说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解 ），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
1 . 项目背景
随着大数据时代的到来，机器学习技术在各个领域的应用变得越来越广泛。在许多实际问题中，如图像识别、自然语言处理和生物信息学等，深度学习模型因其强大的表达能力和优秀的性能而成为主流方法之一。然而，在某些场景下，传统的机器学习算法仍然具有独特的优势，比如计算效率高、可解释性强等。
深度森林（Deep Forest），又称为 gcForest（Gradient-Cascading Forest），是一种模拟深度学习架构的集成学习方法，它结合了随机森林的优点与深度学习的层级特征提取能力。该方法通过构建多层随机森林结构来实现特征的层次化提取，从而能够在不需要大量标注数据的情况下达到甚至超越深度神经网络的性能。此外，相比于深度学习模型，深度森林还具有训练速度快、易于并行化等特点，这使得它在资源受限或对实时性要求较高的场景中特别有用。
本项目实现深度森林(Deep Forest)分类模型(deepforest分类算法)。
2 . 数据获取
本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：
|------------|--------------|------------|
| 编号 | 变量名称 | 描述 |
| 1 | x1 | |
| 2 | x2 | |
| 3 | x3 | |
| 4 | x4 | |
| 5 | x5 | |
| 6 | x6 | |
| 7 | x7 | |
| 8 | x8 | |
| 9 | x9 | |
| 10 | x10 | |
| 11 | y | 因变量 |
数据详情如下(部分展示)：
3. 数据预处理
3.1 用P andas 工具查看数据
使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据：
关键代码：
3.2 数据缺失查看
使用Pandas工具的info()方法查看数据信息：
从上图可以看到，总共有11个变量，数据中无缺失值，共2000条数据。
关键代码：
3. 3数据描述性统计
通过Pandas工具的describe()方法来查看数据的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。
关键代码如下：
4. 探索性数据分析
4 . 1 y变量柱状图
用Matplotlib工具的plot()方法绘制柱状图：
4 .2 y=1样本x1变量分布直方图
用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：
4 .3 相关性分析
从上图中可以看到，数值越大相关性越强，正值是正相关、负值是负相关。
5. 特征工程
5.1 建立特征数据和标签数据
关键代码如下：
5.2 数据集拆分
通过train_test_split()方法按照80%训练集、20%测试集进行划分，关键代码如下：
6. 构建 深度森林 分类模型
主要使用深度森林deepforest分类算法，用于目标分类。
6. 1 构建模型
|------------|--------------|--------------------|
| 编号 | 模型名称 | 参数 |
| 1 | 深度森林分类模型 | n_estimators=2 |
| 2 | 深度森林分类模型 | min_samples_leaf=1 |
7 . 模型评估
7 .1 评估指标及结果
评估指标主要包括准确率、查准率、查全率、F1分值等等。
|--------------|--------------|-------------|
| 模型名称 | 指标名称 | 指标值 |
| 测试集 |||
| 深度森林分类模型 | 准确率 | 0.9400 |
| 深度森林分类模型 | 查准率 | 0.9645 |
| 深度森林分类模型 | 查全率 | 0.9179 |
| 深度森林分类模型 | F1分值 | 0.9406 |
从上表可以看出，F1分值为0.9406，说明模型效果良好。
关键代码如下：
7. 2 分类报告
从上图可以看出，分类为0的F1分值为0.94；分类为1的F1分值为0.94。
7. 3 混淆矩阵
从上图可以看出，实际为0预测不为0的 有7个样本；实际为1预测不为1的 有17个样本，整体预测准确率良好。
8. 结论与展望
综上所述，本文采用了深度森林deepforest分类算法来构建分类模型，最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的预测。
python
# 本次机器学习项目实战所需的资料，项目资源如下：
# 项目说明：
# 获取方式一：
# 项目实战合集导航：
https://docs.qq.com/sheet/DTVd0Y2NNQUlWcmd6?tab=BB08J2
# 获取方式二：
链接：https://pan.baidu.com/s/1izcp5wZqIfU2rVmVCNpEEQ
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