【视频讲解】CatBoost、LightGBM和随机森林的海域气田开发特征分类研究

news2024/9/24 9:27:44

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原文出处：拓端数据部落公众号

分析师：Changlin Li

本文将通过视频讲解，展示如何用CatBoost、LightGBM和随机森林的海域气田开发特征智能分类，并结合一个python分类预测职员离职:逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost、LGBM交叉验证可视化的代码数据，为读者提供一套完整的实践数据分析流程。

本研究基于数据库，通过数据预处理、特征工程和机器学习算法，对1050个海域气田的全生命周期产量数据进行了深入分析。研究涵盖了数据清洗、标准化、样本平衡处理和特征离散化等步骤。进一步，通过算法应用与模型选择，本研究旨在探索不同储量类型海域气田的开发特征，并评估了CatBoost、LightGBM和随机森林等算法的性能。

1. 数据预处理

数据预处理是数据分析的关键步骤，包括数据清洗、去重、缺失值检查和数据标准化。本研究使用Python代码print(df.isnull().sum())对数据集中的缺失值进行了全面检查，确认数据集无缺失值。此外，采用最小-最大标准化法对数据进行了标准化处理，以消除不同量纲的影响，公式为 x−minmax−minmax−minx−min。

样本平衡处理方面，本研究采用了SMOTE算法生成新的少数类样本，有效克服了过拟合问题。同时，对字符和文本特征进行了特征离散化处理，以适应后续的数据分析。

2. 数据探索性分析

本研究对海域气田的开发特征进行了探索性分析，通过可视化手段展示了数据分布和关键特征。

3. 算法应用与模型选择

明确了数据挖掘算法的建模原理与过程后，本研究对CatBoost、LightGBM和随机森林三种算法进行了训练和参数调优。通过网格搜索法分析了不同参数对模型性能的影响，最终选择了最优的模型参数。

4. 模型性能评估

在模型训练过程中，本研究将数据集划分为训练集（70%）、测试集（20%）和验证集（10%）。通过混淆矩阵评估了三种模型的分类预测性能，包括准确率、精确度、召回率和F1得分。

5. 特征重要性分析

利用Python的Sklearn库对CatBoost模型的特征重要性进行了分析，确定了高峰产量、稳产期末累计产量和产量上升期结束产量等关键特征。这些特征对于预测不同类别的海上气田开发特征至关重要。

6. 预测

本研究通过广义翁氏模型和LSTM时间序列预测模型，对海域气田的产量参数进行了拟合和预测，为海上气田的开发技术政策制定、生产策略优化和生产潜力评估提供了科学依据。

python分类预测职员离职:逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost、LGBM交叉验证可视化

离职率是企业保留人才能力的体现。分析预测职员是否有离职趋向有利于企业的人才管理，提升组织职员的心理健康，从而更有利于企业未来的发展。

解决方案

任务/目标

采用分类这一方法构建6种模型对职员离职预测，分别是逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost、LGBM。确定某一职员属于是或否离职的目标类，并以此来探究职员大量离职的潜在因素。

数据源准备

员工离职数据，属性包括职员的年龄，出差频率、部门、受教育水平、工作参与度和工作等级等等。

特征转换

是否离职、性别等字符串型数据分别用0或1代替，出差频率等按等级用0-2的数字代替。

构造

以上说明了如何抽取相关特征，我们大致有如下训练样本（只列举部分特征）。

了解数据集的分布

划分训练集和测试集

以样本中测试集占比百分之二十的比例训练模型

summary(dftrain)

建模

使用Stratified K-Fold交叉验证来进行模型评估

def cross_valtion(model, X, y):
    skf = StratiFold(n_splits = 10, random_state = 42, shuffle = True)
    scores = []
    predictions = np.ros(len(X))
    
    for fold, (train_index, test_index) in enum

这是一个逻辑回归分类器的实例化，其中random_state参数用于指定随机的种子数，以便结果的可重复性。逻辑回归是一种线性模型，用于解决二元分类问题。

LogisticRegression(random_state = 42))

梯度提升分类器的实例化，其中random_state参数同样用于指定随机种子数。梯度提升是一种集成学习算法，它将多个弱学习器结合成一个强学习器。

GradientBoostingClassifier(random_st

随机森林分类器的实例化，其中random_state参数用于指定随机种子数。随机森林是一种基于决策树的集成学习算法。

RandomForestClassifier(random_state =

使用XGBoost库的分类器的实例化，其中random_state参数用于指定随机种子数。XGBoost是一个高效的梯度提升库。

XGBClassifier(random_stat

CatBoost分类器的实例化，其中random_state参数用于指定随机种子数。CatBoost是一个使用梯度提升的库，可以处理分类和回归问题。

CatBoostClassifier(random_

使用LightGBM库的分类器的实例化，其中random_state参数用于指定随机种子数。LightGBM是另一个梯度提升库，通常被认为在大型数据集上具有较高的性能。

LGBMClassifier(random_sta

比较结果

逻辑回归

梯度提升分类器

随机森林

XGBClassifier

CatBoostClassifier

LGBMClassifier

在此案例中，CatBoost模型的分类预测能力是最理想的，能够很大程度找准真正离职的职员。

预测

model.pre_proba(tempdrop(columns = ['id']))[:, 1]

frame = dftest[['id']].copy()

总结

对职员离职预测进行了深入的研究，采用了多种机器学习算法进行分类预测，包括逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGBoost、CatBoost和LightGBM，并进行了交叉验证和可视化。

通过数据预处理和特征工程，该论文构建了多个预测模型，包括逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGBoost、CatBoost和LightGBM。这些模型在数据集上进行了训练和评估，并采用了交叉验证技术来评估模型的性能和稳定性。

其中，逻辑回归模型采用了L2正则化来防止过拟合，并使用了网格搜索技术来优化超参数。梯度提升模型采用了决策树作为基本单元，并使用了自适应权重的策略来优化提升过程。随机森林模型采用了多个决策树的集成方法，并使用了特征重要性来评估特征的重要性。XGBoost模型采用了梯度提升算法，并使用了正则化项来优化模型的复杂度。CatBoost模型采用了梯度提升算法，并使用了类别特征的独热编码来处理分类特征。LightGBM模型采用了决策树算法，并使用了高效的数据结构和算法来优化训练过程。

最终，得出了结论：在预测职员离职的分类问题上，不同的机器学习算法具有不同的性能表现和优劣。通过交叉验证和可视化技术，我们可以评估模型的性能和稳定性，并为实际应用提供可靠的预测结果。