【数据分析与挖掘】基于LightGBM,XGBoost,逻辑回归的二分类/多分类的分类预测实战(有数据集和代码)

【机器学习】基于逻辑回归,LightGBM,XGBoost额的分类预测

一.基于逻辑回归的分类预测

1 逻辑回归的介绍和应用

1.1 逻辑回归的介绍

逻辑回归(Logistic regression,简称LR)虽然其中带有"回归"两个字,但逻辑回归其实是一个分类模型,并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热,但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。

而对于逻辑回归而且,最为突出的两点就是其模型简单和模型的可解释性强。

逻辑回归模型的优劣势:

  • 优点:实现简单,易于理解和实现;计算代价不高,速度很快,存储资源低
  • 缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高

1.2逻辑回归的应用

逻辑回归模型广泛用于各个领域,包括机器学习,大多数医学领域和社会科学。例如,最初由Boyd 等人开发的创伤和损伤严重度评分(TRISS)被广泛用于预测受伤患者的死亡率,使用逻辑回归 基于观察到的患者特征(年龄,性别,体重指数,各种血液检查的结果等)分析预测发生特定疾病(例如糖尿病,冠心病)的风险。逻辑回归模型也用于预测在给定的过程中,系统或产品的故障的可能性。还用于市场营销应用程序,例如预测客户购买产品或中止订购的倾向等。在经济学中它可以用来预测一个人选择进入劳动力市场的可能性,而商业应用则可以用来预测房主拖欠抵押贷款的可能性。条件随机字段是逻辑回归到顺序数据的扩展,用于自然语言处理。

逻辑回归模型现在同样是很多分类算法的基础组件,比如 分类任务中基于GBDT算法+LR逻辑回归实现的信用卡交易反欺诈,CTR(点击通过率)预估等,其好处在于输出值自然地落在0到1之间,并且有概率意义。模型清晰,有对应的概率学理论基础。它拟合出来的参数就代表了每一个特征(feature)对结果的影响。也是一个理解数据的好工具。但同时由于其本质上是一个线性的分类器,所以不能应对较为复杂的数据情况。很多时候我们也会拿逻辑回归模型去做一些任务尝试的基线(基础水平)。

说了这些逻辑回归的概念和应用,大家应该已经对其有所期待了吧,那么我们现在开始吧!!!

2.Demo实践

Step1:库函数导入

##  基础函数库
import numpy as np 

## 导入画图库
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

## 导入逻辑回归模型函数
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

Step2:模型训练

##Demo演示LogisticRegression分类

## 构造数据集
x_fearures = np.array([[-1, -2], [-2, -1], [-3, -2], [1, 3], [2, 1], [3, 2]])
y_label = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1])

## 调用逻辑回归模型
lr_clf = LogisticRegression()

## 用逻辑回归模型拟合构造的数据集
lr_clf = lr_clf.fit(x_fearures, y_label) #其拟合方程为 y=w0+w1*x1+w2*x2

Step3:模型参数查看

## 查看其对应模型的w
print('the weight of Logistic Regression:',lr_clf.coef_)

## 查看其对应模型的w0
print('the intercept(w0) of Logistic Regression:',lr_clf.intercept_)

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Step4:数据和模型可视化

## 可视化构造的数据样本点
plt.figure()
plt.scatter(x_fearures[:,0],x_fearures[:,1], c=y_label, s=50, cmap='viridis')
plt.title('Dataset')
plt.show()

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# 可视化决策边界
plt.figure()
plt.scatter(x_fearures[:,0],x_fearures[:,1], c=y_label, s=50, cmap='viridis')
plt.title('Dataset')

nx, ny = 200, 100
x_min, x_max = plt.xlim()
y_min, y_max = plt.ylim()
x_grid, y_grid = np.meshgrid(np.linspace(x_min, x_max, nx),np.linspace(y_min, y_max, ny))

z_proba = lr_clf.predict_proba(np.c_[x_grid.ravel(), y_grid.ravel()])
z_proba = z_proba[:, 1].reshape(x_grid.shape)
plt.contour(x_grid, y_grid, z_proba, [0.5], linewidths=2., colors='blue')

plt.show()

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### 可视化预测新样本

plt.figure()
## new point 1
x_fearures_new1 = np.array([[0, -1]])
plt.scatter(x_fearures_new1[:,0],x_fearures_new1[:,1], s=50, cmap='viridis')
plt.annotate(s='New point 1',xy=(0,-1),xytext=(-2,0),color='blue',arrowprops=dict(arrowstyle='-|>',connectionstyle='arc3',color='red'))

## new point 2
x_fearures_new2 = np.array([[1, 2]])
plt.scatter(x_fearures_new2[:,0],x_fearures_new2[:,1], s=50, cmap='viridis')
plt.annotate(s='New point 2',xy=(1,2),xytext=(-1.5,2.5),color='red',arrowprops=dict(arrowstyle='-|>',connectionstyle='arc3',color='red'))

## 训练样本
plt.scatter(x_fearures[:,0],x_fearures[:,1], c=y_label, s=50, cmap='viridis')
plt.title('Dataset')

# 可视化决策边界
plt.contour(x_grid, y_grid, z_proba, [0.5], linewidths=2., colors='blue')

plt.show()

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Step5:模型预测

## 在训练集和测试集上分别利用训练好的模型进行预测
y_label_new1_predict = lr_clf.predict(x_fearures_new1)
y_label_new2_predict = lr_clf.predict(x_fearures_new2)

print('The New point 1 predict class:\n',y_label_new1_predict)
print('The New point 2 predict class:\n',y_label_new2_predict)

## 由于逻辑回归模型是概率预测模型(前文介绍的 p = p(y=1|x,\theta)),所以我们可以利用 predict_proba 函数预测其概率
y_label_new1_predict_proba = lr_clf.predict_proba(x_fearures_new1)
y_label_new2_predict_proba = lr_clf.predict_proba(x_fearures_new2)

print('The New point 1 predict Probability of each class:\n',y_label_new1_predict_proba)
print('The New point 2 predict Probability of each class:\n',y_label_new2_predict_proba)

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可以发现训练好的回归模型将X_new1预测为了类别0(判别面左下侧),X_new2预测为了类别1(判别面右上侧)。其训练得到的逻辑回归模型的概率为0.5的判别面为上图中蓝色的线。

3.基于鸢尾花(iris)数据集的逻辑回归分类实践

本次我们选择鸢花数据(iris)进行方法的尝试训练,该数据集一共包含5个变量,其中4个特征变量,1个目标分类变量。共有150个样本,目标变量为 花的类别 其都属于鸢尾属下的三个亚属,分别是山鸢尾 (Iris-setosa),变色鸢尾(Iris-versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Iris-virginica)。包含的三种鸢尾花的四个特征,分别是花萼长度(cm)、花萼宽度(cm)、花瓣长度(cm)、花瓣宽度(cm),这些形态特征在过去被用来识别物种。

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Step1:库函数导入

##  基础函数库
import numpy as np 
import pandas as pd

## 绘图函数库
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

Step2:数据读取/载入

## 我们利用 sklearn 中自带的 iris 数据作为数据载入,并利用Pandas转化为DataFrame格式
from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris() #得到数据特征
iris_target = data.target #得到数据对应的标签
iris_features = pd.DataFrame(data=data.data, columns=data.feature_names) #利用Pandas转化为DataFrame格式

Step3:数据信息简单查看

## 利用.info()查看数据的整体信息
iris_features.info()

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## 进行简单的数据查看,我们可以利用 .head() 头部.tail()尾部
iris_features.head()

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## 其对应的类别标签为,其中0,1,2分别代表'setosa', 'versicolor', 'virginica'三种不同花的类别。
iris_target

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## 利用value_counts函数查看每个类别数量
pd.Series(iris_target).value_counts()

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## 对于特征进行一些统计描述
iris_features.describe()

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从统计描述中我们可以看到不同数值特征的变化范围。

Step4:可视化描述

## 合并标签和特征信息
iris_all = iris_features.copy() ##进行浅拷贝,防止对于原始数据的修改
iris_all['target'] = iris_target
## 特征与标签组合的散点可视化
sns.pairplot(data=iris_all,diag_kind='hist', hue= 'target')
plt.show()

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上图可以发现,在2D情况下不同的特征组合对于不同类别的花的散点分布,以及大概的区分能力。

for col in iris_features.columns:
    sns.boxplot(x='target', y=col, saturation=0.5,palette='pastel', data=iris_all)
    plt.title(col)
    plt.show()

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利用箱型图我们也可以得到不同类别在不同特征上的分布差异情况。

# 选取其前三个特征绘制三维散点图
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure(figsize=(10,8))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

iris_all_class0 = iris_all[iris_all['target']==0].values
iris_all_class1 = iris_all[iris_all['target']==1].values
iris_all_class2 = iris_all[iris_all['target']==2].values
# 'setosa'(0), 'versicolor'(1), 'virginica'(2)
ax.scatter(iris_all_class0[:,0], iris_all_class0[:,1], iris_all_class0[:,2],label='setosa')
ax.scatter(iris_all_class1[:,0], iris_all_class1[:,1], iris_all_class1[:,2],label='versicolor')
ax.scatter(iris_all_class2[:,0], iris_all_class2[:,1], iris_all_class2[:,2],label='virginica')
plt.legend()

plt.show()

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Step5:利用 逻辑回归模型 在二分类上 进行训练和预测

## 为了正确评估模型性能,将数据划分为训练集和测试集,并在训练集上训练模型,在测试集上验证模型性能。
from sklearn.model_selection import train_test_split

## 选择其类别为0和1的样本 (不包括类别为2的样本)
iris_features_part = iris_features.iloc[:100]
iris_target_part = iris_target[:100]

## 测试集大小为20%, 80%/20%分
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_features_part, iris_target_part, test_size = 0.2, random_state = 2020)
## 从sklearn中导入逻辑回归模型
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
## 定义 逻辑回归模型 
clf = LogisticRegression(random_state=0, solver='lbfgs')
# 在训练集上训练逻辑回归模型
clf.fit(x_train, y_train)
## 查看其对应的w
print('the weight of Logistic Regression:',clf.coef_)

## 查看其对应的w0
print('the intercept(w0) of Logistic Regression:',clf.intercept_)

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## 在训练集和测试集上分布利用训练好的模型进行预测
train_predict = clf.predict(x_train)
test_predict = clf.predict(x_test)
from sklearn import metrics

## 利用accuracy(准确度)【预测正确的样本数目占总预测样本数目的比例】评估模型效果
print('The accuracy of the Logistic Regression is:',metrics.accuracy_score(y_train,train_predict))
print('The accuracy of the Logistic Regression is:',metrics.accuracy_score(y_test,test_predict))

## 查看混淆矩阵 (预测值和真实值的各类情况统计矩阵)
confusion_matrix_result = metrics.confusion_matrix(test_predict,y_test)
print('The confusion matrix result:\n',confusion_matrix_result)

# 利用热力图对于结果进行可视化
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(confusion_matrix_result, annot=True, cmap='Blues')
plt.xlabel('Predicted labels')
plt.ylabel('True labels')
plt.show()

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我们可以发现其准确度为1,代表所有的样本都预测正确了。

Step6:利用 逻辑回归模型 在三分类(多分类)上 进行训练和预测

## 测试集大小为20%, 80%/20%分
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_features, iris_target, test_size = 0.2, random_state = 2020)

其余代码与二分类相同

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通过结果我们可以发现,其在三分类的结果的预测准确度上有所下降,其在测试集上的准确度为:
86.67
%
,这是由于’versicolor’(1)和 ‘virginica’(2)这两个类别的特征,我们从可视化的时候也可以发现,其特征的边界具有一定的模糊性(边界类别混杂,没有明显区分边界),所有在这两类的预测上出现了一定的错误。

二.基于XGBoost的分类预测

1.XGBoost与应用

XGBoost的介绍

XGBoost是2016年由华盛顿大学陈天奇老师带领开发的一个可扩展机器学习系统。严格意义上讲XGBoost并不是一种模型,而是一个可供用户轻松解决分类、回归或排序问题的软件包。它内部实现了梯度提升树(GBDT)模型,并对模型中的算法进行了诸多优化,在取得高精度的同时又保持了极快的速度,在一段时间内成为了国内外数据挖掘、机器学习领域中的大规模杀伤性武器。

更重要的是,XGBoost在系统优化和机器学习原理方面都进行了深入的考虑。毫不夸张的讲,XGBoost提供的可扩展性,可移植性与准确性推动了机器学习计算限制的上限,该系统在单台机器上运行速度比当时流行解决方案快十倍以上,甚至在分布式系统中可以处理十亿级的数据。

XGBoost的主要优点:

**简单易用。**相对其他机器学习库,用户可以轻松使用XGBoost并获得相当不错的效果。

**高效可扩展。**在处理大规模数据集时速度快效果好,对内存等硬件资源要求不高。

**鲁棒性强。**相对于深度学习模型不需要精细调参便能取得接近的效果。

XGBoost内部实现提升树模型,可以自动处理缺失值

XGBoost的主要缺点:

相对于深度学习模型无法对时空位置建模,不能很好地捕获图像、语音、文本等高维数据。

在拥有海量训练数据,并能找到合适的深度学习模型时,深度学习的精度可以遥遥领先XGBoost。

1.2XGboost的应用

XGBoost在机器学习与数据挖掘领域有着极为广泛的应用。据统计在2015年Kaggle平台上29个获奖方案中,17只队伍使用了XGBoost;在2015年KDD-Cup中,前十名的队伍均使用了XGBoost,且集成其他模型比不上调节XGBoost的参数所带来的提升。这些实实在在的例子都表明,XGBoost在各种问题上都可以取得非常好的效果。

同时,XGBoost还被成功应用在工业界与学术界的各种问题中。例如商店销售额预测、高能物理事件分类、web文本分类;用户行为预测、运动检测、广告点击率预测、恶意软件分类、灾害风险预测、在线课程退学率预测。虽然领域相关的数据分析和特性工程在这些解决方案

2.基于天气数据集的XGBoost分类实战

数据集:天气数据集

Step1:函数库导入

##  基础函数库
import numpy as np 
import pandas as pd

## 绘图函数库
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

本次我们选择天气数据集进行方法的尝试训练,现在有一些由气象站提供的每日降雨数据,我们需要根据历史降雨数据来预测明天会下雨的概率。样例涉及到的测试集数据test.csv与train.csv的格式完全相同,但其RainTomorrow未给出,为预测变量。

数据的各个特征描述如下:

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Step2:数据读取/载入

## 我们利用Pandas自带的read_csv函数读取并转化为DataFrame格式

data = pd.read_csv('train.csv')

Step3:数据信息简单查看

## 利用.info()查看数据的整体信息
data.info()

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## 进行简单的数据查看,我们可以利用 .head() 头部.tail()尾部
data.head()

由于变量太多,这里只展示部分变量

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这里我们发现数据集中存在NaN,一般的我们认为NaN在数据集中代表了缺失值,可能是数据采集或处理时产生的一种错误。这里我们采用-1将缺失值进行填补,还有其他例如“中位数填补、平均数填补”的缺失值处理方法有兴趣的可以查看我的另一篇博客:【数据分析系列】Python数据预处理总结篇,这里详细的解释的数据预处理的基本操作.

data = data.fillna(-1)
data.tail()

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## 利用value_counts函数查看训练集标签的数量
pd.Series(data['RainTomorrow']).value_counts()

No 82786
,Yes 23858
,Name: RainTomorrow, dtype: int64

我们发现数据集中的负样本数量远大于正样本数量,这种常见的问题叫做“数据不平衡”问题,在某些情况下需要进行一些特殊处理。解决数据不平衡的办法有数据变换或者数据插补等等。

## 对于特征进行一些统计描述
data.describe()

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Step4:可视化描述

为了方便,我们先纪录数字特征与非数字特征:

numerical_features = [x for x in data.columns if data[x].dtype == np.float]
numerical_features = [x for x in data.columns if data[x].dtype == np.float]

## 选取三个特征与标签组合的散点可视化
sns.pairplot(data=data[['Rainfall',
'Evaporation',
'Sunshine'] + ['RainTomorrow']], diag_kind='hist', hue= 'RainTomorrow')
plt.show()

从上图可以发现,在2D情况下不同的特征组合对于第二天下雨与不下雨的散点分布,以及大概的区分能力。相对的Sunshine与其他特征的组合更具有区分能力

for col in data[numerical_features].columns:
    if col != 'RainTomorrow':
        sns.boxplot(x='RainTomorrow', y=col, saturation=0.5, palette='pastel', data=data)
        plt.title(col)
        plt.show()

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利用箱型图我们也可以得到不同类别在不同特征上的分布差异情况。我们可以发现Sunshine,Humidity3pm,Cloud9am,Cloud3pm的区分能力较强

tlog = {}
for i in category_features:
    tlog[i] = data[data['RainTomorrow'] == 'Yes'][i].value_counts()
flog = {}
for i in category_features:
    flog[i] = data[data['RainTomorrow'] == 'No'][i].value_counts()
plt.figure(figsize=(10,10))
plt.subplot(1,2,1)
plt.title('RainTomorrow')
sns.barplot(x = pd.DataFrame(tlog['Location']).sort_index()['Location'], y = pd.DataFrame(tlog['Location']).sort_index().index, color = "red")
plt.subplot(1,2,2)
plt.title('Not RainTomorrow')
sns.barplot(x = pd.DataFrame(flog['Location']).sort_index()['Location'], y = pd.DataFrame(flog['Location']).sort_index().index, color = "blue")
plt.show()

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从上图可以发现不同地区降雨情况差别很大,有些地方明显更容易降雨

plt.figure(figsize=(10,2))
plt.subplot(1,2,1)
plt.title('RainTomorrow')
sns.barplot(x = pd.DataFrame(tlog['RainToday'][:2]).sort_index()['RainToday'], y = pd.DataFrame(tlog['RainToday'][:2]).sort_index().index, color = "red")
plt.subplot(1,2,2)
plt.title('Not RainTomorrow')
sns.barplot(x = pd.DataFrame(flog['RainToday'][:2]).sort_index()['RainToday'], y = pd.DataFrame(flog['RainToday'][:2]).sort_index().index, color = "blue")
plt.show()

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上图我们可以发现,今天下雨明天不一定下雨,但今天不下雨,第二天大概率也不下雨。

Step5:对离散变量进行编码

由于XGBoost无法处理字符串类型的数据,我们需要一些方法讲字符串数据转化为数据。一种最简单的方法是把所有的相同类别的特征编码成同一个值,例如女=0,男=1,狗狗=2,所以最后编码的特征值是在 [0,特征数数量-1]之间的整数。除此之外,还有独热编码、求和编码、留一法编码等等方法可以获得更好的效果。

## 把所有的相同类别的特征编码为同一个值
def get_mapfunction(x):
    mapp = dict(zip(x.unique().tolist(),
         range(len(x.unique().tolist()))))
    def mapfunction(y):
        if y in mapp:
            return mapp[y]
        else:
            return -1
    return mapfunction
for i in category_features:
    data[i] = data[i].apply(get_mapfunction(data[i]))
## 编码后的字符串特征变成了数字

data['Location'].unique()

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Step6:利用 XGBoost 进行训练与预测

## 为了正确评估模型性能,将数据划分为训练集和测试集,并在训练集上训练模型,在测试集上验证模型性能。
from sklearn.model_selection import train_test_split

## 选择其类别为0和1的样本 (不包括类别为2的样本)
data_target_part = data['RainTomorrow']
data_features_part = data[[x for x in data.columns if x != 'RainTomorrow']]

## 测试集大小为20%, 80%/20%分
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data_features_part, data_target_part, test_size = 0.2, random_state = 2020)
## 导入XGBoost模型
from xgboost.sklearn import XGBClassifier
## 定义 XGBoost模型 
clf = XGBClassifier()
# 在训练集上训练XGBoost模型
clf.fit(x_train, y_train)
## 在训练集和测试集上分布利用训练好的模型进行预测
train_predict = clf.predict(x_train)
test_predict = clf.predict(x_test)
from sklearn import metrics

## 利用accuracy(准确度)【预测正确的样本数目占总预测样本数目的比例】评估模型效果
print('The accuracy of the Logistic Regression is:',metrics.accuracy_score(y_train,train_predict))
print('The accuracy of the Logistic Regression is:',metrics.accuracy_score(y_test,test_predict))

## 查看混淆矩阵 (预测值和真实值的各类情况统计矩阵)
confusion_matrix_result = metrics.confusion_matrix(test_predict,y_test)
print('The confusion matrix result:\n',confusion_matrix_result)

# 利用热力图对于结果进行可视化
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(confusion_matrix_result, annot=True, cmap='Blues')
plt.xlabel('Predicted labels')
plt.ylabel('True labels')
plt.show()

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我们可以发现共有15759 + 2306个样本预测正确,2470 + 794个样本预测错误。

Step7: 利用 XGBoost 进行特征选择

sns.barplot(y=data_features_part.columns, x=clf.feature_importances_)

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从图中我们可以发现下午3点的湿度与今天是否下雨是决定第二天是否下雨最重要的因素

初次之外,我们还可以使用XGBoost中的下列重要属性来评估特征的重要性。

weight:是以特征用到的次数来评价

gain:当利用特征做划分的时候的评价基尼指数

cover:利用一个覆盖样本的指标二阶导数(具体原理不清楚有待探究)平均值来划分。

total_gain:总基尼指数

total_cover:总覆盖

from sklearn.metrics import accuracy_score
from xgboost import plot_importance

def estimate(model,data):

    #sns.barplot(data.columns,model.feature_importances_)
    ax1=plot_importance(model,importance_type="gain")
    ax1.set_title('gain')
    ax2=plot_importance(model, importance_type="weight")
    ax2.set_title('weight')
    ax3 = plot_importance(model, importance_type="cover")
    ax3.set_title('cover')
    plt.show()
def classes(data,label,test):
    model=XGBClassifier()
    model.fit(data,label)
    ans=model.predict(test)
    estimate(model, data)
    return ans
 
ans=classes(x_train,y_train,x_test)
pre=accuracy_score(y_test, ans)
print('acc=',accuracy_score(y_test,ans))

【数据分析与挖掘】基于LightGBM,XGBoost,逻辑回归的二分类/多分类的分类预测实战(有数据集和代码)

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【数据分析与挖掘】基于LightGBM,XGBoost,逻辑回归的二分类/多分类的分类预测实战(有数据集和代码)

这些图同样可以帮助我们更好的了解其他重要特征。

Step8: 通过调整参数获得更好的效果

XGBoost中包括但不限于下列对模型影响较大的参数:

learning_rate: 有时也叫作eta,系统默认值为0.3。每一步迭代的步长,很重要。太大了运行准确率不高,太小了运行速度慢。

subsample:系统默认为1。这个参数控制对于每棵树,随机采样的比例。减小这个参数的值,算法会更加保守,避免过拟合, 取值范围零到一。

colsample_bytree:系统默认值为1。我们一般设置成0.8左右。用来控制每棵随机采样的列数的占比(每一列是一个特征)。

max_depth: 系统默认值为6,我们常用3-10之间的数字。这个值为树的最大深度。这个值是用来控
制过拟合的。max_depth越大,模型学习的更加具体。
调节模型参数的方法有贪心算法、网格调参、贝叶斯调参等。这里我们采用网格调参,它的基本思想是穷举搜索:在所有候选的参数选择中,通过循环遍历,尝试每一种可能性,表现最好的参数就是最终的结果

## 从sklearn库中导入网格调参函数
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

## 定义参数取值范围
learning_rate = [0.1, 0.3, 0.6]
subsample = [0.8, 0.9]
colsample_bytree = [0.6, 0.8]
max_depth = [3,5,8]

parameters = { 'learning_rate': learning_rate,
              'subsample': subsample,
              'colsample_bytree':colsample_bytree,
              'max_depth': max_depth}
model = XGBClassifier(n_estimators = 50)

## 进行网格搜索
clf = GridSearchCV(model, parameters, cv=3, scoring='accuracy',verbose=1,n_jobs=-1)
clf = clf.fit(x_train, y_train)
## 在训练集和测试集上分布利用最好的模型参数进行预测

## 定义带参数的 XGBoost模型 
clf = XGBClassifier(colsample_bytree = 0.6, learning_rate = 0.3, max_depth= 8, subsample = 0.9)
# 在训练集上训练XGBoost模型
clf.fit(x_train, y_train)

train_predict = clf.predict(x_train)
test_predict = clf.predict(x_test)

## 利用accuracy(准确度)【预测正确的样本数目占总预测样本数目的比例】评估模型效果
print('The accuracy of the Logistic Regression is:',metrics.accuracy_score(y_train,train_predict))
print('The accuracy of the Logistic Regression is:',metrics.accuracy_score(y_test,test_predict))

## 查看混淆矩阵 (预测值和真实值的各类情况统计矩阵)
confusion_matrix_result = metrics.confusion_matrix(test_predict,y_test)
print('The confusion matrix result:\n',confusion_matrix_result)

# 利用热力图对于结果进行可视化
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(confusion_matrix_result, annot=True, cmap='Blues')
plt.xlabel('Predicted labels')
plt.ylabel('True labels')
plt.show()

【数据分析与挖掘】基于LightGBM,XGBoost,逻辑回归的二分类/多分类的分类预测实战(有数据集和代码)

原本有2470 + 790个错误,现在有 2112 + 939个错误,带来了明显的正确率提升。

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