【实验目的】

1．掌握常见机器学习分类模型思想、算法，包括Fisher线性判别、KNN、朴素贝叶斯、Logistic回归、决策树等；
2．掌握Python编程实现分类问题，模型评价指标、计时功能、保存模型。

【实验要求】

理解Python在分类问题中的评价指标等细节操作；
掌握本章讲授的分类问题的Python编程操作。

【实验过程】（必要的实验步骤、绘图、代码注释、数据分析）

实验步骤
1、读入数据
2、数据预处理
3、数据分析方法介绍
4、编程实现数据分析方法，含代码注释
5、重要结果的图表绘制
6、必要的结果解释

【实验题目】

利用Fisher线性判别分类器计算下面的问题，要求报告模型评价指标、计时功能、保存模型。
为了防止出现假冒伪劣、逃避关税情况，某海关单位已有以往化验检测2个原产地的葡萄酒样品124个，现有6个未知类别样本葡萄酒需要确定来源地，如何制定检验策略对6个未知样本原产地进行甄别？利用所学分类算法探讨此问题，要求进行模型评价、增加计时功能、保存模型。数据见 data_wine_new.csv.

0 1 分别对应1 2原产地

Fisher线性判别模型

代码

# -*- coding: utf-8 -*-
'''step1 调用包'''
import time
starttime = time.time()
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import discriminant_analysis
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score  #调用准确率计算函数
from sklearn import metrics
from sklearn.metrics import confusion_matrix,classification_report'''step2 导入数据'''
data = pd.read_csv('data_wine_new.csv')'''step3 数据预处理'''
# 把带类标号数据（用于训练和检验）
# 和待判（最后3行）数据分开
data_used = data.iloc[:124,:]
#Python从0开始计数,故上一行代码从第0行取到第114行
#共提取了115行。data_unused = data.iloc[124:,:]'''step4 划分数据集'''
#（将带类标号数据
#划分为训练集（75%）
#和检验集（25%）#将类别列和特征列拆分，
#便于下面调用划分函数
y_data=data_used.iloc[:,0]
x_data=data_used.iloc[:,1:]#调用sklearn中的函数划分上述数据
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x_data,y_data,test_size=0.25,random_state=0)'''step5 模型计算（训练、检验、评价）'''
#step5.1 训练模型
lda_fisher = discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis()
lda_fisher.fit(x_train, y_train)
print('\n 判别函数系数：xi系数:\n',np.round(lda_fisher.coef_,2))
print('\n判别函数系数：截距:\n' ,np.round(lda_fisher.intercept_,2))#step5.2 检验模型
pred_test = lda_fisher.predict(x_test)#step5.3 模型评价(准确率)
#这里y_test为真实检验集类标号
#pred_test为模型预测的检验集类标号
#比较二者即可得到准确率
# acc_test = accuracy_score(y_test,pred_test)
# print('检验准确率为：',acc_test)'''模型评价  升级版'''
accuracy_score = accuracy_score(y_test,pred_test)
confusion_matrix = confusion_matrix(y_test,pred_test,labels=[0,1])
classification_report = classification_report(y_test,pred_test,labels=[0,1], target_names=["1号原产地","2号原产地"])
classification_report_split=classification_report.split ()   #提取矩阵中的值
#        auc = auc(best_estimator, X_train, X_test) ##计算AUC
#        from sklearn import metrics
from itertools import cycle
colors = cycle('gmcr')
if hasattr(lda_fisher, 'predict_proba'):y_score = lda_fisher.predict_proba(x_test)y_score=y_score[:,1]
else:y_score = lda_fisher.decision_function(x_test)
fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y_test, y_score)
auc = metrics.auc(fpr, tpr)
#        print('\n AUC is:',auc)endtime = time.time()
testtime = endtime-starttimeprint('\n confusion_matrix = \n',confusion_matrix)
print('\n classification_report =\n', classification_report)
print('\n accuracy_score= ',accuracy_score)
print('\n precison= ',metrics.precision_score(y_test, pred_test))
print('\n recall= ',metrics.recall_score(y_test, pred_test))
print('\n f1_Score= ',metrics.f1_score(y_test, pred_test))
#        print('\n auc of train/test =', auc )
print('\n AUC is:',auc)
print("\n Time consuming is",testtime)'''step6 模型存储'''
import joblib
joblib.dump(lda_fisher,'model_Fisher.m')   #保存模型'''step7 预测结果'''
#模型训练完，检验效果满意
#未知类别进行预测（分类）
x_unused = data_unused.iloc[:,1:]
pred_unused = lda_fisher.predict(x_unused)
print('待判样本预测类别为：',pred_unused)

结果

判别函数系数：xi系数:
[[-4.22 -0.94 -7.94 0.92 -0.02 2.89 -2.19 -0.09 1.99 0.06 -0.91 -5.49
-0.02]]

判别函数系数：截距:
[85.44]

confusion_matrix =
[[16 0]
[ 0 15]]

classification_report =	precision	recall	f1-score	support
1号原产地	1.00	1.00	1.00	16
2号原产地	1.00	1.00	1.00	15
accuracy			1.00	31
macro avg	1.00	1.00	1.00	31
weighted avg	1.00	1.00	1.00	31

accuracy_score= 1.0

precison= 1.0

recall= 1.0

f1_Score= 1.0

AUC is: 1.0

Time consuming is 0.025928735733032227
待判样本预测类别为： [1. 1. 1. 0. 0. 0.]

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