说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。

1.项目背景

萤火虫算法（Fire-fly algorithm，FA）由剑桥大学Yang于2009年提出 , 作为最新的群智能优化算法之一,该算法具有更好的收敛速度和收敛精度,且易于工程实现等优点。

本项目通过FA萤火虫优化算法优化XGBoost分类模型。

2.数据获取

本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：

编号	变量名称	描述
1	x1
2	x2
3	x3
4	x4
5	x5
6	x6
7	x7
8	x8
9	x9
10	x10
11	y	因变量

数据详情如下(部分展示)：

3.数据预处理

3.1 用Pandas工具查看数据

使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据：

  

关键代码：

3.2 数据缺失查看

使用Pandas工具的info()方法查看数据信息：

        

从上图可以看到，总共有11个变量，数据中无缺失值，共2000条数据。

关键代码：  

3.3 数据描述性统计

通过Pandas工具的describe()方法来查看数据的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。

  

关键代码如下：     

4.探索性数据分析

4.1 y变量柱状图

用Matplotlib工具的plot()方法绘制柱状图：

4.2 y=1样本x1变量分布直方图

用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：

4.3 相关性分析

从上图中可以看到，数值越大相关性越强，正值是正相关、负值是负相关。   

5.特征工程

5.1 建立特征数据和标签数据

关键代码如下：

5.2 数据集拆分

通过train_test_split()方法按照80%训练集、20%测试集进行划分，关键代码如下：

6.构建FA萤火虫优化算法优化XGBoost分类模型

主要使用FA萤火虫优化算法优化XGBoost分类算法，用于目标分类。

6.1 FA萤火虫优化算法寻找最优的参数值   

最优参数：

   

6.2 最优参数值构建模型

编号	模型名称	参数
1	XGBoost分类模型	n_estimators=best_n_estimators
2		learning_rate=best_learning_rate

7.模型评估

7.1 评估指标及结果

评估指标主要包括准确率、查准率、查全率、F1分值等等。

模型名称	指标名称	指标值
测试集
XGBoost分类模型	准确率	0.8400
	查准率	0.8408
	查全率	0.8408
	F1分值	0.8408

从上表可以看出，F1分值为0.8408，说明模型效果较好。

关键代码如下：  

7.2 分类报告

      

从上图可以看出，分类为0的F1分值为0.84；分类为1的F1分值为0.84。

7.3 混淆矩阵

从上图可以看出，实际为0预测不为0的 有32个样本；实际为1预测不为1的 有32个样本，整体预测准确率良好。    

8.结论与展望

综上所述，本文采用了FA萤火虫优化算法寻找XGBoost算法的最优参数值来构建分类模型，最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的预测。

# 本次机器学习项目实战所需的资料，项目资源如下：
 
# 项目说明：

链接：https://pan.baidu.com/s/1YSWWhDN8YFdlqPhCoCYNRg 
提取码：7exh

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更多项目实战，详见机器学习项目实战合集列表：

机器学习项目实战合集列表_机器学习实战项目_胖哥真不错的博客-CSDN博客

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