山东大学2019级机器学习实验一思路分析

实验说明

在这里插入图片描述

中间的字段说明就不再写上了

实验分析

前提说明，默认大家已经掌握了贝叶斯模型是什么，怎么使用贝叶斯模型，不知道的可以点击链接查看添加链接描述。然后实验步骤依次如下：

数据预处理
训练模型，得到不同属性的概率
测试模型，运用概率去估测测试集并与结果比对得出精度

数据预处理

这里的数据预处理总共有四种，分别是补充缺失值、文字转成数值、日期格式、无关属性删除

补充缺失值

这次实验的缺失值比较特殊，一个是年份的位置（work_year）有缺失值，剩下有缺失值的位置位于f0-f4以及pub_dero_bankrup。补充可以采取pandas内置函数。inplace=true可以直接改变df中的值

# 缺失值补充
df['work_year'].fillna(0, inplace=True)
df['f0'].fillna(0, inplace=True)
df['f1'].fillna(0, inplace=True)
df['f2'].fillna(0, inplace=True)
df['f3'].fillna(0, inplace=True)
df['f4'].fillna(0, inplace=True)
df['pub_dero_bankrup'].fillna(0, inplace=True)

文字转成数值

这个没用到

日期格式

这个我把日期直接当成无关属性了，如果加上精度可能会更高。我可以提供思路，自己懒得写了，对于Series，可以使用describe函数获取日期的起始日期，算一个日期差，然后离散化处理即可。

无关属性删除

这个也是之前把我误导到一个误区的地方，误以为这个应该在训练中不断调整，也就是说，一开始确定一些属性为有关属性，然后依次增加属性，看精度的变化，如果精度有提升，就加入该属性，如果下降，就不加入该属性。后来，当我和王一讨论的时候才发现，无关属性删除在预处理中操作的，也就是说选什么属性有我们自己来定，这个选择看个人了。

训练模型

大家其实一开始都很懵，模型都不知道是什么，怎么训练，输入输出是什么。这时候，我们要回归贝叶斯模型的定义，贝叶斯模型的输入是一个x，x具有很多属性，输出是它属于哪个类别，判断依据是不同属性的概率，所以说关键就在于概率。通过训练集，得到每个属性的不同取值的概率，就完成我们的任务了。但是这里会有两个问题，也就是说明中提到的。一个是连续数据离散化，另一个就是零概率平滑处理。

连续数据离散化

我认为的连续数据就是那个取值相对较多的数据（王一指导），然后离散化的方法可以使用上学期Python课上学到的pandas.cut

在这里插入图片描述

就可以进行离散化了，这里做一些修改，因为我们需要划分的区间，所以做一些修改得到区间

# 离散化数据
for _attribute in _Attributes:
	temp = pd.cut(self.ds[_attribute], 4, labels=Labels, retbins=True)
	self.ds[_attribute] = temp[0]
	# 保存离散区间
	Intervals[_attribute] = list(temp[1])

零概率平滑处理

所谓零概率事件，就是测试集属性的取值在训练集中没有，这里处理的方式是询问商志达和王一得到的——拉普拉斯修正（百度了解一下），在训练集得到概率的时候，计算ELSE概率作为没有出现的属性取值的概率。具体代码如下

num = len(temp) + len(categories) + 1  # 做平滑处理
for category in categories:
	Probability[attribute][1][category] = (counts[category] + 1) / num
Probability[attribute][1]['ELSE'] = 1 / num