print(classification_report(test_Y, predict_Y))

时间: 2023-09-17 18:13:11 浏览: 65

titannic_data.rar

《泰坦尼克号数据集与Python机器学习实践》在数据科学领域，经典的泰坦尼克号数据集常常被用于初学者和专业人士进行机器学习实践。这个数据集来源于1912年泰坦尼克号沉船事件，包含了乘客的一些基本信息，如年龄、性别、票价等，目标是预测乘客在灾难中的生存情况。下面我们将详细探讨如何利用这个数据集以及Python进行机器学习。我们需要导入必要的Python库，如Pandas用于数据处理，Numpy进行数值计算，Scikit-learn进行机器学习模型的构建和评估。Pandas库的`read_csv`函数可以方便地读取数据文件，如`titanic_train.csv`。 ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report ``` 数据预处理是机器学习的重要步骤。在泰坦尼克数据集中，存在缺失值，例如'Age'和'Embarked'字段。我们可以通过中位数填充缺失的年龄，对于缺失的登船港口，可以使用众数来填充。 ```python data = pd.read_csv('titanic_train.csv') data['Age'].fillna(data['Age'].median(), inplace=True) data['Embarked'].fillna(data['Embarked'].mode()[0], inplace=True) ``` 特征工程是提高模型性能的关键。我们可以根据乘客的性别创建新的二进制特征，如'IsMale'，以及通过组合'Pclass'（船舱等级）和'Sex'创建新的特征。 ```python data['IsMale'] = data['Sex'] == 'male' data['Class_Sex'] = data['Pclass'].astype(str) + '_' + data['Sex'] ``` 接着，我们需要将分类特征如'Sex'和'Embarked'转化为数值形式，以便于机器学习算法处理。可以使用Pandas的`get_dummies`函数实现这一点。 ```python data = pd.get_dummies(data, columns=['Sex', 'Embarked']) ``` 现在，我们可以定义特征和目标变量，然后分割数据集为训练集和测试集。 ```python X = data.drop(['Survived', 'Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1) y = data['Survived'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) ``` 接下来，选择一个合适的机器学习模型。这里我们以逻辑回归为例，但也可以尝试其他模型如决策树、随机森林或支持向量机。 ```python model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) ``` 训练完模型后，使用测试集进行预测，并评估模型的性能。 ```python y_pred = model.predict(X_test) print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred)) print("Confusion Matrix:\n", confusion_matrix(y_test, y_pred)) print("Classification Report:\n", classification_report(y_test, y_pred)) ``` 以上就是基于泰坦尼克号数据集的机器学习实践流程。通过调整特征工程、模型选择和参数优化，可以进一步提升模型的预测准确率。这个数据集不仅适合初学者了解机器学习的基本步骤，也对进阶学习者提供了探索复杂模型和方法的机会，如特征选择、集成学习和深度学习等。通过这种方式，我们可以深入理解机器学习模型的工作原理，并不断提高数据分析和预测能力。

这行代码是用来打印分类模型的评估报告，其中包含了精确度、召回率、F1值等指标。具体来说，test_Y是测试集的真实标签，predict_Y是分类模型在测试集上的预测标签。你需要先导入sklearn库中的classification_report函数，然后将这两个参数传入该函数即可。例如： ```python from sklearn.metrics import classification_report print(classification_report(test_Y, predict_Y)) ``` 输出的结果将会是一个表格，包含了各种指标的数值。

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print(classification_report(test_Y, predict_Y))

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from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix y_pred =best_dt.predict(X_test) print(classification_report(y_test,y_pred)举例并解释说明

from sklearn.metrics import classification_report ... pred_test = log_model.predict(X_test) print(classification_report(y_test,pred_test))

from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix y_pred =knn_model.predict(X_test) print(classification_report(y_test,y_pred))分别解释各行代码

解释一下这段代码：dtc=DecisionTreeClassifier(max_depth=5)#max_depth树的深度 dtc.fit(x_train,y_train) y_predict=dtc.predict(x_test) y_predict from sklearn.metrics import classification_report print(classification_report(y_test,y_predict,target_names=['0','1'])) #精准率与召回率

y_pred =baseline2.predict(X_test) print(classification_report(y_test,y_pred))

clf = MultinomialNB() clf.fit(X_train,y_train) clf.score(X_test,y_test) y_pred = clf.predict(X_test) print(classification_report(y_test, y_pred))解释上述代码功能

clf_svc = LinearSVC() clf_svc.fit(X_train, y_train) y_pred = clf_svc.predict(X_test) print(classification_report(y_test, y_pred))

model = XGBClassifier(gamma=0.01,learning_rate=0.01, max_depth=5, n_estimators=500) model.fit(X_train,y_train) y_pred = model.predict(X_hold_test) print(classification_report(y_hold_test,y_pred)) cm = confusion_matrix(y_hold_test, y_pred) ConfusionMatrixDisplay(cm).plot() plt.show()

代码讲解 model = XGBClassifier(gamma=0.01,learning_rate=0.01, max_depth=5, n_estimators=500) model.fit(X_train,y_train) y_pred = model.predict(X_hold_test) print(classification_report(y_hold_test,y_pred)) cm = confusion_matrix(y_hold_test, y_pred) ConfusionMatrixDisplay(cm).plot() plt.show()

运行y_true=y_test y_pred=dtc.predict(x_test) print(classification_report(y_true,y_pred)) print('在测试集上的准确率：%.2f'% accuracy_score(y_true,y_pred))后有unhashable type: 'list'的报错

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