划分训练集测试集时求最优random_state算法

划分训练集和测试集时，设置random_state参数的目的是为了在多次运行模型时能够得到相同的结果，以便于比较不同模型的表现。但是如何选择最优的random_state呢？

一般来说，我们可以采用交叉验证的方法来选择最优的random_state。具体步骤如下：

1. 将数据集分成K份（一般选取K=5或者K=10），每次选取K-1份作为训练集，剩下1份作为测试集；

2. 对于每个random_state值，重复1中的操作K次，得到K个模型并计算其平均性能指标（如准确率、F1值等）；

3. 执行2中的操作，尝试不同的random_state值，并计算平均性能指标；

4. 选择平均性能指标最高的random_state值作为最优值。

需要注意的是，由于每次随机数据集划分都可能得到不同的结果，因此在执行交叉验证时需要多次重复操作，以免结果受随机性影响太大。另外，选择最优的random_state值并不一定能够保证在实际应用中模型的性能最好，因此需要在交叉验证的基础上进行更深入的评估和调整。

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import fetch_openml from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder from sklearn.linear_model import LassoCV from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集 abalone = fetch_openml(name='abalone', version=1, as_frame=True) # 获取特征和标签 X = abalone.data y = abalone.target # 对性别特征进行独热编码 gender_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) gender_encoded = gender_encoder.fit_transform(X[['Sex']]) # 特征缩放 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X.drop('Sex', axis=1)) # 合并编码后的性别特征和其他特征 X_processed = np.hstack((gender_encoded, X_scaled)) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_processed, y, test_size=0.2, random_state=42) # 初始化Lasso回归模型 lasso = LassoCV(alphas=[1e-4], random_state=42) # 随机梯度下降算法迭代次数和损失函数值 n_iterations = 200 losses = [] for iteration in range(n_iterations): # 随机选择一个样本 random_index = np.random.randint(len(X_train)) X_sample = X_train[random_index].reshape(1, -1) y_sample = y_train[random_index].reshape(1, -1) # 计算目标函数值与最优函数值之差 lasso.fit(X_sample, y_sample) loss = np.abs(lasso.coef_ - lasso.coef_).sum() losses.append(loss) # 绘制迭代效率图 plt.plot(range(n_iterations), losses) plt.xlabel('Iteration') plt.ylabel('Difference from Optimal Loss') plt.title('Stochastic Gradient Descent Convergence') plt.show()上述代码报错，请修改

这段代码中的问题是在计算损失函数值时，使用了同一个参数 lasso.coef_ 两次，应该将第二次的 lasso.coef_ 改为 lasso.coef_path_[-1]。修改后的代码如下：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from sklearn.datasets import fetch_openml 
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder 
from sklearn.linear_model import LassoCV 
from sklearn.model_selection import train_test_split  

# 加载数据集 
abalone = fetch_openml(name='abalone', version=1, as_frame=True)  

# 获取特征和标签 
X = abalone.data 
y = abalone.target  

# 对性别特征进行独热编码 
gender_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) 
gender_encoded = gender_encoder.fit_transform(X[['Sex']])  

# 特征缩放 
scaler = StandardScaler() 
X_scaled = scaler.fit_transform(X.drop('Sex', axis=1))  

# 合并编码后的性别特征和其他特征 
X_processed = np.hstack((gender_encoded, X_scaled))  

# 划分训练集和测试集 
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_processed, y, test_size=0.2, random_state=42)  

# 初始化Lasso回归模型 
lasso = LassoCV(alphas=[1e-4], random_state=42)  

# 随机梯度下降算法迭代次数和损失函数值 
n_iterations = 200 
losses = []  

for iteration in range(n_iterations):     
    # 随机选择一个样本 
    random_index = np.random.randint(len(X_train))     
    X_sample = X_train[random_index].reshape(1, -1)     
    y_sample = y_train[random_index].reshape(1, -1)      

    # 计算目标函数值与最优函数值之差 
    lasso.fit(X_sample, y_sample)      

    loss = np.abs(lasso.coef_ - lasso.coef_path_[-1]).sum()     
    losses.append(loss)  

# 绘制迭代效率图 
plt.plot(range(n_iterations), losses) 
plt.xlabel('Iteration') 
plt.ylabel('Difference from Optimal Loss') 
plt.title('Stochastic Gradient Descent Convergence') 
plt.show()

上机任务：KNN算法应用于红酒数据集 （数据集可直接从sklearn.datasets库中导入） 1. 数据获取 2. 特征提取 3. 数据分割 4. 计算模型准确率 5. 预测判断 6. 找到最优n_neighbors

上机任务：K近邻(KNN)算法用于红酒数据集是一个典型的监督学习案例，步骤如下：

1. **数据获取**：
使用Python的scikit-learn库中的`load_wine()`函数加载红酒数据集。首先导入所需的模块：

from sklearn import datasets
wine = datasets.load_wine()
X = wine.data
y = wine.target

这里 `X` 代表特征数据，`y` 代表类别标签。

2. **特征提取**：
红酒数据集已经包含预处理过的特征，无需额外提取。如果原始数据需要标准化或降维，可以使用`StandardScaler`或PCA等工具。

3. **数据分割**：
划分训练集和测试集，通常采用交叉验证，如`train_test_split`：

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. **计算模型准确率**：
使用`KNeighborsClassifier`构建模型并进行预测，然后评估模型性能：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)  # 初始化模型
knn.fit(X_train, y_train)
y_pred = knn.predict(X_test)
accuracy = knn.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

5. **预测判断**：
对新的未知样本进行分类预测：

new_sample = ...  # 新输入的样本特征向量
prediction = knn.predict(new_sample)
print("Prediction for new sample:", prediction)

6. **找到最优n_neighbors**：
调整`n_neighbors` 参数寻找最佳值，一般通过交叉验证完成：

import numpy as np
best_accuracy = 0
best_n_neighbors = None
for n in range(1, 21):  # 可视化尝试范围
    knn.n_neighbors = n
    scores = cross_val_score(knn, X, y, cv=5)
    avg_score = scores.mean()
    if avg_score > best_accuracy:
        best_accuracy = avg_score
        best_n_neighbors = n
print(f"Best 'n_neighbors': {best_n_neighbors}, Best Accuracy: {best_accuracy}")

记得运行完所有步骤后，别忘了清理内存以释放资源。