泰坦尼克号乘客生存情况预测分析之第三部分建模及模型评价

第三部分建模及模型评价

前面两部分我们已经对泰坦尼克号的数据进行了一些处理，感兴趣的小伙伴可以看看前面两篇文章，本篇主要介绍预测分析的第三部分，也就是建模和模型评价。数据处理完了，接下来就来看看在默认参数的情况下，哪个模型预测准确率最高呢？废话不多说，直接开撸代码。

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1. 数据分离

将经过特征工程处理后的数据分开，分成最初的训练数据和测试数据；

1.1 读取数据

import pandas as pd
train = pd.read_csv('/home/mw/input/wlong9812/train.csv')
test = pd.read_csv('/home/mw/input/wlong9812/test.csv')
truth = pd.read_csv('/home/mw/input/wlong9812/gender_submission.csv')
train_and_test = pd.read_csv('/home/mw/input/wlong9812/经过特征工程处理后的数据.csv')
PassengerId = test['PassengerId']

1.2 划分训练集和测试集

index = PassengerId[0] - 1
train_and_test_drop = train_and_test.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket'], axis=1)
train_data = train_and_test_drop[:index]
test_data = train_and_test_drop[index:]

train_X = train_data.drop(['Survived'], axis=1)
train_y = train_data['Survived']
test_X = test_data.drop(['Survived'], axis=1)
test_y = truth['Survived']
train_X.shape, train_y.shape, test_X.shape

注：以下模型建模时，均使用默认参数，不涉及过多参数调优、交叉验证、复杂模型等，主要旨在比较再默认参数下不同模型的差异；

2. 建模及模型评价

本小章节主要实现建模及模型评价部分，为了简便起见，直接调用sklearn现成的函数，所有模型均采用默认参数，不涉及过多参数调优、算法优化等复杂过程，由于能力有限，这里只列举了一些常见的基础模型和集成模型，至于其他模型，读者可自行查阅资料补充；关于算法优化等稍微复杂的建模，期待后续的更新，正在快马加鞭准备中．．．ヾ(≧▽≦*)o

from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 逻辑回归
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 随机森林
from sklearn.svm import SVC # 支持向量机
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # K最近邻
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 决策树
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier # 梯度提升树GBDT
import lightgbm as lgb # LightGBM算法
from xgboost.sklearn import XGBClassifier # XGBoost算法
from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier # 极端随机树
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier # 
from sklearn.ensemble import BaggingClassifier

from sklearn.metrics import roc_auc_score # 准确率评价模型好坏
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

2.1 逻辑回归

lr = LogisticRegression() # logit 逻辑回归
lr.fit(train_X, train_y)
pred_lr = lr.predict(test_X) 
accuracy_lr = roc_auc_score(test_y, pred_lr)
print("逻辑回归的预测结果：", accuracy_lr)

2.2 随机森林-RF

rfc = RandomForestClassifier()
rfc.fit(train_X, train_y)
pred_rfc = rfc.predict(test_X)
accuracy_rfc = roc_auc_score(test_y, pred_rfc) 
print("随机森林的预测结果：", accuracy_rfc)

2.3 支持向量机-SVM

svm = SVC()
svm.fit(train_X,train_y)
pred_svm = svm.predict(test_X)
accuracy_svm = roc_auc_score(test_y, pred_svm) 
print("支持向量机的预测结果：", accuracy_svm)

2.4 K最近邻-KNN

knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(train_X,train_y)
pred_knn = knn.predict(test_X)
accuracy_knn = roc_auc_score(test_y, pred_knn) 
print("K最近邻分类器的预测结果：", accuracy_knn)

2.5 决策树

dtree = DecisionTreeClassifier()
dtree.fit(train_X,train_y)
pred_dtree = dtree.predict(test_X)
accuracy_dtree = roc_auc_score(test_y, pred_dtree) 
print("决策树模型的预测结果：", accuracy_dtree)

2.6 梯度提升决策树-GBDT

gbdt = GradientBoostingClassifier()
gbdt.fit(train_X, train_y)
pred_gbdt = gbdt.predict(test_X)
accuracy_gbdt = roc_auc_score(test_y, pred_gbdt) 
print("GBDT模型的预测结果：", accuracy_gbdt)

2.7 LightGBM算法

lgb_train = lgb.Dataset(train_X, train_y)
lgb_eval = lgb.Dataset(test_X, test_y, reference = lgb_train)

gbm = lgb.train(params = {}, train_set = lgb_train, valid_sets = lgb_eval)
pred_lgb = gbm.predict(test_X, num_iteration = gbm.best_iteration)
accuracy_lgb = roc_auc_score(test_y, pred_lgb) 
print("LightGBM模型的预测结果：", accuracy_lgb)

2.8 XGBoost算法

xgbc = XGBClassifier()
xgbc.fit(train_X, train_y)
pred_xgbc = xgbc.predict(test_X)
accuracy_xgbc = roc_auc_score(test_y, pred_xgbc) 
print("XGBoost模型的预测结果：", accuracy_xgbc)

2.9 极端随机树

etree = ExtraTreesClassifier()
etree.fit(train_X, train_y)
pred_etree = etree.predict(test_X)
accuracy_etree = roc_auc_score(test_y, pred_etree)
print("极端随机树模型的预测结果：", accuracy_etree)

2.10 AdaBoost算法

abc = AdaBoostClassifier()
abc.fit(train_X, train_y)
pred_abc = abc.predict(test_X)
accuracy_abc = roc_auc_score(test_y, pred_abc) 
print("AdaBoost模型的预测结果：", accuracy_abc)

2.11 基于Bagging的K最近邻

bag_knn = BaggingClassifier(KNeighborsClassifier())
bag_knn.fit(train_X, train_y)
pred_bag_knn = bag_knn.predict(test_X)
accuracy_bag_knn = roc_auc_score(test_y, pred_bag_knn)
print("基于Bagging的K紧邻模型的预测结果：", accuracy_bag_knn)

2.12 基于Bagging的决策树

bag_dt = BaggingClassifier(DecisionTreeClassifier())
bag_dt.fit(train_X, train_y)
pred_bag_dt = bag_dt.predict(test_X)
accuracy_bag_dt = roc_auc_score(test_y, pred_bag_dt)
print("基于Bagging的决策树模型的预测结果：", accuracy_bag_dt)

3. 小结

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.set(rc={'figure.figsize':(15,6)}) # 设置画布大小
accuracys = [accuracy_lr, accuracy_rfc, accuracy_svm, accuracy_knn, accuracy_dtree, accuracy_gbdt, accuracy_lgb,accuracy_xgbc, accuracy_etree, accuracy_abc, accuracy_bag_knn, accuracy_bag_dt, ]
models = ['Logistic', 'RF', 'SVM', 'KNN', 'Dtree', 'GBDT', 'LightGBM', 'XGBoost', 'Etree', 'Adaboost', 'Bagging-KNN', 'Bagging-Dtree']
bar = sns.barplot(x=models, y=accuracys)

# 显示数值标签
for x, y in enumerate(accuracys):
    plt.text(x, y, '%s'% round(y,3), ha='center')

plt.xlabel("Model")
plt.ylabel("Accuracy")
plt.show()

根据上述条形图可以看出，在 全部模型默认参数的情况下， 逻辑回归的预测准确率最高，达到了0.911，其次是 LightGBM模型，也在0.9以上，达到80%准确率以上的模型有RF、GBDT、XGBoost、ETree、Adaboost以及基于Bagging的决策树，其他模型的预测准确率则较低；

由于本文所涉及到模型均没有进行算法优化，所以只能简单看下 在默认参数情况下模型之间预测准确率的比较，但上述结果并不能代表每个模型预测准确率的 上限，比如有的模型在默认参数时准确率很低，但通过 调参、算法优化可能就会变得很高。本小章节主要面向 初学者，来对算法预测有个基本了解，能学会简单运用，至于后续的 算法优化部分，期待后续的更新哦！

Original: https://blog.csdn.net/qq_38230663/article/details/122141655
Author: 数分小白龙
Title: 泰坦尼克号乘客生存情况预测分析之第三部分建模及模型评价