python算法的分类
对葡萄酒数据集进行测试，由于数据集是多分类且数据的样本分布不平衡，所以直接对数据测试，效果不理想。所以使用smote过采样对数据进行处理，对数据去重，去空，处理后数据达到均衡，然后进行测试，与之前测试相比，准确率提升较高。
例如：决策树：
smote处理前：
smote处理后：
from typing import counter
from matplotlib import colors, markers
import numpy as np
import pandas as pd
import operator
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import tree
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import adaboostclassifier
from sklearn.ensemble import randomforestclassifier
from sklearn.neighbors import kneighborsclassifier
from sklearn.neural_network import mlpclassifier
from sklearn.svm import svc
# 判断模型预测准确率的模型
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.metrics import roc_auc_score
from sklearn.metrics import f1_score
from sklearn.metrics import classification_report
#设置绘图内的文字
plt.rcparams['font.family'] = ['sans-serif']
plt.rcparams['font.sans-serif'] = ['simhei']
path ="c:\\users\\zt\\desktop\\winequality\\myexcel.xls"
# path=r"c:\\users\\zt\\desktop\\winequality\\winequality-red.csv"#您要读取的文件路径
# exceldata = np.loadtxt(
# path,
# dtype=str,
# delimiter=";",#每列数据的隔开标志
# skiprows=1
# )
# print(counter(exceldata[:,-1]))
exceldata = pd.read_excel(path)
print(exceldata)
print(exceldata[exceldata.duplicated()])
print(exceldata.duplicated().sum())
#去重
exceldata = exceldata.drop_duplicates()
#判空去空
print(exceldata.isnull())
print(exceldata.isnull().sum)
print(exceldata[~exceldata.isnull()])
exceldata = exceldata[~exceldata.isnull()]
print(counter(exceldata["quality"]))
#smote
#使用imlbearn库中上采样方法中的smote接口
from imblearn.over_sampling import smote
#定义smote模型，random_state相当于随机数种子的作用
x,y = np.split(exceldata,(11,),axis=1)
smo = smote(random_state=10)
x_smo,y_smo = smote().fit_resample(x.values,y.values)
print(counter(y_smo))
x_smo = pd.dataframe({"fixed acidity":x_smo[:,0], "volatile acidity":x_smo[:,1],"citric acid":x_smo[:,2] ,"residual sugar":x_smo[:,3] ,"chlorides":x_smo[:,4],"free sulfur dioxide":x_smo[:,5] ,"total sulfur dioxide":x_smo[:,6] ,"density":x_smo[:,7],"ph":x_smo[:,8] ,"sulphates":x_smo[:,9] ," alcohol":x_smo[:,10]})
y_smo = pd.dataframe({"quality":y_smo})
print(x_smo.shape)
print(y_smo.shape)
#合并
exceldata = pd.concat([x_smo,y_smo],axis=1)
print(exceldata)
#分割x，y
x,y = np.split(exceldata,(11,),axis=1)
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,random_state=10,train_size=0.7)
print("训练集大小：%d"%(x_train.shape[0]))
print("测试集大小：%d"%(x_test.shape[0]))
def func_mlp(x_train,x_test,y_train,y_test):
print("神经网络mlp:")
kk = [i for i in range(200,500,50) ] #迭代次数
t_precision = []
t_recall = []
t_accuracy = []
t_f1_score = []
for n in kk:
method = mlpclassifier(activation="tanh",solver='lbfgs', alpha=1e-5,
hidden_layer_sizes=(5, 2), random_state=1,max_iter=n)
method.fit(x_train,y_train)
mlpclassifier(activation='relu', alpha=1e-05, batch_size='auto', beta_1=0.9,
beta_2=0.999, early_stopping=false, epsilon=1e-08,
hidden_layer_sizes=(5, 2), learning_rate='constant',
learning_rate_init=0.001, max_iter=n, momentum=0.9,
nesterovs_momentum=true, power_t=0.5, random_state=1, shuffle=true,
solver='lbfgs', tol=0.0001, validation_fraction=0.1, verbose=false,
warm_start=false)
y_predict = method.predict(x_test)
t =classification_report(y_test, y_predict, target_names=['3','4','5','6','7','8'],output_dict=true)
print(t)
t_accuracy.append(t["accuracy"])
t_precision.append(t["weighted avg"]["precision"])
t_recall.append(t["weighted avg"]["recall"])
t_f1_score.append(t["weighted avg"]["f1-score"])
plt.figure("数据未处理mlp")
plt.subplot(2,2,1)
#添加文本 #x轴文本
plt.xlabel('迭代次数')
#y轴文本
plt.ylabel('accuracy')
#标题
plt.title('不同迭代次数下的accuracy')
plt.plot(kk,t_accuracy,color="r",marker="o",linestyle="-")
plt.yticks(np.arange(0,1,0.1))
plt.subplot(2,2,2)
#添加文本 #x轴文本
plt.xlabel('迭代次数')
#y轴文本
plt.ylabel('precision')
#标题
plt.title('不同迭代次数下的precision')
plt.plot(kk,t_precision,color="r",marker="o",linestyle="-")
plt.yticks(np.arange(0,1,0.1))
plt.subplot(2,2,3)
#添加文本 #x轴文本
plt.xlabel('迭代次数')
#y轴文本
plt.ylabel('recall')
#标题
plt.title('不同迭代次数下的recall')
plt.plot(kk,t_recall,color="r",marker="o",linestyle="-")
plt.yticks(np.arange(0,1,0.1))
plt.subplot(2,2,4)
#添加文本 #x轴文本
plt.xlabel('迭代次数')
#y轴文本
plt.ylabel('f1_score')
#标题
plt.title('不同迭代次数下的f1_score')
plt.plot(kk,t_f1_score,color="r",marker="o",linestyle="-")
plt.yticks(np.arange(0,1,0.1))
plt.show()
def func_svc(x_train,x_test,y_train,y_test):
print("向量机：")
kk = ["linear","poly","rbf"] #核函数类型
t_precision = []
t_recall = []
t_accuracy = []
t_f1_score = []
for n in kk:
method = svc(kernel=n, random_state=0)
method = method.fit(x_train, y_train)
y_predic = method.predict(x_test)
t =classification_report(y_test, y_predic, target_names=['3','4','5','6','7','8'],output_dict=true)
print(t)
t_accuracy.append(t["accuracy"])
t_precision.append(t["weighted avg"]["precision"])
t_recall.append(t["weighted avg"]["recall"])
t_f1_score.append(t["weighted avg"]["f1-score"])
plt.figure("数据未处理向量机")
plt.subplot(2,2,1)
#添加文本 #x轴文本
plt.xlabel('核函数类型')
#y轴文本
plt.ylabel('accuracy')
#标题
plt.title('不同核函数类型下的accuracy')
plt.plot(kk,t_accuracy,color="r",marker="o",linestyle="-")
plt.yticks(np.arange(0,1,0.1))
plt.subplot(2,2,2)
#添加文本 #x轴文本
plt.xlabel('核函数类型')
#y轴文本
plt.ylabel('precision')
#标题
plt.title('不同核函数类型下的precision')
plt.plot(kk,t_precision,color="r",marker="o",linestyle="-")
plt.yticks(np.arange(0,1,0.1))
plt.subplot(2,2,3)
#添加文本 #x轴文本
plt.xlabel('核函数类型')
#y轴文本
plt.ylabel('recall')
#标题
plt.title('不同核函数类型下的recall')
plt.plot(kk,t_recall,color="r",marker="o",linestyle="-")
plt.yticks(np.arange(0,1,0.1))
plt.subplot(2,2,4)
#添加文本 #x轴文本
plt.xlabel('核函数类型')
#y轴文本
plt.ylabel('f1_score')
#标题
plt.title('不同核函数类型下的f1_score')
plt.plot(kk,t_f1_score,color="r",marker="o",linestyle="-")
plt.yticks(np.arange(0,1,0.1))
plt.show()
def func_classtree(x_train,x_test,y_train,y_test):
print("决策树：")
kk = [10,20,30,40,50,60,70,80,90,100] #决策树最大深度
t_precision = []
t_recall = []
t_accuracy = []
t_f1_score = []
for n in kk:
method = tree.decisiontreeclassifier(criterion="gini",max_depth=n)
method.fit(x_train,y_train)
predic = method.predict(x_test)
print("method.predict:%f"%method.score(x_test,y_test))
t =classification_report(y_test, predic, target_names=['3','4','5','6','7','8'],output_dict=true)
print(t)
t_accuracy.append(t["accuracy"])
t_precision.append(t["weighted avg"]["precision"])
t_recall.append(t["weighted avg"]["recall"])
t_f1_score.append(t["weighted avg"]["f1-score"])
plt.figure("数据未处理决策树")
plt.subplot(2,2,1)
#添加文本 #x轴文本
plt.xlabel('决策树最大深度')
#y轴文本
plt.ylabel('accuracy')
#标题
plt.title('不同决策树最大深度下的accuracy')
plt.plot(kk,t_accuracy,color="r",marker="o",linestyle="-")
plt.yticks(np.arange(0,1,0.1))
plt.subplot(2,2,2)
#添加文本 #x轴文本
plt.xlabel('决策树最大深度')
#y轴文本
plt.ylabel('precision')
#标题
plt.title('不同决策树最大深度下的precision')
plt.plot(kk,t_precision,color="r",marker="o",linestyle="-")
plt.yticks(np.arange(0,1,0.1))
plt.subplot(2,2,3)
#添加文本 #x轴文本
plt.xlabel('决策树最大深度')
#y轴文本
plt.ylabel('recall')
#标题
plt.title('不同决策树最大深度下的recall')
plt.plot(kk,t_recall,color="r",marker="o",linestyle="-")
plt.yticks(np.arange(0,1,0.1))
plt.subplot(2,2,4)
#添加文本 #x轴文本
plt.xlabel('决策树最大深度')
#y轴文本
plt.ylabel('f1_score')
#标题
plt.title('不同决策树最大深度下的f1_score')
plt.plot(kk,t_f1_score,color="r",marker="o",linestyle="-")
plt.yticks(np.arange(0,1,0.1))
plt.show()
def func_adaboost(x_train,x_test,y_train,y_test):
print("提升树：")
kk = [0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8]
t_precision = []
t_recall = []
t_accuracy = []
t_f1_score = []
for n in range(100,200,200):
for k in kk:
print("迭代次数为：%d\n学习率：%.2f"%(n,k))
bdt = adaboostclassifier(tree.decisiontreeclassifier(max_depth=2, min_samples_split=20),
algorithm="samme",
n_estimators=n, learning_rate=k)
bdt.fit(x_train, y_train)
#迭代100次 ,学习率为0.1
y_pred = bdt.predict(x_test)
print("训练集score：%lf"%(bdt.score(x_train,y_train)))
print("测试集score：%lf"%(bdt.score(x_test,y_test)))
print(bdt.feature_importances_)
t =classification_report(y_test, y_pred, target_names=['3','4','5','6','7','8'],output_dict=true)
print(t)
t_accuracy.append(t["accuracy"])
t_precision.append(t["weighted avg"]["precision"])
t_recall.append(t["weighted avg"]["recall"])
t_f1_score.append(t["weighted avg"]["f1-score"])
plt.figure("数据未处理迭代100次(adaboost)")
plt.subplot(2,2,1)
#添加文本 #x轴文本
plt.xlabel('学习率')
#y轴文本
plt.ylabel('accuracy')
#标题
plt.title('不同学习率下的accuracy')
plt.plot(kk,t_accuracy,color="r",marker="o",linestyle="-")
plt.yticks(np.arange(0,1,0.1))
plt.subplot(2,2,2)
#添加文本 #x轴文本
plt.xlabel('学习率')
#y轴文本
plt.ylabel('precision')
#标题
plt.title('不同学习率下的precision')
plt.plot(kk,t_precision,color="r",marker="o",linestyle="-")
plt.yticks(np.arange(0,1,0.1))
plt.subplot(2,2,3)
#添加文本 #x轴文本
plt.xlabel('学习率')
#y轴文本
plt.ylabel('recall')
#标题
plt.title('不同学习率下的recall')
plt.plot(kk,t_recall,color="r",marker="o",linestyle="-")
plt.yticks(np.arange(0,1,0.1))
plt.subplot(2,2,4)
#添加文本 #x轴文本
plt.xlabel('学习率')
#y轴文本
plt.ylabel('f1_score')
#标题
plt.title('不同学习率下的f1_score')
plt.plot(kk,t_f1_score,color="r",marker="o",linestyle="-")
plt.yticks(np.arange(0,1,0.1))
plt.show()
# inx 用于分类的输入向量
# dataset表示训练样本集
# 标签向量为labels，标签向量的元素数目和矩阵dataset的行数相同
# 参数k表示选择最近邻居的数目
def classify0(inx, data_set, labels, k):
"""实现k近邻"""
data_set_size = data_set.shape[0] # 数据集个数，即行数
diff_mat = np.tile(inx, (data_set_size, 1)) - data_set # 各个属性特征做差
sq_diff_mat = diff_mat**2 # 各个差值求平方
sq_distances = sq_diff_mat.sum(axis=1) # 按行求和
distances = sq_distances**0.5 # 开方
sorted_dist_indicies = distances.argsort() # 按照从小到大排序，并输出相应的索引值
class_count = {} # 创建一个字典，存储k个距离中的不同标签的数量
for i in range(k):
vote_label = labels[sorted_dist_indicies[i]] # 求出第i个标签
# 访问字典中值为vote_label标签的数值再加1，
#class_count.get(vote_label, 0)中的0表示当为查询到vote_label时的默认值
class_count[vote_label[0]] = class_count.get(vote_label[0], 0) + 1
# 将获取的k个近邻的标签类进行排序
sorted_class_count = sorted(class_count.items(),
key=operator.itemgetter(1), reverse=true)
# 标签类最多的就是未知数据的类
return sorted_class_count[0][0]
def func_knn(x_train,x_test,y_train,y_test):
print("k近邻：")
kk = [i for i in range(3,30,5)] #k的取值
t_precision = []
t_recall = []
t_accuracy = []
t_f1_score = []
for n in kk:
y_predict = []
for x in x_test.values:
a = classify0(x, x_train.values, y_train.values, n) # 调用k近邻分类
y_predict.append(a)
t =classification_report(y_test, y_predict, target_names=['3','4','5','6','7','8'],output_dict=true)
print(t)
t_accuracy.append(t["accuracy"])
t_precision.append(t["weighted avg"]["precision"])
t_recall.append(t["weighted avg"]["recall"])
t_f1_score.append(t["weighted avg"]["f1-score"])
plt.figure("数据未处理k近邻")
plt.subplot(2,2,1)
#添加文本 #x轴文本
plt.xlabel('k值')
#y轴文本
plt.ylabel('accuracy')
#标题
plt.title('不同k值下的accuracy')
plt.plot(kk,t_accuracy,color="r",marker="o",linestyle="-")
plt.yticks(np.arange(0,1,0.1))
plt.subplot(2,2,2)
#添加文本 #x轴文本
plt.xlabel('k值')
#y轴文本
plt.ylabel('precision')
#标题
plt.title('不同k值下的precision')
plt.plot(kk,t_precision,color="r",marker="o",linestyle="-")
plt.yticks(np.arange(0,1,0.1))
plt.subplot(2,2,3)
#添加文本 #x轴文本
plt.xlabel('k值')
#y轴文本
plt.ylabel('recall')
#标题
plt.title('不同k值下的recall')
plt.plot(kk,t_recall,color="r",marker="o",linestyle="-")
plt.yticks(np.arange(0,1,0.1))
plt.subplot(2,2,4)
#添加文本 #x轴文本
plt.xlabel('k值')
#y轴文本
plt.ylabel('f1_score')
#标题
plt.title('不同k值下的f1_score')
plt.plot(kk,t_f1_score,color="r",marker="o",linestyle="-")
plt.yticks(np.arange(0,1,0.1))
plt.show()
def func_randomforest(x_train,x_test,y_train,y_test):
print("随机森林：")
t_precision = []
t_recall = []
t_accuracy = []
t_f1_score = []
kk = [10,20,30,40,50,60,70,80] #默认树的数量
for n in kk:
clf = randomforestclassifier(n_estimators=n, max_depth=100,min_samples_split=2, random_state=10,verbose=true)
clf.fit(x_train,y_train)
predic = clf.predict(x_test)
print("特征重要性：",clf.feature_importances_)
print("acc:",clf.score(x_test,y_test))
t =classification_report(y_test, predic, target_names=['3','4','5','6','7','8'],output_dict=true)
print(t)
t_accuracy.append(t["accuracy"])
t_precision.append(t["weighted avg"]["precision"])
t_recall.append(t["weighted avg"]["recall"])
t_f1_score.append(t["weighted avg"]["f1-score"])
plt.figure("数据未处理深度100（随机森林）")
plt.subplot(2,2,1)
#添加文本 #x轴文本
plt.xlabel('树的数量')
#y轴文本
plt.ylabel('accuracy')
#标题
plt.title('不同树的数量下的accuracy')
plt.plot(kk,t_accuracy,color="r",marker="o",linestyle="-")
plt.yticks(np.arange(0,1,0.1))
plt.subplot(2,2,2)
#添加文本 #x轴文本
plt.xlabel('树的数量')
#y轴文本
plt.ylabel('precision')
#标题
plt.title('不同树的数量下的precision')
plt.plot(kk,t_precision,color="r",marker="o",linestyle="-")
plt.yticks(np.arange(0,1,0.1))
plt.subplot(2,2,3)
#添加文本 #x轴文本
plt.xlabel('树的数量')
#y轴文本
plt.ylabel('recall')
#标题
plt.title('不同树的数量下的recall')
plt.plot(kk,t_recall,color="r",marker="o",linestyle="-")
plt.yticks(np.arange(0,1,0.1))
plt.subplot(2,2,4)
#添加文本 #x轴文本
plt.xlabel('树的数量')
#y轴文本
plt.ylabel('f1_score')
#标题
plt.title('不同树的数量下的f1_score')
plt.plot(kk,t_f1_score,color="r",marker="o",linestyle="-")
plt.yticks(np.arange(0,1,0.1))
plt.show()
if __name__ == '__main__':
#神经网络
print(func_mlp(x_train,x_test,y_train,y_test))
#向量机
print(func_svc(x_train,x_test,y_train,y_test))
#决策树
print(func_classtree(x_train,x_test,y_train,y_test))
#提升树
print(func_adaboost(x_train,x_test,y_train,y_test))
#knn
print(func_knn(x_train,x_test,y_train,y_test))
#randomforest
print(func_randomforest(x_train,x_test,y_train,y_test))
到此这篇关于python实现机器学习算法的分类的文章就介绍到这了,更多相关python算法分类内容请搜索www.887551.com以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持www.887551.com！
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