一、导入相关模块

主要是pandas和sklearn的模型及模型评价指标。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.metrics import r2_score
from sklearn.metrics import mean_absolute_error

二、导入数据做数据集划分

Test.csv中保存了13个分子描述符，要预测的是分子的CE值，也就是最后一列。该任务是一个回归任务。

data = pd.read_csv('Test.csv',index_col=0)
data

在这里插入图片描述
25%作为测试集，剩下75%作为训练集用于交叉验证。

X = data.iloc[:,:-1] #特征
y = data.loc[:,'CE'] #预测值
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.25, random_state=88
)

三、超参数空间及模型训练

这里使用的是GradientBoostingRegressor模型：

reg = GradientBoostingRegressor(random_state=0)

设置需要搜索的超参数空间为：

param_grid = {
    "n_estimators": [300, 500, 800, 1000, 1200],
    "max_depth": [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
    "min_samples_split": [2, 4, 5, 6, 7, 8],
    "learning_rate": [0.001, 0.003, 0.005, 0.075, 0.01, 0.015, 0.02,],
}

训练模型，采用5重交叉验证，同时使用R2作为评分标准，选择最优的模型；n_jobs=-1使用所有的cpu进行训练。

search = GridSearchCV(reg, param_grid, cv=5,
                      n_jobs=-1,verbose=1,
                     scoring='r2')
search.fit(X_train,y_train)

训练过程：
在这里插入图片描述

四、训练结果

训练结果，即最优模型为：

best_model = search.best_estimator_
best_model

在这里插入图片描述
查看训练集和测试集的打分， R2：

best_model.score(X_train, y_train)

best_model.score(X_test, y_test)

在这里插入图片描述
交叉验证时，训练集的R2：

grid_search.best_score_

输出：0.9571678139732602

五、拟合曲线作图

（1）测试集

y_test_pred = best_model.predict(X_test)
sns.regplot(y_test, y_test_pred)
plt.xlim(-0.5,10.5)
plt.ylim(-0.5,10.5)
plt.title('Test Set')
plt.xlabel('PCE_test')
plt.ylabel('PCE_test_predict')

在这里插入图片描述
计算R2,RMSE,MAE,测试集

#计算R2,RMSE,MAE,测试集
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_test_pred))
r2 = r2_score(y_test, y_test_pred)
mae = mean_absolute_error(y_test, y_test_pred)
print('测试集 MAE:{:.3f}, RMSE:{:.3}, R2:{:.3}'.format(mae, rmse, r2))

输出：测试集 MAE:0.959, RMSE:1.2, R2:0.641

（2）训练集

y_train_pred = best_model.predict(X_train)
sns.regplot(y_train, y_train_pred)
plt.xlim(-0.5,10.5)
plt.ylim(-0.5,10.5)
plt.title('Train Set')
plt.xlabel('PCE_train')
plt.ylabel('PCE_train_predict')

在这里插入图片描述
计算R2,RMSE,MAE,训练集

#计算R2,RMSE,MAE,训练集
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_train, y_train_pred))
r2 = r2_score(y_train, y_train_pred)
mae = mean_absolute_error(y_train, y_train_pred)
print('训练集 MAE:{:.3f}, RMSE:{:.3}, R2:{:.3}'.format(mae, rmse, r2))

输出：训练集 MAE:0.847, RMSE:1.05, R2:0.78

六、SVR模型的超参数优化

仅仅是将模型部分替换为：

reg = SVR()

超参数同步进行替换成SVR的超参数空间：

#网格搜索耗时15分钟
param_grid = {
    "kernel": ["rbf", "linear", "poly"],
    "C": [1e0, 1e1, 1e2, 1e3], 
#     "gamma": [1], #0.1, 0.5, 1, 5 超级耗时间，可能是在某些参属下不收敛
    "epsilon": [0.05, 0.1, 0.15, 0.2, 0.3, 0.4],
    "degree": [1, 2, 3, 4]
}