【sklearn】回归模型常规建模流程

模型训练pipeline

基于数十种统计类型特征,构建LR回归模型。代码逻辑包含:样本切分、特征预处理、模型训练、模型评估、特征重要性的可视化。

步骤一:导入所需库

复制代码
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, PolynomialFeatures
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

步骤二:读取数据

复制代码
data = pd.read_csv('data.csv')

步骤三:数据预处理

复制代码
# 去除缺失值
data.dropna(inplace=True)

# 划分自变量和因变量
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

# 构建pipeline
pipeline = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler()),
    ('poly', PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False)),
    ('reg', LinearRegression())
])

# 训练模型
pipeline.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = pipeline.predict(X_test)

步骤四:模型评估

复制代码
# 均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

# R2值
r2 = r2_score(y_test, y_pred)

print('MSE: %.3f' % mse)
print('R2 score: %.3f' % r2)

步骤五:特征重要性的可视化

复制代码
# 获取特征重要性
importance = pipeline.named_steps['reg'].coef_

# 将特征重要性与对应特征名对应
feature_names = pipeline.named_steps['poly'].get_feature_names(X.columns)
feature_importance = pd.DataFrame({'Feature': feature_names, 'Importance': importance})
feature_importance = feature_importance.sort_values('Importance', ascending=False)

# 绘制水平条形图
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.barh(feature_importance['Feature'], feature_importance['Importance'])
plt.title('Feature importance')
plt.xlabel('Importance')
plt.ylabel('Feature')
plt.show()
相关推荐
charley.layabox1 小时前
8月1日ChinaJoy酒会 | 游戏出海高端私享局 | 平台 × 发行 × 投资 × 研发精英畅饮畅聊
人工智能·游戏
DFRobot智位机器人2 小时前
AIOT开发选型:行空板 K10 与 M10 适用场景与选型深度解析
人工智能
想成为风筝4 小时前
从零开始学习深度学习—水果分类之PyQt5App
人工智能·深度学习·计算机视觉·pyqt
F_D_Z4 小时前
MMaDA:多模态大型扩散语言模型
人工智能·语言模型·自然语言处理
大知闲闲哟5 小时前
深度学习G2周:人脸图像生成(DCGAN)
人工智能·深度学习
飞哥数智坊5 小时前
Coze实战第15讲:钱都去哪儿了?Coze+飞书搭建自动记账系统
人工智能·coze
wenzhangli75 小时前
低代码引擎核心技术:OneCode常用动作事件速查手册及注解驱动开发详解
人工智能·低代码·云原生
潘达斯奈基~6 小时前
大模型的Temperature、Top-P、Top-K、Greedy Search、Beem Search
人工智能·aigc
倔强青铜三6 小时前
苦练Python第18天:Python异常处理锦囊
人工智能·python·面试
倔强青铜三6 小时前
苦练Python第17天:你必须掌握的Python内置函数
人工智能·python·面试