機器學習算法競賽實戰

一、數據預處理

在機器學習算法競賽中，數據預處理是非常重要的。預處理包括數據清洗、特徵工程和數據分割。

首先，數據清洗是為了去除缺失值，重複值和異常值。使用pandas庫的dropna(), drop_duplicates()和describe()函數可以檢測並清理數據。其次，特徵工程是將數據轉化為模型能接受的形式，例如數值型、類別型或時間型。還可以用特徵縮放和特徵選擇提高模型性能。最後，數據分割是將數據集劃分為訓練集和測試集。通常使用train_test_split()函數將數據集劃分為訓練集和測試集。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 數據清洗
df = pd.read_csv('datafile.csv')
df = df.dropna()
df = df.drop_duplicates()

# 特徵工程
X = df.drop('target', axis=1)
y = df['target']
X = pd.get_dummies(X)

# 數據分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

二、選擇模型

在選擇模型之前，必須了解問題類型和數據類型。問題類型可以是分類問題或回歸問題，數據類型可以是數值型、類別型或時間型。

分類問題通常使用k近鄰、邏輯回歸、支持向量機、決策樹和隨機森林等模型；回歸問題通常使用線性回歸、決策樹回歸和隨機森林回歸等模型。在機器學習算法競賽中，嘗試多種模型並比較它們的性能是一個好習慣。

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 分類問題
knn = KNeighborsClassifier()
lr = LogisticRegression()
svm = SVC()
dt = DecisionTreeClassifier()
rf = RandomForestClassifier()

# 回歸問題
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

lr = LinearRegression()
dt = DecisionTreeRegressor()
rf = RandomForestRegressor()

三、模型訓練

在模型訓練之前，通常需要進行參數調整，以獲得更好的性能。使用GridSearchCV或RandomizedSearchCV函數，可以輕鬆地搜索最佳參數。然後，使用fit()函數對模型進行訓練。

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 網格搜索最佳參數
params = {'n_neighbors': [3, 5, 7, 9]}
grid = GridSearchCV(knn, params, cv=5)
grid.fit(X_train, y_train)
best_params = grid.best_params_

# 訓練模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=best_params['n_neighbors'])
knn.fit(X_train, y_train)

四、模型評估

在模型評估中，通常使用交叉驗證和指標評估。使用cross_val_score函數可以輕鬆地進行交叉驗證。在指標評估中，準確率、召回率和F1分數是分類問題中常用的指標；平均絕對誤差（MAE）、均方誤差（MSE）和R²分數是回歸問題中常用的指標。在機器學習算法競賽中，需要提交預測結果，通常使用提交得分和排名來評估模型性能。

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score
from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error, r2_score

# 交叉驗證
from sklearn.model_selection import cross_val_score

cv_scores = cross_val_score(knn, X_train, y_train, cv=5)

# 指標評估
y_pred = knn.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
precision = precision_score(y_test, y_pred)
recall = recall_score(y_test, y_pred)
f1 = f1_score(y_test, y_pred)

mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)

五、模型優化

在模型優化中，可以使用特徵選擇和模型集成等技術來提高模型性能。特徵選擇可以減少數據維度和噪音特徵，從而提高模型效果。模型集成可以將多個模型組合在一起，以獲得更高的性能。通常使用Bagging、Boosting、Stacking等技術來進行集成學習。

# 特徵選擇
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_regression

selector = SelectKBest(f_regression, k=10)
X_train_new = selector.fit_transform(X_train, y_train)
X_test_new = selector.transform(X_test)

# 模型集成
from sklearn.ensemble import BaggingClassifier, AdaBoostClassifier, VotingClassifier

bagging = BaggingClassifier(knn, n_estimators=10, max_samples=0.5, max_features=0.5)
adb = AdaBoostClassifier(dt, n_estimators=10, learning_rate=0.1)
vc = VotingClassifier(estimators=[('knn', knn), ('lr', lr), ('svm', svm)], voting='hard')

六、模型預測

在模型預測中，使用predict()函數可以對新數據進行預測。注意將新數據進行相同的預處理和特徵工程。

# 新數據預處理
new_data = pd.read_csv('new_data.csv')
new_data = new_data.dropna()
new_data = pd.get_dummies(new_data)

# 特徵選擇
new_data_new = selector.transform(new_data)

# 預測
y_pred_new = knn.predict(new_data_new)