"cells": [ { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "# datawhale 零基础入门数据挖掘-task4 建模调参 \n", "\n", "## 四、建模与调参\n", "\n", "tip:此部分为零基础入门数据挖掘的 task4 建模调参 部分，带你来了解各种模型以及模型的评价和调参策略，欢迎大家后续多多交流。\n", "\n", "**赛题：零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测**\n", "\n", "地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/introduction?spm=5176.12281957.1004.1.38b02448ausjsx \n", " " ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source"

看起来你正在查看一个 Jupyter Notebook 的片段，该片段是关于“零基础入门数据挖掘”课程中任务4的部分内容，主要讨论了建模与调参。这个任务是基于一个实际的竞赛项目——“二手车交易价格预测”，该项目由阿里云天池平台提供。 任务 赛题 - 目标: 预测二手车的交易价格。 - 数据来源: 天池平台提供了大量的二手车交易记录，包括车辆的基本信息（如品牌、型号、行驶里程等）和最终的交易价格。 - 链接: [零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测](https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/introduction?spm=5176.12281957.1004.1.38b02448ausjsx) 主要内容 - 建模: 选择合适的机器学习模型来预测二手车的交易价格。 - 调参: 通过调整模型的超参数来优化模型的性能。 建模与调参 1. 数据预处理 在建模之前，通常需要对数据进行预处理，包括： - 缺失值处理: 填充或删除缺失值。 - 特征编码: 将分类变量转换为数值变量（例如，使用 one-hot 编码）。 - 特征缩放: 对数值特征进行标准化或归一化处理。 2. 模型选择 可以选择多种机器学习模型来进行预测，常见的模型包括： - 线性回归: 简单且易于解释，适用于线性关系较强的数据。 - 决策树: 可以处理非线性关系，但容易过拟合。 - 随机森林: 通过集成多个决策树来提高模型的稳定性和准确性。 - 梯度提升树 (GBDT): 通过逐步优化模型来提高预测性能。 - 支持向量机 (SVM): 适用于高维数据，但计算复杂度较高。 - 神经网络: 可以捕捉复杂的非线性关系，但需要大量数据和计算资源。 3. 模型评估 常用的模型评估指标包括： - 均方误差 (MSE): 预测值与真实值之间的平方差的平均值。 - 均方根误差 (RMSE): MSE 的平方根，更直观地反映误差大小。 - 决定系数 (R²): 衡量模型解释数据变异性的能力，范围从 0 到 1，越接近 1 表示模型越好。 4. 调参 可以通过以下方法进行模型调参： - 网格搜索 (Grid Search): 在指定的参数范围内进行穷举搜索，找到最佳参数组合。 - 随机搜索 (Random Search): 在指定的参数范围内随机选择参数组合，通常比网格搜索更高效。 - 贝叶斯优化: 通过构建概率模型来指导参数选择，通常能更快地找到最优参数。 示例代码 以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用 `scikit-learn` 进行建模和调参： ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score # 加载数据 data = pd.read_csv('data.csv') # 数据预处理 # 假设 'price' 是目标变量，其他列是特征 X = data.drop(columns=['price']) y = data['price'] # 处理缺失值 X.fillna(X.mean(), inplace=True) # 特征编码 X = pd.get_dummies(X) # 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) # 定义模型 model = RandomForestRegressor() # 定义参数网格 param_grid = { 'n_estimators': [50, 100, 200], 'max_depth': [None, 10, 20, 30], 'min_samples_split': [2, 5, 10] } # 使用网格搜索进行调参 grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error') grid_search.fit(X_train, y_train) # 输出最佳参数 print("Best parameters found: ", grid_search.best_params_) # 使用最佳参数的模型进行预测 best_model = grid_search.best_estimator_ y_pred = best_model.predict(X_test) # 评估模型 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) rmse = mse 0.5 r2 = r2_score(y_test, y_pred) print(f'Mean Squared Error: {mse}') print(f'Root Mean Squared Error: {rmse}') print(f'R² Score: {r2}') ``` 通过上述步骤，你可以完成从数据预处理到模型选择、调参和评估的整个流程。希望这些内容对你有所帮助！如果有任何问题或需要进一步的帮助，请随时提问。 [2024-11-16 18:04:59 | AI写代码神器 | 1138点数解答]