使用python代码解决文档中的五道题目

要解决文档中的五个任务，可以按以下步骤编写Python代码：

### 1. 数据质量探索和可视化分析

首先，我们需要导入必要的库并加载数据。假设数据存储在一个CSV文件中。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 加载数据
data = pd.read_csv('cwur_data.csv')

# 查看数据的基本信息
print(data.info())
print(data.describe())

# 检查缺失值
print(data.isnull().sum())

# 可视化各个特征之间的关系
sns.pairplot(data)
plt.show()

# 相关性矩阵
corr_matrix = data.corr()
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.show()

### 2. 训练集和测试集划分及模型训练

我们将数据划分为训练集和测试集，并使用多元线性回归模型进行训练。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 定义特征和目标变量
X = data.drop(columns=['world_rank'])
y = data['world_rank']

# 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)

# 创建并训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方根误差 (RMSE)
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))
print(f'RMSE: {rmse}')

### 3. 线性回归模型中的系数分析

我们可以查看每个特征的系数，以了解它们对排名的影响。

# 获取系数
coefficients = pd.DataFrame({'Feature': X.columns, 'Coefficient': model.coef_})
coefficients.sort_values(by='Coefficient', ascending=False, inplace=True)
print(coefficients)

# 可视化系数
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x='Coefficient', y='Feature', data=coefficients)
plt.title('Feature Coefficients in Linear Regression Model')
plt.show()

### 4. 使用其他类型的回归模型并比较效果

我们尝试使用岭回归和Lasso回归，并比较它们的效果。

from sklearn.linear_model import Ridge, Lasso

# 岭回归
ridge_model = Ridge(alpha=1.0)
ridge_model.fit(X_train, y_train)
y_pred_ridge = ridge_model.predict(X_test)
rmse_ridge = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred_ridge))
print(f'Ridge RMSE: {rmse_ridge}')

# Lasso回归
lasso_model = Lasso(alpha=1.0)
lasso_model.fit(X_train, y_train)
y_pred_lasso = lasso_model.predict(X_test)
rmse_lasso = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred_lasso))
print(f'Lasso RMSE: {rmse_lasso}')

### 5. 融合地区特征并比较结果

我们将地区特征编码为数值特征，并重新训练模型。

# 假设地区特征名为 'region'
data = pd.get_dummies(data, columns=['region'])

# 重新定义特征和目标变量
X = data.drop(columns=['world_rank'])
y = data['world_rank']

# 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)

# 重新训练模型
model_with_region = LinearRegression()
model_with_region.fit(X_train, y_train)
y_pred_with_region = model_with_region.predict(X_test)
rmse_with_region = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred_with_region))
print(f'RMSE with Region: {rmse_with_region}')

# 比较结果
print(f'Original RMSE: {rmse}')
print(f'RMSE with Region: {rmse_with_region}')

以上代码涵盖了文档中提到的所有五个任务。你可以根据实际数据调整代码中的路径和参数。希望这对你有所帮助！