型在不同数据子集上的表现，并提供更稳健的性能估计。

5.4 生成最优模型

# 选择最优模型best_model_name = max(models, key=lambda k: cross_val_score(models[k], X_train, y_train, cv=10, scoring='accuracy').mean())best_model_instance = models[best_model_name]# 在测试集上评估最优模型best_model_instance.fit(X_train, y_train)y_pred = best_model_instance.predict(X_test)accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)print(f"\nBest Model: {best_model_name}")print(f"Test Accuracy: {accuracy:.2f}")

这里使用了max函数和key参数，通过比较每个模型在交叉验证中的准确度均值，选择性能最好的模型名称 best_model_name。然后，通过该名称从模型字典 models 中获取最优模型的实例 best_model_instance。

接着，对最优模型进行训练，并在测试集上进行预测，计算模型在测试集上的准确度。最后，输出最优模型的名称和测试准确度。

6 实施预测

实施预测并生成评估报告，你可以使用模型的predict方法对评估数据集进行预测，然后使用classification_report函数生成包含准确率、精确率、召回率等指标的报告。以下是一个示例代码：

from sklearn.metrics import classification_report# 实施预测y_pred = best_model_instance.predict(X_test)# 生成评估报告report = classification_report(y_test, y_pred)# 输出报告print("Evaluation Report:\n", report)

上述代码中使用了classification_report函数，该函数接受真实标签 y_test 和预测标签 y_pred 作为参数，计算并生成包含准确率、精确率、召回率等指标的评估报告。

你可以根据具体需要调整评估指标，例如通过修改 classification_report 函数的参数。

7 模型评估

在机器学习中，评估模型的性能通常需要选择适当的评估指标和评估方法。以下是一些常用的评估模型性能的模式：

7.1 准确度（Accuracy）：

准确度是分类问题中最常用的评估指标，表示正确预测的样本占总样本的比例。计算方式为正确预测的样本数除以总样本数。

from sklearn.metrics import accuracy_scoreaccuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)

7.2 精确度（Precision）：

精确度表示在所有被模型预测为正类别的样本中，真正为正类别的样本的比例。适用于关注假正例的问题。

from sklearn.metrics import precision_scoreprecision = precision_score(y_true, y_pred)

7.3 召回率（Recall）：

召回率表示在所有实际正类别的样本中，被模型正确预测为正类别的样本的比例。适用于关注假负例的问题。

from sklearn.metrics import recall_scorerecall = recall_score(y_true, y_pred)

7.4 F1 分数：

F1分数综合考虑了精确度和召回率，是精确度和召回率的调和平均值。

from sklearn.metrics import f1_scoref1 = f1_score(y_true, y_pred)

7.5 混淆矩阵：

提供了模型在不同类别上的详细性能指标，包括真正例、假正例、真负例和假负例的数量。

from sklearn.metrics import confusion_matrixconf_matrix = confusion_matrix(y_true, y_pred)

这些是常用于评估分类模型性能的模式。选择适当的模式取决于问题的特性和关注的方面。

8 完整代码

（1）鸾尾花分类的完整代码

from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_scorefrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.svm import SVCfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.naive_bayes import GaussianNBfrom sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report# 加载鸾尾花数据集iris = load_iris()X = iris.datay = iris.target# 分割数据集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 生成不同的模型models = {'Logistic Regression': LogisticRegression(),'K Neighbors Classifier': KNeighborsClassifier(),'Decision Tree Classifier': DecisionTreeClassifier(),'SVM Classifier': SVC(),'Random Forest Classifier': RandomForestClassifier(),'Naive Bayes Classifier': GaussianNB()}# 采用10折交叉验证评估算法模型for model_name, model in models.items():scores = cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=10, scoring='accuracy')print(f"{model_name} Cross-Validation Accuracy: {scores.mean():.2f} (Std: {scores.std():.2f})")# 选择最优模型best_model_name = max(models, key=lambda k: cross_val_score(models[k], X_train, y_train, cv=10, scoring='accuracy').mean())best_model_instance = models[best_model_name]# 在测试集上评估最优模型best_model_instance.fit(X_train, y_train)y_pred = best_model_instance.predict(X_test)accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)print(f"\nBest Model: {best_model_name}")print(f"Test Accuracy: {accuracy:.2f}")# 生成评估报告report = classification_report(y_test, y_pred)print("\nEvaluation Report:\n", report)

运行：

Logistic Regression Cross-Validation Accuracy: 0.95 (Std: 0.08)K Neighbors Classifier Cross-Validation Accuracy: 0.94 (Std: 0.07)Decision Tree Classifier Cross-Validation Accuracy: 0.92 (Std: 0.10)SVM Classifier Cross-Validation Accuracy: 0.95 (Std: 0.07)Random Forest Classifier Cross-Validation Accuracy: 0.93 (Std: 0.10)Naive Bayes Classifier Cross-Validation Accuracy: 0.94 (Std: 0.08)

Best Model: Logistic RegressionTest Accuracy: 1.00Evaluation Report: precisionrecallf1-score support 0 1.001.001.0010 1 1.001.001.00 9 2 1.001.001.0011accuracy 1.0030 macro avg 1.001.001.0030weighted avg 1.001.001.0030

（2）可视化以上不同模型预测的评估结果

下面是对不同模型进行10折交叉验证准确率的可视化代码。在这个例子中，我们将每个模型的交叉验证准确率以子图的形式展示：

# 初始化画布fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=3, figsize=(15, 10))axes = axes.flatten()# 遍历每个模型for i, (model_name, model) in enumerate(models.items()):# 采用10折交叉验证获取准确率scores = cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=10, scoring='accuracy')# 绘制准确率直方图axes[i].hist(scores, bins=np.arange(0, 1.1, 0.1), edgecolor='black', alpha=0.7)axes[i].set_title(model_name)axes[i].set_xlabel('Accuracy')axes[i].set_ylabel('Frequency')# 调整子图布局plt.tight_layout()plt.show()

为了输出不同模型的预测评估参数图表，我们可以使用混淆矩阵来展示每个模型的分类性能。添加了混淆矩阵的绘制功能需要的代码：

import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsfrom sklearn.metrics import confusion_matrix# 生成混淆矩阵# 设置子图布局fig, axes = plt.subplots(2, 3, figsize=(15, 10))# 在测试集上评估每个模型并生成混淆矩阵for (model_name, model), ax in zip(models.items(), axes.flatten()):model.fit(X_train, y_train)y_pred = model.predict(X_test)# 生成混淆矩阵cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)# 绘制混淆矩阵sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d', cmap='Blues', xticklabels=iris.target_names, yticklabels=iris.target_names, ax=ax)ax.set_title(f'Confusion Matrix - {model_name}')ax.set_xlabel('Predicted Label')ax.set_ylabel('True Label')# 调整子图布局plt.tight_layout()plt.show()

结果：