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机器学习分类算法实验报告.docx

分类算法

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对于KNN，SVM，adaboost以及决策树等分类算法对数据集运行结果进行总结，代码点我博文

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一、实验任务和目标

选取若干数据集开展各类经典机器学习算法的单标记二分类（或多分

类）实验对比分析，以更深入理解各经典算法的原理和实现过程。

二、实验要求

（1）至少选择 4 个或以上算法（其中深度学习算法为必选）：CNN 或

其他深度学习算法（网络模型可自定义，也可选用经典模型）、决策树算

法（ID3/C4.5/CART 任选一种）、kNN 算法、MLP 神经网络、SVM 算法、朴

素贝叶斯方法、集成学习方法等。

（2）数据集：从 UCI/SKlearn/Kaggle 等公开数据源中选取 1~2 个合适的

数据集，不能选用过于简单的小数据集（样本规模不低于 1000），不能选

用鸢尾花/MNIST。要求整个报告中所有实验都尽量采用相同的数据集以便

横向对比算法性能。

（3）实现方式：自编 Python 程序或调用 SKlearn 函数库。要求：深度

学习算法可自选框架（Paddle-Paddle，TF，PyTorch 等均可），其余算法的

实现中至少有 1 种算法应采用自编程序实现。

（4）应对所选用算法的性能进行详细而深入的对比分析，包括关键参

数和超参数的调优对比、算法之间的性能对比、结合各算法自身特点对实

验结果的差异性做出分析和评价。

（5）性能指标至少包括：准确率（Accuracy），查准率（P），查全率

（R），F1。

（6）加分因素：采用 4 个以上算法，尽量多的采用自编程序实现算

法，有更详细的算法分析（关键参数和超参数的调优对比、算法性能优劣

的对比和原因分析），采用了丰富的性能指标，有丰富的结果可视化，在

实验中运用了其他必要的辅助性算法（如降维、特征工程等）。

三、实验环境

软件：Python:3.7，VS Code

四、算法介绍与实验结果分析

4.1 数据集

本实验采用的数据集是葡萄酒数据集，原始数据集共有 1599 条，经过数据

预处理（去重，去空）后剩余数据 1359 条，由于数据是多分类，且数据分布不

平衡，所以对数据进行了过采样，使用 smote 算法，处理后数据集大小为 3462

条。经过数据划分，其中分为训练集与测试集。在训练集中 2423 条数据，在测

试集中 1039 条数据。

4.2 算法

本次实验所选取的对比算法有： KNN ，决策树，随机森

林，SVM，Adaboost，MLP。

本次实验采用的评价指标分别是：准确率，精度，查全率，F1。

4.2.1 KNN

原理：k 近邻法（k-nearest neighbor，k-NN）是一种基本的分类和回归方

法，是监督学习方法里的一种常用方法。k 近邻算法假设给定一个训练数据

集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其 k 个最近邻的训练实

例类别，通过多数表决等方式进行预测。

k 近邻算法用一句通俗的古语来说就是：“物以类聚，人以群分”。你要看一

个实例的类别，你就可以看它附近是什么类别。如下图 1 所示，当要判断绿色

实例的类别的时候，我们可以看看它的附近有哪些类，然后采取多数表决的决

策规则（红色 2 个多于蓝色 1 个），于是把绿色实例也分类为红色那一类。

图 1

参数 k 值的选择，即在训练集中，与测试集样本距离最近的前 K 个样本的标

签中出现最多的标签作为测试集的预测标签。实验是根据 k 值的不同来对比判

断效果的优劣。

实验结果：

Smote 处理前：

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doc = docx.Document('测试报告.docx') # 获取第二个表格 table = doc.tables[1] # 将output.txt中的内容复制到表格中 rows = table.rows for i in range(11, len(rows)): cols = rows[i].cells if cols[2].text...

import os from openpyxl import load_workbook import docx # 读取Excel文件 workbook = load_workbook(filename=r'D:\好记薪\工商资料生成\表格.xlsx') sheet = workbook['需调用文档'] # 判断C列是否为空 if sheet['C2'].value: # 合并A、B文档 merge_docx(['A.docx', 'B.docx'], 'AB.docx') if sheet['C3'].value or sheet['C4'].value or sheet['C5'].value or sheet['C6'].value: # 合并A、B、C文档 merge_docx(['A.docx', 'B.docx', 'C.docx'], 'ABC.docx') if sheet['C7'].value: # 合并A、B、C、D文档 merge_docx(['A.docx', 'B.docx', 'C.docx', 'D.docx'], 'ABCD.docx') if sheet['C8'].value: # 合并A、B、C、E文档 merge_docx(['A.docx', 'B.docx', 'C.docx', 'E.docx'], 'ABCE.docx') # 合并docx文件 def merge_docx(file_list, merged_file_name): # 如果合并后的文件已存在，则直接返回 if os.path.exists(merged_file_name): return # 创建合并后的文档对象 merged_doc = docx.Document() # 合并文件内容 for file_name in file_list: doc = docx.Document(file_name) for para in doc.paragraphs: merged_doc.add_paragraph(para.text) for table in doc.tables: merged_doc.add_table(table.rows, table.columns) # 保存合并后的文档 merged_doc.save(merged_file_name)，报错：NameError: name 'merge_docx' is not defined

merged_doc = docx.Document() # 合并文件内容 for file_name in file_list: doc = docx.Document(file_name) for para in doc.paragraphs: merged_doc.add_paragraph(para.text) for table in doc.tables: ...

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docx_files.append(r'D:\好记薪\工商资料生成\A公司登记申请书.docx') if sheet['E2'].value: docx_files.append(r'D:\好记薪\工商资料生成\B股东会决议.docx') if sheet['F2'].value: docx_files.append(r'D:\好...

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{label: "avue文档.docx", value: "http://59.219.204.221:2015/vingsoft/upload/20230721/d70856f4050948bd2de3d01a7014dd76.docx"}, {label: "avue文档.docx", value: ...

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