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✅ 今日目标

• 掌握建模前常见准备步骤
• 学会使用 train_test_split() 将数据划分为训练集和测试集
• 理解特征（X）与标签（y）的区分
• 学习常见建模流程的输入要求（格式、维度）

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📘 一、建模前准备流程概览

1. 数据清洗（缺失值、异常值处理）✅
2. 特征工程（编码、标准化、派生）✅
3. 数据集划分（训练 / 测试）✅
4. 模型选择与训练（下一阶段）
5. 模型评估与调参

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📚 二、提取特征列与标签列

import pandas as pddf = pd.read_csv("data/processed/students_featured.csv")# 特征列（可以自定义选择）
X = df[["成绩_标准化", "性别_女", "性别_男", "是否及格_数值"]]# 标签列（以是否及格为预测目标）
y = df["是否及格_数值"]

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📘 三、划分训练集与测试集

from sklearn.model_selection import train_test_split# 按 80% 训练 / 20% 测试，随机种子保持一致性
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42
)print("训练集样本数：", len(X_train))
print("测试集样本数：", len(X_test))

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📘 四、保存拆分结果（供建模使用）

X_train.to_csv("data/model/X_train.csv", index=False)
X_test.to_csv("data/model/X_test.csv", index=False)
y_train.to_csv("data/model/y_train.csv", index=False)
y_test.to_csv("data/model/y_test.csv", index=False)

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📊 可选探索：类别平衡性检查

print("训练集是否及格分布：")
print(y_train.value_counts(normalize=True))print("测试集是否及格分布：")
print(y_test.value_counts(normalize=True))

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🧪 今日练习建议

1. 从增强后的数据中提取合适的特征列（X）和目标列（y）

2. 使用 train_test_split 按比例划分训练 / 测试集

3. 将结果分别保存到 CSV 文件

4. 检查样本比例是否合理、是否存在类别不平衡问题（特别是分类任务）

   import pandas as pd
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   import os# 1. 加载数据
   input_path = "data/processed/students_featured.csv"
   if not os.path.exists(input_path):raise FileNotFoundError("❌ 请先运行 feature_engineering.py 生成 students_featured.csv")df = pd.read_csv(input_path)
   print("✅ 已加载数据：", input_path)
   print(df)# 2. 提取特征列和标签列
   feature_cols = ["成绩_标准化", "性别_女", "性别_男", "是否及格_数值"]
   label_col = "是否及格_数值"X = df[feature_cols]
   y = df[label_col]print("\n🔍 特征维度：", X.shape)
   print("🔍 标签维度：", y.shape)# 3. 划分训练集和测试集（80% / 20%）
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42
   )print(f"\n📦 拆分完成：训练集 {len(X_train)} 条，测试集 {len(X_test)} 条")# 4. 可选：检查类别平衡性
   print("\n📊 训练集类别分布：")
   print(y_train.value_counts(normalize=True))print("\n📊 测试集类别分布：")
   print(y_test.value_counts(normalize=True))# 5. 保存拆分结果
   os.makedirs("data/model", exist_ok=True)
   X_train.to_csv("data/model/X_train.csv", index=False)
   X_test.to_csv("data/model/X_test.csv", index=False)
   y_train.to_csv("data/model/y_train.csv", index=False)
   y_test.to_csv("data/model/y_test.csv", index=False)print("\n✅ 拆分后的数据已保存至 data/model/ 文件夹")
   

   运行输出：

✅ 已加载数据： data/processed/students_featured.csv姓名    成绩   是否及格  性别编码   性别_女   性别_男    成绩_标准化    成绩_归一化  是否及格_数值 成绩等级        考试时间  考试月  考试周      考试星期
0  张三  88.0   True     1  False   True  1.166997  1.000000        1    优  2024-06-01    6   22  Saturday
1  李四  78.0   True     0   True  False  0.214346  0.655172        1    良  2024-06-01    6   22  Saturday
2  王五  59.0  False     1  False   True -1.595690  0.000000        0  不及格  2024-06-01    6   22  Saturday
3  田七  78.0   True     0   True  False  0.214346  0.655172        1    良  2024-06-01    6   22  Saturday🔍 特征维度： (4, 4)
🔍 标签维度： (4,)📦 拆分完成：训练集 3 条，测试集 1 条📊 训练集类别分布：
是否及格_数值
1    0.666667
0    0.333333
📊 测试集类别分布：
是否及格_数值
1    1.0
✅ 拆分后的数据已保存至 data/model/ 文件夹

x测试集：

x训练集：

y测试集：

y训练集：

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🧾 今日总结

步骤	工具	说明
特征提取	Pandas DataFrame	自定义特征列
数据拆分	train_test_split	来自 sklearn
保存格式	CSV	便于后续建模使用
类别分析	value_counts()	检查是否严重偏斜