python打卡第13天！！！

DAY13

知识点复习

1. 不平衡数据集的处理策略：过采样、修改权重、修改阈值
2. 交叉验证代码

作业：

从示例代码可以看到 效果没有变好，所以很多步骤都是理想是好的，但是现实并不一定可以变好。这个实验仍然有改进空间

smote+过采样+修改权重的组合策略

#自己尝试使结果变得更好  smote+过采样+修改权重的组合策略
import numpy as np # 引入 numpy 用于计算平均值等
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold, cross_validate # 引入分层 K 折和交叉验证工具
from sklearn.metrics import make_scorer, accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, confusion_matrix, classification_report
import time
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
#SMOTE过采样
from imblearn.over_sampling import SMOTE 
smote = SMOTE(random_state=42)
X_train_smote, y_train_smote = smote.fit_resample(X_train, y_train)

print("SMOTE过采样后训练集的形状：", X_train_smote.shape, y_train_smote.shape)
start_time_final = time.time()

rf_model_weighted_final = RandomForestClassifier(
    random_state=42,
    class_weight='balanced'#修改权重
)
rf_model_weighted_final.fit(X_train_smote, y_train_smote) # 在整个训练集上训练
rf_pred_weighted = rf_model_weighted_final.predict(X_test) # 在测试集上预测
end_time_final = time.time()

print(f"最终带权重模型训练与预测耗时: {end_time_final - start_time_final:.4f} 秒")
print("\n带权重随机森林 在测试集上的分类报告：")
# 确保 classification_report 也关注少数类 (可以通过 target_names 参数指定标签名称)
# 或者直接查看报告中少数类标签对应的行
print(classification_report(y_test, rf_pred_weighted)) # , target_names=[f'Class {majority_label}', f'Class {minority_label}'] 如果需要指定名称
print("带权重随机森林 在测试集上的混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, rf_pred_weighted))
print("-" * 50)

结果确实明显变好了。

@浙大疏锦行