对于很多只是小小使用机器学习，而不是深入了解的人来说，了解各种原理可能是十分痛苦的，所以这里就以 XGBoost 为例，从导入数据到最后预测都用简单代码求解。 注意：以下图表是在 Jupyter 上运行得到的。

1、导入数据

不管怎么样，先导入数据，然后观察数据是否需要进行预处理

import pandas as pd
df = pd.read_csv('iris.csv')
df.head()

2、数据预处理

从上表可以发现，数据集的最后一列是字符型，需要转化为数值型（也就是$0,1,2$）才能进行后续操作。

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
df['class'] = LabelEncoder().fit_transform(df.iloc[:,-1])

3、分训练集和测试集

把特征和标签分开，得到 $X$ 和 $y.$

X = df.drop(columns='class')
y = df['class']

提取完特征变量后，通过如下代码将数据分为 $80\%$ 的训练集和 $20\%$ 的测试集。

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=123)

4、训练模型构建

划分为训练集和测试集之后，就可以引入 $XGBoost$ 分类器进行模型训练了，参数的选择可以根据自己的实际情况设置，这里随便设置，代码如下：

from xgboost import XGBClassifier
clf = XGBClassifier(n_estimators=100, learning_rate=0.05)
clf.fit(X_train, y_train)

5、测试集预测准确度

模型训练完毕后，通过如下代码预测测试集数据，并将预测值和实际值进行对比

y_pred = clf.predict(X_test)
a = pd.DataFrame()  # 创建一个空DataFrame 
a['预测值'] = list(y_pred)
a['实际值'] = list(y_test)
a.head()

计算测试值的预测准确度，可以使用如下两个代码中的一个，第一个是 $sklearn$ 的，第二个是模型自带的。准确度为 $93.33\%$

# 第一种
from sklearn.metrics import accuracy_score
score = accuracy_score(y_pred, y_test)
score
# 第二种
clf.score(X_test, y_test)

XGBClassifier 分类器本质预测的并不是准确的 $0$ 或 $1$ 的分类，而是预测其属于某一分类的概率，查看预测属于各个分类的概率

6、构建混淆矩阵

y_pred_proba = clf.predict_proba(X_test)

$roc$ 曲线通常用于二分类，多分类选择用混淆矩阵

# 多分类用混淆矩阵
from sklearn.metrics import confusion_matrix
C = confusion_matrix(y_test,y_pred)
# 画图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.matshow(C,cmap=plt.cm.Greens)
for i in range(len(C)):
    for j in range(len(C)):
        plt.annotate(C[j, i], xy=(i, j), horizontalalignment='center', verticalalignment='center')
# 加标签
plt.ylabel('True label')
plt.xlabel('Pred label')
# 设置字体大小。
plt.ylabel('True label', fontdict={'family': 'Times New Roman', 'size': 20}) 
plt.xlabel('Pred label', fontdict={'family': 'Times New Roman', 'size': 20})
plt.show()

7、特征重要性

展示各个特征的重要性

# 获取特征名称
features = X.columns
# 获取特征重要性
importances = clf.feature_importances_  
# 通过二维表格形式显示
importances_df = pd.DataFrame()
importances_df['特征名称'] = features
importances_df['特征重要性'] = importances
importances_df.sort_values('特征重要性', ascending=False)

可以发现第三个特征 $petal\_length$ 的重要性高达 $72\%$，第二个特征 $petal\_width$ 的重要性高达 $21\%$，这两个特征加起来高达 $93\%$.