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前言

本次案例通过对现有数据分析，采用如下图所示的学习失败风险预测流程，从整体上分为生成模型和使用模型两个层次：

• 生成模型：将原始数据经过特征工程进行统计加工生成新的样本特征，对所有特征进行验证和清洗，剔除缺失值较多的特征。在分类算法中，不平衡的样本对算法影响较大（上次实验已用实验证明，使用不平衡的训练集进行训练，容易出现过拟合，导致模型实际性能较差），所以在模型训练前先对样本进行平衡，通过子采样的方法使两类标签的样本基本相同，同时将数据集划分成训练集和测试集，用于模型训练和验证，经过多轮训练，验证过后最终确认风险预测模型。
• 使用模型：模型的输入数据也需要经过和训练阶段相同的处理流程，即原始数据经过特征工程和数据清洗之后，将最终选择的特征输入至模型中，经过预测之后的结果作为测试样本的风险值。、
  

1.数据预处理

1.1数据探索

首先，拿到数据第一件事就是数据探索，旨在理清样本数量、数据类型等信息。这里我们借用panda库进行操作，将用户相关特征读取进来转化为DataFrame对象。具体操作如下：

import pandas as pddf=pd.read_csv("uwide.csv")
df.info()

运行结果为：


通过结果可以看出，该数据集共计2006条数据，共计52列（特征数），部分列含有缺失值，后续可能需要某种算法进行填充。同时52个特征中有29个特征的特征值类型为float、13个特征的特征值类型为int型数据，10个特征的特征值是object（未知），该变量共计占815.1+KB内存存储。
其次，我们也可以通过如下代码，统计数据的分布情况。

df.describe()

运行结果：

其中count字段数据凡是小于2006的都含有缺失值，只是程度不同，后续需要将缺失程度较大的特征剔除。

1.2数值化处理

通过整体观察阶段，我们发现有10个特征的特征值是object（未知），因此需要将object类型字段处理为数字类型变量（这里根据后续特征需要，只对SEX字段进行了数值化处理，其他的object类型字段均被剔除比如USERID等）
代码如下：

factor=pd.factorize(df['SEX'])
df.SEX=factor[0]
definitions=factor[1]
print(df.SEX.head())
print(definitions)

运行结果：

通过结果发现，0指代了‘女’，1指代了‘男’，达到了数字化的效果。

1.3空值填充

接着，我们需要对空值进行处理，首先，查看哪些列具有空值：

null_columns=df.columns[df.isnull().any()]
df[null_columns].isnull().sum()

运行结果：

通过结果发现，不同列出现了不同程度的缺失，共计2006条数据，有的缺失值都达到了1778个，对于缺失值严重的，我们后续要对该特征进行去除。

对于列含有缺失值的，我们需要进行统计并填充，这里选用了较简单的方式，直接填充0，填充完成后，我们再次统计含有空值的列，具体代码如下：

df=df.fillna(0)
df.columns[df.isnull().any()]

通过结果可以看到，目前和我们预计的效果一致，无缺失值了

1.4添加标签

因为该问题是一个二分类问题，但数据集中并没有相应的标签，因此我们需要添加一列表示标签（label）。
这里标签的值可以通过TOTALSCORE字段的值是否大于60进行计算判断。因为本实验的目的是预测出学业失败的，所以我们将失败的表示为1（即低于60分的），然后我们统计特征数。具体代码如下：

import numpy as npdf["SState"]=np.where(df["TOTALSCORE"]>60,0,1)
cols=df.columns.tolist()
cols,len(cols)

运行结果：

通过结果发现，此时特征数由52->53，多出的特征为新加的label。

1.5特征筛选

我们将数据质量较差的字段移除，同时去掉一些无意义的变量（主观判断），因为这类字段无助于分类算法的改进，故将此类字段全部进行过滤，过程如下：

df=df[[# 'USERID','BROWSER_COUNT','COURSE_COUNT',#'COURSE_LAST_ACCESS','COURSE_SUM_VIEW','COURSE_AVG_SCORE','EXAM_AH_SCORE','EXAM_WRITEN_SCORE','EXAM_MIDDLE_SCORE','EXAM_LAB','EXAM_PROGRESS','EXAM_GROUP_SCORE','EXAM_FACE_SCORE','EXAM_ONLINE_SCORE',#'NODEBB_LAST_POST','NODEBB_CHANNEL_COUNT','NODEBB_TOPIC_COUNT','COURSE_SUM_VIDEO_LEN','SEX',# 'MAJORID',# 'STATUS',# 'GRADE',# 'CLASSID','EXAM_HOMEWORK','EXAM_LABSCORE','EXAM_OTHERSCORE','NODEBB_PARTICIPATIONRATE','COURSE_WORKTIME','COURSE_WORKACCURACYRATE','COURSE_WORKCOMPLETERATE','NODEBB_POSTSCOUNT','NODEBB_NORMALBBSPOSTSCOUONT','NODEBB_REALBBSARCHIVECOUNT','NORMALBBSARCHIVECOUNT','COURSE_WORKCOUNT',# 'STUNO',# 'ID',# 'STUID',# 'COURSEOPENID',# 'HOMEWORKSCORE',# 'WRITTENASSIGNMENTSCORE',# 'MIDDLEASSIGNMENTSCORE',# 'LABSCORE',# 'OTHERSCORE',# 'TOTALSCORE',# 'STUDYTERM',# 'COURSEID',# 'EXAMNUM',# 'PROCESS',# 'GROUPSTUDYSCORE',# 'FACESTUDYSCORE',# 'ONLINESTUDYSCORE','SState']]
len(df.columns.tolist()),df.columns.tolist()

运行结果为：

通过结果可以看出，列数由53->29
这里我们也可以查看前几行数据

通过结果可以看到，每行数据确实变成了28（特征）+1（标签）=29

1.6数据集类别平衡

我们可以通过如下代码，观察不同类别的数量。

df.SState.value_counts()

通过结果发现，类别存在不平衡现象，因此我们可以先做一个初步的平衡，直接下采样多的类别，具体代码如下：

df_major=df[df['SState']==0]
df_minor=df[df['SState']==1]
df_major_downsample=df_major.sample(8*len(df_minor))
df_downsample=pd.concat([df_major_downsample,df_minor])
df_downsample.SState.value_counts()

运行结果：

当然此处你也可以使用resample()函数。这里之所以平衡数据集，为了确保训练 / 测试集的类别分布合理，避免评估偏差，此处将数据集类别比例调整到8：1.

1.7划分数据集

因为本次数据只有一个文件即整个数据集，因此需要对数据集进行划分，此处选择8：2的比例进行划分，你也可以选择其他的比例，具体代码如下：

from sklearn.model_selection import train_test_splitx=df_downsample.iloc[:,:-1].values
y=df_downsample.iloc[:,-1].values
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=1)
x_train.shape,x_test.shape

运行结果：

通过结果可以发现，训练集样本数量为1476，测试集样本数量为369。

1.8训练集类平衡

此时我们再进行统计训练集的类别比例，发现类不平衡现象。（注：因为之前代码取的是DataFrame的value值，此时x_train,x_test,y_train,y_test都是numpy.ndarray类型数据，所以没有直接用value_counts()函数）

为了避免模型对类别的偏好，因此进行类平衡。这里我们采用SMOTE算法生成新的样本

SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种用于解决数据不平衡问题的过采样算法，主要通过生成少数类的合成样本来平衡数据集。

from imblearn.over_sampling import SMOTEsmote=SMOTE(random_state=1)
x_smote,y_smote=smote.fit_resample(x_train,y_train)
np.sum(y_smote==1),np.sum(y_smote==0)

运行结果：

用生成的样本覆盖之前的样本。

x_train=x_smote
y_train=y_smote

1.9标准化

由于特征中值差别较大，较分散，会影响模型的训练效果，因此采用变换将特征值映射到某一取值范围中，并记录变换方法方便进行还原。变换方式如下：

代码如下：

from sklearn.preprocessing import StandardScalerscale=StandardScaler()
x_train=scale.fit_transform(x_train)
x_test=scale.transform(x_test)

备注：这里需要对测试集进行同样的处理，而不是使用fit_transform（）方法，因为该方法会重新计算均值和方差，使测试集使用的均值和方差不是训练集的，导致变换方式不一致，后续会出现泛化性能较低的结果。

2.模型选择

根据上次案例的经验——机器学习实战案例——保险产品推荐（下），集成学习的效果比单个决策树效果更好，所以解决此类问题推荐使用随机森林或adaboosting。这里以随机森林为例。

2.1建立模型

因为随机森林可以直接通过RandomForestClassifier（）函数直接调用，通过fit（）函数实现训练。训练完成后通过一个指标进行衡量模型的好坏，因为我们希望能够将找到所有具有学习失败风险的学生，并及时给出预警。所以此处选择查全率（召回率）。具体代码如下：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import recall_scoreclf=RandomForestClassifier(random_state=1)
clf.fit(x_train,y_train)
y_pred=clf.predict(x_test)
print(recall_score(y_test,y_pred))

运行结果：

此处我们发现模型性能并不是很优异，因此我们进行调参，进一步找到更好模型。

2.2模型调参

2.2.1遍历调参

这里我们按照上一篇博客的方式进行调参：机器学习实战案例——保险产品推荐（下）
具体代码如下：

params={'criterion':['gini','entropy'],'n_estimators':[50,100,150,200],'max_depth':[5,10,15,20],'min_samples_split':range(2,10,2),'max_features':[5,10,20]
}
results=pd.DataFrame(columns=['criterion','n_estimators','max_depth','min_samples_split','max_features','recall'])
for criterion in params['criterion']:for n_estimators in params['n_estimators']:for max_depth in params['max_depth']:for min_samples_split in params['min_samples_split']:for max_features in params['max_features']:clf=RandomForestClassifier(criterion=criterion,n_estimators=n_estimators,max_depth=max_depth,min_samples_split=min_samples_split,max_features=max_features,random_state=1)clf.fit(x_train,y_train)y_pred=clf.predict(x_test)recall=recall_score(y_test,y_pred)row=pd.DataFrame({'criterion':criterion,'n_estimators':n_estimators,'max_depth':max_depth,'min_samples_split':min_samples_split,'max_features':max_features,'recall':recall},index=[0])results=pd.concat([results,row],ignore_index=True)
# results.sort_values(by='recall',ascending=False)
results

运行结果：

这个运行时间可能有点长，这个警告可以不用管暂时。通过结果发现最优参数为前两个，即entropy,50,20,2,5,0.800000和entropy,50,20,4,5,0.800000

2.2.2网格搜索

这里我们介绍另一种方式进行选择参数——网格搜索。

网格搜索（Grid Search）是机器学习中用于超参数调优的经典方法，通过系统性地遍历指定参数的所有可能组合，找到最优参数配置。

代码如下：

from sklearn.metrics import make_scorer
from sklearn.model_selection import  GridSearchCVclassifier=RandomForestClassifier(oob_score=True,random_state=1)
refit_score=make_scorer(recall_score)
grid_search=GridSearchCV(classifier,param_grid=params,scoring=refit_score,n_jobs=-1)
grid_search.fit(x_train,y_train)
print(grid_search.best_params_)
print(grid_search.best_score_)

这里加了n_jobs=-1不然默认使用单线程、会运行很长时间，譬如


此处结果为：{'criterion': 'entropy', 'max_depth': 20, 'max_features': 5, 'min_samples_split': 4, 'n_estimators': 200}召回率更是达到了0.98，貌似比之前的结果好了不止一星半点儿。真是如此吗？显然不是，这里都没有用到测试集，所以这里的评分基于训练集的，因此我们查看它真实的召回率（即在测试集上的）代码如下：

y_pred=grid_search.predict(x_test)
print(recall_score(y_test,y_pred))

这时我们再查看之前我们逐个遍历的结果，结果保持一致（因为random_state=1设置的一致）

结语

这里我们抛出一个疑问，到底选择训练集上效果好的模型，还是测试集上效果好的模型呢？如何判断它是否过拟合了呢？（注：其实我怕回答不恰当，容我去问问，哈哈）
未完待续······