@浙大疏锦行
一、数据准备与基线模型
# 先运行之前预处理好的代码 import pandas as pd import pandas as pd #用于数据处理和分析，可处理表格数据。 import numpy as np #用于数值计算，提供了高效的数组操作。 import matplotlib.pyplot as plt #用于绘制各种类型的图表 import seaborn as sns #基于matplotlib的高级绘图库，能绘制更美观的统计图形。 import warnings warnings.filterwarnings("ignore") # 设置中文字体（解决中文显示问题） plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # Windows系统常用黑体字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 正常显示负号 data = pd.read_csv('E:\study\PythonStudy\python60-days-challenge-master\data.csv') #读取数据 # 先筛选字符串变量 discrete_features = data.select_dtypes(include=['object']).columns.tolist() # Home Ownership 标签编码 home_ownership_mapping = { 'Own Home': 1, 'Rent': 2, 'Have Mortgage': 3, 'Home Mortgage': 4 } data['Home Ownership'] = data['Home Ownership'].map(home_ownership_mapping) # Years in current job 标签编码 years_in_job_mapping = { '< 1 year': 1, '1 year': 2, '2 years': 3, '3 years': 4, '4 years': 5, '5 years': 6, '6 years': 7, '7 years': 8, '8 years': 9, '9 years': 10, '10+ years': 11 } data['Years in current job'] = data['Years in current job'].map(years_in_job_mapping) # Purpose 独热编码，记得需要将bool类型转换为数值 data = pd.get_dummies(data, columns=['Purpose']) data2 = pd.read_csv("E:\study\PythonStudy\python60-days-challenge-master\data.csv") # 重新读取数据，用来做列名对比 list_final = [] # 新建一个空列表，用于存放独热编码后新增的特征名 for i in data.columns: if i not in data2.columns: list_final.append(i) # 这里打印出来的就是独热编码后的特征名 for i in list_final: data[i] = data[i].astype(int) # 这里的i就是独热编码后的特征名 # Term 0 - 1 映射 term_mapping = { 'Short Term': 0, 'Long Term': 1 } data['Term'] = data['Term'].map(term_mapping) data.rename(columns={'Term': 'Long Term'}, inplace=True) # 重命名列 continuous_features = data.select_dtypes(include=['int64', 'float64']).columns.tolist() #把筛选出来的列名转换成列表 # 连续特征用中位数补全 for feature in continuous_features: mode_value = data[feature].mode()[0] #获取该列的众数。 data[feature].fillna(mode_value, inplace=True) #用众数填充该列的缺失值，inplace=True表示直接在原数据上修改。 # 最开始也说了 很多调参函数自带交叉验证，甚至是必选的参数，你如果想要不交叉反而实现起来会麻烦很多 # 所以这里我们还是只划分一次数据集 from sklearn.model_selection import train_test_split X = data.drop(['Credit Default'], axis=1) # 特征，axis=1表示按列删除 y = data['Credit Default'] # 标签 # 按照8:2划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 80%训练集，20%测试集 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier #随机森林分类器 from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score # 用于评估分类器性能的指标 from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix #用于生成分类报告和混淆矩阵 import warnings #用于忽略警告信息 warnings.filterwarnings("ignore") # 忽略所有警告信息 # --- 1. 默认参数的随机森林 --- # 评估基准模型，这里确实不需要验证集 print("--- 1. 默认参数随机森林 (训练集 -> 测试集) ---") rf_model = RandomForestClassifier(random_state=42) rf_model.fit(X_train, y_train) # 在训练集上训练 rf_pred = rf_model.predict(X_test) # 在测试集上预测 print("\n默认随机森林 在测试集上的分类报告：") print(classification_report(y_test, rf_pred)) print("默认随机森林 在测试集上的混淆矩阵：") print(confusion_matrix(y_test, rf_pred))二、数据层面处理方法
2.1过采样方法
## --- 2. 随机过采样 (Random Oversampling) --- print("\n--- 2. 随机过采样 (Random Oversampling) ---") # 导入随机过采样器 from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler import time # 实例化随机过采样器，设置 sampling_strategy='minority' 表示只对少数类进行采样 # random_state 用于确保结果可复现 ros = RandomOverSampler(sampling_strategy='minority', random_state=42) # 对训练集进行过采样。注意：只对训练集进行操作，测试集保持不变 start_time = time.time() X_resampled_ros, y_resampled_ros = ros.fit_resample(X_train, y_train) end_time = time.time() print(f"随机过采样耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒") # 检查采样后的类别分布 print("\n随机过采样后训练集类别分布:") print(pd.Series(y_resampled_ros).value_counts()) # 使用过采样后的数据训练随机森林模型 rf_model_ros = RandomForestClassifier(random_state=42) rf_model_ros.fit(X_resampled_ros, y_resampled_ros) # 在过采样后的训练集上训练 rf_pred_ros = rf_model_ros.predict(X_test) # 在原始测试集上预测 print("\n随机过采样后模型 在测试集上的分类报告：") print(classification_report(y_test, rf_pred_ros)) print("随机过采样后模型 在测试集上的混淆矩阵：") print(confusion_matrix(y_test, rf_pred_ros)) ## --- 3. SMOTE 过采样 (Synthetic Minority Over-sampling Technique) --- print("\n--- 3. SMOTE 过采样 (Synthetic Minority Over-sampling Technique) ---") # 导入 SMOTE 过采样器 from imblearn.over_sampling import SMOTE # 实例化 SMOTE 过采样器 smote = SMOTE(random_state=42) # 对训练集进行 SMOTE 过采样 start_time = time.time() X_resampled_smote, y_resampled_smote = smote.fit_resample(X_train, y_train) end_time = time.time() print(f"SMOTE 过采样耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒") # 检查采样后的类别分布 print("\nSMOTE 过采样后训练集类别分布:") print(pd.Series(y_resampled_smote).value_counts()) # 使用 SMOTE 过采样后的数据训练随机森林模型 rf_model_smote = RandomForestClassifier(random_state=42) rf_model_smote.fit(X_resampled_smote, y_resampled_smote) # 在过采样后的训练集上训练 rf_pred_smote = rf_model_smote.predict(X_test) # 在原始测试集上预测 print("\nSMOTE 过采样后模型 在测试集上的分类报告：") print(classification_report(y_test, rf_pred_smote)) print("SMOTE 过采样后模型 在测试集上的混淆矩阵：") print(confusion_matrix(y_test, rf_pred_smote)) ## --- 6. 欠采样：随机欠采样 (Random Under-Sampling) --- print("\n--- 6. 欠采样：随机欠采样 (Random Under-Sampling) ---") # 导入随机欠采样器 from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler # 实例化随机欠采样器，sampling_strategy='majority' 表示只对多数类进行采样 rus = RandomUnderSampler(sampling_strategy='majority', random_state=42) # 对训练集进行欠采样 start_time = time.time() # X_resampled_rus 和 y_resampled_rus 是欠采样后的训练集 X_resampled_rus, y_resampled_rus = rus.fit_resample(X_train, y_train) end_time = time.time() print(f"随机欠采样耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒") # 检查采样后的类别分布 print("\n随机欠采样后训练集类别分布:") # 欠采样后，多数类样本数量将等于少数类样本数量 print(pd.Series(y_resampled_rus).value_counts()) # 使用欠采样后的数据训练随机森林模型 rf_model_rus = RandomForestClassifier(random_state=42) rf_model_rus.fit(X_resampled_rus, y_resampled_rus) rf_pred_rus = rf_model_rus.predict(X_test) # 在原始测试集上预测 print("\n随机欠采样后模型 在测试集上的分类报告：") print(classification_report(y_test, rf_pred_rus)) print(confusion_matrix(y_test, rf_pred_rus)) ## --- 7. 欠采样：Edited Nearest Neighbors (ENN) --- print("\n--- 7. 欠采样：Edited Nearest Neighbors (ENN) ---") from imblearn.under_sampling import EditedNearestNeighbours # 实例化 ENN (默认参数通常用于清理多数类样本) # sampling_strategy='all' 表示对所有类别应用规则，但实际主要移除多数类中的噪声 enn = EditedNearestNeighbours(sampling_strategy='all', n_neighbors=3, kind_sel='all') # 对训练集进行 ENN 欠采样（数据清洗） start_time = time.time() X_resampled_enn, y_resampled_enn = enn.fit_resample(X_train, y_train) end_time = time.time() print(f"ENN 欠采样耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒") # 检查采样后的类别分布 print("\nENN 欠采样后训练集类别分布:") # 注意：ENN 是数据清洗，不会完全平衡数据集，多数类样本会减少，但仍多于少数类 print(pd.Series(y_resampled_enn).value_counts()) # 使用 ENN 欠采样后的数据训练随机森林模型 rf_model_enn = RandomForestClassifier(random_state=42) rf_model_enn.fit(X_resampled_enn, y_resampled_enn) rf_pred_enn = rf_model_enn.predict(X_test) print("\nENN 欠采样后模型 在测试集上的分类报告：") print(classification_report(y_test, rf_pred_enn)) print(confusion_matrix(y_test, rf_pred_enn)) ## --- 8. 混合采样：SMOTE + ENN (SMOTENN) --- print("\n--- 8. 混合采样：SMOTE + ENN (SMOTENN) ---") # 导入 SMOTENN from imblearn.combine import SMOTEENN # 实例化 SMOTEENN，它内部集成了 SMOTE 和 ENN # random_state 用于确保结果可复现 smote_enn = SMOTEENN(random_state=42) # 对训练集进行混合采样 start_time = time.time() # X_resampled_smotenn 和 y_resampled_smotenn 是混合采样后的训练集 X_resampled_smotenn, y_resampled_smotenn = smote_enn.fit_resample(X_train, y_train) end_time = time.time() print(f"SMOTE + ENN 混合采样耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒") # 检查采样后的类别分布 print("\nSMOTE + ENN 混合采样后训练集类别分布:") # 经过 SMOTE 和 ENN 清理后，数据集通常会接近平衡，但多数类会略有减少 print(pd.Series(y_resampled_smotenn).value_counts()) # 使用混合采样后的数据训练随机森林模型 rf_model_smotenn = RandomForestClassifier(random_state=42) rf_model_smotenn.fit(X_resampled_smotenn, y_resampled_smotenn) rf_pred_smotenn = rf_model_smotenn.predict(X_test) # 在原始测试集上预测 print("\nSMOTE + ENN 混合采样后模型 在测试集上的分类报告：") print(classification_report(y_test, rf_pred_smotenn)) print("SMOTE + ENN 混合采样后模型 在测试集上的混淆矩阵：") print(confusion_matrix(y_test, rf_pred_smotenn))三.算法层面
四.评估指标方面
