python简单预测模型

步骤1：导入所需的库，读取测试和训练数据集。

#导入pandas、numpy包，导入LabelEncoder、random、RandomForestClassifier、GradientBoostingClassifier函数

import pandas as pd

import numpy as np

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

import random

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier

#读取训练、测试数据集

train=pd.read_csv('C:/Users/AnalyticsVidhya/Desktop/challenge/Train.csv')

test=pd.read_csv('C:/Users/AnalyticsVidhya/Desktop/challenge/Test.csv')

#创建训练、测试数据集标志

train='Train'

test='Test'

fullData =pd.concat(,axis=0) #联合训练、测试数据集

步骤2：该框架的第二步并不需要用到python，继续下一步。

步骤3：查看数据集的列名或概要

fullData.columns # 显示所有的列名称

fullData.head(10) #显示数据框的前10条记录

fullData.describe() #你可以使用describe()函数查看数值域的概要

步骤4：确定a)ID变量 b)目标变量 c)分类变量 d)数值变量 e)其他变量。

ID_col =

target_col =

cat_cols =

num_cols= list(set(list(fullData.columns))-set(cat_cols)-set(ID_col)-set(target_col)-set(data_col))

other_col= #为训练、测试数据集设置标识符

步骤5：识别缺失值变量并创建标志

fullData.isnull().any()#返回True或False，True意味着有缺失值而False相反

num_cat_cols = num_cols+cat_cols # 组合数值变量和分类变量

#为有缺失值的变量创建一个新的变量

# 对缺失值标志为1，否则为0

for var in num_cat_cols:

if fullData.isnull().any()=True:

fullData=fullData.isnull()*1

步骤6：填补缺失值

#用均值填补数值缺失值

fullData = fullData.fillna(fullData.mean(),inplace=True)

#用-9999填补分类变量缺失值

fullData = fullData.fillna(value = -9999)

步骤7：创建分类变量的标签编码器，将数据集分割成训练和测试集，进一步，将训练数据集分割成训练集和测试集。

#创建分类特征的标签编码器

for var in cat_cols:

number = LabelEncoder()

fullData = number.fit_transform(fullData.astype('str'))

#目标变量也是分类变量，所以也用标签编码器转换

fullData = number.fit_transform(fullData.astype('str'))

train=fullData='Train']

test=fullData='Test']

train = np.random.uniform(0, 1, len(train)) <= .75

Train, Validate = train=True], train=False]

步骤8：将填补和虚假(缺失值标志)变量传递到模型中，我使用随机森林来预测类。

features=list(set(list(fullData.columns))-set(ID_col)-set(target_col)-set(other_col))

x_train = Train.values

y_train = Train.values

x_validate = Validate.values

y_validate = Validate.values

x_test=test.values

random.seed(100)

rf = RandomForestClassifier(n_estimators=1000)

rf.fit(x_train, y_train)

步骤9：检查性能做出预测

status = rf.predict_proba(x_validate)

fpr, tpr, _ = roc_curve(y_validate, status)

roc_auc = auc(fpr, tpr)

print roc_auc

final_status = rf.predict_proba(x_test)

test=final_status

test.to_csv('C:/Users/Analytics Vidhya/Desktop/model_output.csv',columns=)

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