得到最佳参数组合Logistic Regression best parameters: {'C': 0.01} Decision Tree best parameters: {'max_depth': 5} Random Forest best parameters: {'max_depth': 5, 'n_estimators': 50} K-Nearest Neighbors best parameters: {'n_neighbors': 2}后,问题1:怎么用验证集对各个模型进行评估。问题2:选出最好的模型,要用混淆矩阵、准确率、召回率、F1 值等进行对比。问题3:要选出最好的模型对测试集进行预测。问题四:把最后对测试集进行预测的结果与测试集中的用户ID形成一个二维表,包含Customer_ID和ReachOnTime。全部问题都要写出代码,并且对每个代码都要有详细解释
时间: 2024-02-15 15:03:01 浏览: 20
问题1:怎么用验证集对各个模型进行评估。
对于每个模型,可以使用sklearn库中的cross_val_score函数来进行交叉验证评估。该函数将数据集划分为若干个折叠,然后使用每个折叠作为验证集,其他折叠作为训练集进行模型训练和评估。最终,将每个折叠的评估结果取平均值,作为模型的评估指标。以Logistic Regression为例,代码如下:
```python
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import cross_val_score
# 定义模型
lr = LogisticRegression(C=0.01)
# 进行交叉验证评估
scores = cross_val_score(lr, X_train, y_train, cv=5, scoring='accuracy')
# 输出交叉验证结果
print("Logistic Regression 交叉验证准确率: %0.2f (+/- %0.2f)" % (scores.mean(), scores.std() * 2))
```
问题2:选出最好的模型,要用混淆矩阵、准确率、召回率、F1 值等进行对比。
使用sklearn库中的metrics模块,可以计算混淆矩阵、准确率、召回率、F1值等指标。以Logistic Regression为例,代码如下:
```python
from sklearn import metrics
# 训练模型
lr.fit(X_train, y_train)
# 对测试集进行预测
y_pred = lr.predict(X_test)
# 计算混淆矩阵
confusion_matrix = metrics.confusion_matrix(y_test, y_pred)
print("混淆矩阵:\n", confusion_matrix)
# 计算准确率、召回率、F1值
accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, y_pred)
precision = metrics.precision_score(y_test, y_pred)
recall = metrics.recall_score(y_test, y_pred)
f1_score = metrics.f1_score(y_test, y_pred)
print("准确率:", accuracy)
print("召回率:", recall)
print("F1值:", f1_score)
```
问题3:要选出最好的模型对测试集进行预测。
选取最好的模型后,即可使用该模型对测试集进行预测。以Logistic Regression为例,代码如下:
```python
# 训练模型
lr.fit(X_train, y_train)
# 对测试集进行预测
y_pred = lr.predict(X_test)
```
问题四:把最后对测试集进行预测的结果与测试集中的用户ID形成一个二维表,包含Customer_ID和ReachOnTime。
可以将测试集中的用户ID和预测结果合并成一个DataFrame,并将其保存为csv文件。以Logistic Regression为例,代码如下:
```python
import pandas as pd
# 将预测结果和用户ID合并成一个DataFrame
result = pd.DataFrame({'Customer_ID': test['Customer_ID'], 'ReachOnTime': y_pred})
# 将结果保存为csv文件
result.to_csv('result_lr.csv', index=False)
```