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✅ 今日目标

• 使用 Scikit-learn 构建简历筛选的第一个分类模型
• 理解模型训练流程：拟合、预测、评估
• 学会使用分类任务常用的性能指标（准确率、精确率、召回率、F1、AUC）

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📘 一、所用模型简介

我们从最基础的模型 —— 逻辑回归（Logistic Regression） 开始。它适合二分类问题，解释性强，易于调试与上线。

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🛠 二、完整建模流程

1. 读取预处理后的数据（来自 prepare_features.py 输出）
2. 使用 LogisticRegression 拟合训练数据
3. 预测测试集并输出预测概率
4. 使用 classification_report, confusion_matrix, roc_auc_score 等评估模型效果
5. 使用 joblib 保存训练好的模型为 .pkl 文件

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🔧 所需工具库

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix, roc_auc_score
from sklearn.model_selection import cross_val_score
import joblib

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🧪 今日练习任务

编写脚本 train_logistic_model.py：

• 载入训练数据（processed_X_train.csv 等）

• 拟合逻辑回归模型

• 输出预测评估报告

• 保存模型文件为 logistic_model.pkl

  # train_logistic_model.py - 使用逻辑回归训练简历筛选模型import pandas as pd
  from sklearn.linear_model import LogisticRegression
  from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix, roc_auc_score
  import joblib# 读取数据
  X_train = pd.read_csv("../data/stage4/processed_X_train.csv")
  X_test = pd.read_csv("../data/stage4/processed_X_test.csv")
  y_train = pd.read_csv("../data/stage4/processed_y_train.csv").values.ravel()
  y_test = pd.read_csv("../data/stage4/processed_y_test.csv").values.ravel()# 初始化模型
  model = LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42)
  model.fit(X_train, y_train)# 预测与评估
  y_pred = model.predict(X_test)
  y_prob = model.predict_proba(X_test)[:, 1]print("=== 混淆矩阵 ===")
  print(confusion_matrix(y_test, y_pred))print("\\n=== 分类报告 ===")
  print(classification_report(y_test, y_pred))auc = roc_auc_score(y_test, y_prob)
  print(f"\\nAUC: {auc:.4f}")# 保存模型
  joblib.dump(model, "logistic_model.pkl")
  print("✅ 模型训练完成，已保存为 logistic_model.pkl")
  

  运行输出：

  === 混淆矩阵 ===
  [[15  4][ 4 17]]
  \n=== 分类报告 ===precision    recall  f1-score   support0       0.79      0.79      0.79        191       0.81      0.81      0.81        21accuracy                           0.80        40macro avg       0.80      0.80      0.80        40
  weighted avg       0.80      0.80      0.80        40AUC: 0.8872
  ✅ 模型训练完成，已保存为 logistic_model.pkl