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
随着大数据和人工智能技术的发展，机器学习已成为解决各种复杂问题的强大工具。在众多机器学习模型中，深度学习以其卓越的表现力和灵活性在多个领域取得了显著的成功。然而，在一些特定的应用场景下，如需要快速响应、低延迟或者对于模型的可解释性有较高要求的情况下，传统机器学习方法仍然是非常有效的选择。
深度森林 (Deep Forest) 是一种模仿深度学习架构的集成学习方法，它结合了随机森林的优点与深度学习的层级特征提取能力。与传统的随机森林相比，深度森林通过构建多层随机子空间结构来实现特征的层次化提取，从而能够捕捉到更加复杂的非线性关系。此外，深度森林模型在训练速度、计算效率方面表现出色，且具有较强的可解释性，使其在资源受限或对实时性要求较高的场景中特别有用。。
本项目实现深度森林(Deep Forest)回归模型(deepforest回归算法)项目实战。
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变量直方图
用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：
从上图可以看到，y变量主要集中在-400~400之间。
4.2 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.构建深度森林回归模型
主要基于深度森林deepforest回归算法，用于目标回归。
6.1 构建模型
| 编号 | 模型名称 | 调优参数 |
| 1 | 深度森林回归模型 | n_estimators=2 |
| 2 | min_samples_leaf=1 |
7.模型评估
7.1 评估指标及结果
评估指标主要包括可解释方差值、平均绝对误差、均方误差、R方值等等。
| 模型名称 | 指标名称 | 指标值 |
| 测试集 | ||
| 深度森林回归模型 | R方 | 0.959 |
| 均方误差 | 1526.6021 | |
| 可解释方差值 | 0.959 | |
| 平均绝对误差 | 27.8479 | |
从上表可以看出，R方0.959，为模型效果较好。
关键代码如下：
7.2 真实值与预测值对比图
从上图可以看出真实值和预测值波动基本一致，模型拟合效果良好。
8.结论与展望
综上所述，本文采用了基于深度森林deepforest回归算法来构建回归模型，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：
# 获取方式一：
# 项目实战合集导航：
https://docs.qq.com/sheet/DTVd0Y2NNQUlWcmd6?tab=BB08J2
# 获取方式二：
链接：https://pan.baidu.com/s/1WTzV5veiQ76Gw1ri_YIgbg
提取码：s5sn
