前言

对这次比赛中遇到的问题和卡住的思路进行复盘，整理相关心得，供以后比赛参考

🧡1.认识数据类型🧡

连续变量：母亲年龄、妊娠时间、CBTS、EPDS、HADS、整晚睡醒时间、婴儿年龄
无序分类变量：婚姻状态、分娩反方式、婴儿行为特征、婴儿性别、入睡方式
有序分类变量：教育程度

🧡2.异常值处理🧡

2.1 excel筛选瞪眼法

对于分类种类少的分类变量，可直接excel筛选，
如婚姻状态（题目要求只有1,2两种）、分娩方式、教育程度、婴儿性别、入睡方式、婴儿行为特征等等

2.2 画正态直方图

可对分类变量(种类多)和连续变量，直观看出
如妊娠时间
可用spsspro（👇）或者spss（“分析-频率” 菜单）画

2.3 画箱型图

• 2.3.1使用spsspro👇
  
• 2.3.2使用spss👇（“分析-探索” 菜单）
  spss软件的箱型图可以给出异常值所在索引
  
• 2.3.3使用python代码

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 获取 CBTS、EPDS 和 HADS 列的数据
cbts_data = df['CBTS']
epds_data = df['EPDS']
hads_data = df['HADS']

# 创建子图
fig, ax = plt.subplots()

# 设置每个箱型图的位置和数据
positions = [1, 2, 3]
boxplot_cbts = ax.boxplot(cbts_data, positions=[positions[0]], patch_artist=True, widths=0.5, boxprops=dict(facecolor='salmon')) # 也可用十六进制#fff表示
boxplot_epds = ax.boxplot(epds_data, positions=[positions[1]], patch_artist=True, widths=0.5, boxprops=dict(facecolor='skyblue'))
boxplot_hads = ax.boxplot(hads_data, positions=[positions[2]], patch_artist=True, widths=0.5, boxprops=dict(facecolor='limegreen'))

# 设置 x 轴标签和范围
ax.set_xticks(positions)
ax.set_xticklabels(['CBTS', 'EPDS', 'HADS'])
ax.set_xlim(0, 4)

# 显示图像
plt.show()

# 计算上边缘并找到离群点
data=[cbts_data,epds_data,hads_data]
outliers = []
for i, data_col in enumerate(data):
    iqr = np.percentile(data_col, 75) - np.percentile(data_col, 25) # 75%分位数 - 25%分位数
    upper_bound = np.percentile(data_col, 75) + 1.5 * iqr  # 上边缘
    outliers_col = data_col[data_col > upper_bound]  # 根据上边缘确定离群点
    outliers.extend(outliers_col.index + 1)  # 保存离群点所在样本的索引
    print("属性 {} 的离群点样本索引：{}".format(ax.get_xticks()[i], outliers_col.index + 1))

🧡3.数据处理🧡

3.1 分类数据 中文=>数字

toClassNum_map={'安静型': 1, '中等型': 2, '矛盾型': 3}
df['婴儿行为特征'] = df['婴儿行为特征'].map(toClassNum_map)

3.2 分类数据 转 独热编码

select_columns=['婚姻状况','教育程度','分娩方式','入睡方式']
df=pd.read_excel('oridata/附件.xlsx',usecols=select_columns)
one_hot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
one_hot_data = one_hot_encoder.fit_transform(df)
one_hot_df = pd.DataFrame(one_hot_data, columns=one_hot_encoder.get_feature_names_out(select_columns))
print(one_hot_df)
one_hot_df.to_excel('out/onehot.xlsx', index=False)

3.3 时间转换

例如10:30:00 转成 10.5

# 时间处理
def time_process(time):
    time=str(time)
    hours, minutes, seconds = time.split(":")
    hours=int(hours)
    minutes=int(minutes)
    seconds=int(seconds)
    return hours+minutes/60+seconds/3600
df['整晚睡眠时间（时：分：秒）']=df['整晚睡眠时间（时：分：秒）'].apply(time_process)

🧡4.相关性分析🧡

题目中要求对母亲身体指标（年龄、教育程度、婚姻状况、妊娠时间、分娩方式）和心理指标（CBTS、EPDS、HADS）对婴儿行为特征进行相关性分析。
从数据类型分析：

• 婴儿行为特征可认为是无序分类变量
• 年龄、妊娠时间、心理指标（CBTS、EPDS、HADS）可认为是连续变量
• 婚姻状况、分娩方式可认为是无序分类变量
• 教育程度可认为是有序分类变量

因此👇👇👇

• 可将 年龄、妊娠时间、心理指标（CBTS、EPDS、HADS）与婴儿行为特征进行方差分析
• 可将与婚姻状况、分娩方式与婴儿行为特征进行卡方检验
• 可将教育程度*与婴儿行为特征**进行Mantel-Haenszel卡方检验

参考链接👉👉👉相关性分析
（或者去spsspro分析那里，看数据说明）

🧡5.K-prototpyes聚类🧡

适用于自变量中同时含有连续变量和分类变量的情况

import numpy as np
import pandas as pd
from kmodes.kprototypes import KPrototypes
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
import seaborn as sns
from sklearn import preprocessing
#设置字体为楷体
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi']

#数据预处理
data=pd.read_excel(r'oridata/问题1.xlsx')
data_num = data[['整晚睡眠时间','睡醒次数']]
data_cat = data['入睡方式']
data_num = data_num.apply(lambda x: (x - x.mean()) / np.std(x)) #数值型变量做标准化处理，类别型变量如果不是数值，需要先做LabelEncode
df3=pd.concat([data_num, data_cat], axis=1)

#模型训练不同的类别数对应的SSE及模型
def TrainCluster(df, model_name=None, start_k=2, end_k=20):
    print('training cluster')
    #df = StandardScaler().fit_transform(df) #数据标准化
    K = []
    SSE = []
    silhouette_all=[]
    models = [] #保存每次的模型
    for i in range(start_k, end_k):
        kproto_model = KPrototypes(n_clusters=i)
        kproto_model.fit(df,categorical=[2])
        SSE.append(kproto_model.cost_)  # 保存每一个k值的SSE值
        K.append(i)
        print('{}-prototypes SSE loss = {}'.format(i, kproto_model.cost_))

    return(K,SSE)

#用肘部法则来确定最佳的K值
train_cluster_res = TrainCluster(df3, model_name=None, start_k=2, end_k=20 )
K = train_cluster_res[0]
SSE = train_cluster_res[1]

plt.figure(dpi=300)

index = 2  # 要标记的点的索引
marker_x = K[index]
marker_y = SSE[index]
# 添加虚线
plt.axhline(y=marker_y, xmin=0, xmax=marker_x, linestyle='--', color='gray')
plt.axvline(x=marker_x, ymin=0, ymax=marker_y, linestyle='--', color='gray')
plt.plot(K, SSE, 'g-')
plt.plot(K, SSE, 'm*')
plt.xlabel('聚类类别数k')
plt.ylabel('SSE')
plt.xticks(K)
plt.title('用肘部法则来确定最佳的k值')
plt.show()

# 确定k后建立模型
kproto_model=KPrototypes(n_clusters=4,init='Cao',max_iter=300,n_init=15)
clusters=kproto_model.fit_predict(data.values,categorical=[2])

numeric_features = data[['整晚睡眠时间', '睡醒次数']].values
numeric_features
# Plot
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# 绘制散点图，不同簇使用不同的颜色表示
fig = plt.figure(dpi=150)

ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(data['整晚睡眠时间'], data['睡醒次数'], clusters, c=clusters)
ax.set_xlabel('整晚睡眠时间')
ax.set_ylabel('睡醒次数',labelpad=8)
ax.set_zlabel('入睡方式',labelpad=10)
plt.show()

data_out=pd.DataFrame(clusters,columns=['聚类结果'])
data_out.to_excel('out/聚类结果.xlsx',index=False)

🧡6.决策树🧡

6.1数据预处理

6.1.1导入

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier #分类树
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import tree
from sklearn.tree import export_text
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] # 设置字体为楷体
df=pd.read_excel('oridata/t4.xlsx')
X=df[['母亲年龄','CBTS','EPDS','HADS','教育程度']]
Y=df['睡眠质量等级']
#X=df[['母亲年龄','EPDS']]

6.1.2随机过采样

# 随机过采样方法
from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
from collections import Counter
ros = RandomOverSampler(random_state=0)
X_oversampled, Y_oversampled = ros.fit_resample(X, Y)
print('随机过采样处理后', Counter(Y_oversampled))
X=X_oversampled
Y=Y_oversampled
#df3=pd.concat([X, Y], axis=1)
#df3.to_excel('out/t2out_data.xlsx')

6.1.3查看离群点

#X=X.drop('母亲年龄',axis=1)
x=list(X['CBTS'])
y=list(X['EPDS'])
z=list(X['HADS'])

# 1.创建 3D 图形对象
fig = plt.figure(figsize=(18, 16))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 2.给每个点加上他们的坐标
for i in range(len(x)):
   ax.text( x[i], y[i], z[i], f'({x[i]}, {y[i]}, {z[i]})')

# 3.绘制散点图
ax.scatter(x, y,z)
ax.set_xlabel('CBTS')
ax.set_ylabel('EPDS')
ax.set_zlabel('HADS')
plt.show()
len(z)

6.2调参过程

• 预剪枝：
  • criterion：分裂准则：gini、entropy
  • max_depth：树的最大深度
  • splitter ：特征划分标准，best在特征的所有划分点中找出最优的划分点，random随机的在部分划分点中找局部最优的划分点。默认的‘best’适合样本量不大的时候，而如果样本数据量非常大，此时决策树构建推荐‘random’。
  • min_samples_split：一个节点最少需要多少样本才能分裂，如果min_sample_split = 6并且节点中有4个样本，则不会发生拆分（不管熵是多少）
  • min_samples_leaf：一个节点最少需要多少样本才能成为叶子节点，假设min_sample_leaf = 3并且一个含有5个样本的节点可以分别分裂成2个和3个大小的叶子节点，那么这个分裂就不会发生，因为最小的叶子大小为3
  • class_weight：类别权重，【dict, list of dicts, balanced】，默认为None，指定样本各类别的权重，主要是为了防止训练集某些类别的样本过多，导致训练的决策树过于偏向这些类别。balanced，算法自己计算权重，样本量少的类别所对应的样本权重会更高。如果样本类别分布没有明显的偏倚，则可以不管这个参数。
• 选择最优random
• 后剪枝：
  • ccp_alpha：细讲sklearn决策树后剪枝(带例子)，通过可视化图调整即可

6.2.1预剪枝

# 《《《《《《 调参1 》》》》》--预剪枝
# 用GridSearchCV寻找最优参数（字典）
param = {'criterion':['gini'],
         'max_depth':np.arange(2,5),
         'min_samples_leaf':list(range(2,10,2)),
         'min_samples_split':list(range(2,10,2)), 
         }
grid = GridSearchCV(DecisionTreeClassifier(),param_grid=param,cv=6)
grid.fit(X_train,Y_train)
print('最优分类器:',grid.best_params_,'最优分数:', grid.best_score_)  # 得到最优的参数和分值

6.2.2选择最优random

# 《《《《《《 调参2 》》》》》--randomm
maxAcu=-1
max_state=-1
for r in range(1,2023):
    X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X,Y,test_size = 0.3,random_state = r)
    model = DecisionTreeClassifier(criterion="gini", 
                               random_state=r,
                               max_depth =4,
                               min_samples_leaf=2,
                               min_samples_split=2,
                               splitter="best",
                              )  # 初始化模型 
    model.fit(X_train, Y_train) 
    Y_pred=model.predict(X_test)
    if model.score(X_test,Y_test)>maxAcu:
        maxAcu=model.score(X_test,Y_test)
        max_state=r

print("max_test_acu:",maxAcu) # test_acu
print("max_state:",(max_state))  # max_state

# 用 目前最好的参数 建立模型
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X,Y,test_size = 0.3,random_state = max_state)
model = DecisionTreeClassifier(criterion="gini",
                               max_depth =4,  
                               random_state=360,
                               min_samples_leaf=6,
                               min_samples_split=3,
                               splitter="best",
                              )  # 初始化模型
model.fit(X_train, Y_train)  # 训练模型
[*zip(list(X.columns),model.feature_importances_)] # 计算每个特征的重要程度

6.2.3后剪枝

#-------后剪枝前：康康ccp路径------
pruning_path = model.cost_complexity_pruning_path(X_train, Y_train)
print("ccp_alphas:",pruning_path['ccp_alphas'])
print("impurities:",pruning_path['impurities']) 
# 《《《《《《 调参3 》》》》》--后剪枝
# 《《《《《《 调参3 》》》》》--后剪枝
model = DecisionTreeClassifier(criterion="gini",
                               max_depth =4,  
                               random_state=max_state,
                               min_samples_leaf=2,
                               min_samples_split=2,
                               splitter="best",
                               ccp_alpha=0.0098 #通过图形 来回调整这里
                              )  # 初始化模型
model.fit(X_train, Y_train)  # 训练模型

# 深拷贝，创建全新的副本，专门用于画图、评估模型，防止原模型受到影响（画图的库对原model会有影响，干脆直接分离开）
import copy
new_model_deep_plottree = copy.deepcopy(model)
new_model_deep_dtreeviz = copy.deepcopy(model)
new_model_deep_eva = copy.deepcopy(model)

print("train_acu:",model.score(X_train,Y_train))# train_acu
print("test_acu:",model.score(X_test,Y_test)) # test_acu

# 《《《plot画图》》》 ---可视化特征属性结果
r = export_text(new_model_shallow_plottree, feature_names= list(X.columns))
print(r)
plt.figure(figsize=(30,10), facecolor ='w')  # facecolor设置背景色
a = tree.plot_tree(new_model_deep_plottree,
                   feature_names = list(X.columns),
                   class_names = ['安静型','中等型','矛盾型'],
                   # label='all',
                   rounded = True,
                   filled = True,
                   fontsize=14,
                   )
plt.savefig("save1_ccp00056.png", dpi=300)
plt.show()

附：用graphviz画图也可以（效果同上）

# 《《《graphviz画图》》》 ---可视化特征属性结果
from sklearn import tree
from IPython.display import Image 
import graphviz
import pydotplus  
dot_data = tree.export_graphviz(new_model_shallow_plottree, out_file=None, 
                         feature_names=list(X.columns), 
                         class_names = ['良','中','优','差'],
                         filled=True, 
                         rounded=True,  
                         special_characters=True,
                         fontname='FangSong')  
dot_data=dot_data.replace('\n','') # 防止出现黑框
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)  
graph.write_pdf("DTtree.pdf")  ## 保存出pdf
Image(graph.create_png()) # 展示在ipy中

附：window中文字体对应的英文

6.2.4用dtreeviz包画更好看的分叉图

# 《《《dtreeviz》》》 ---可视化特征属性结果
from dtreeviz.trees import *
from sklearn import tree
import dtreeviz

viz = dtreeviz.model(new_model_deep_dtreeviz, 
               X_train=X_train, 
               y_train=Y_train,
               target_name='婴儿行为特征',
               feature_names = list(X.columns),
               class_names = ['安静型','中等型','矛盾型'],
              )  
        
v=viz.view() 
v.show()
v.save("sel_tree.svg")  # optionally save as svg

6.3评估

6.3.1ROC

一文详解ROC曲线和AUC值 - 知乎 (zhihu.com)

## ----评估-----ROC、AUC
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from sklearn.preprocessing import label_binarize

# 1.预测概率
probabilities = new_model_deep_eva.predict_proba(X_test) # 返回[预测为0的概率，预测为1的概率，预测为2的概率，预测为3的概率]
#print(probabilities)

# 2.将标签进行二值化处理
y_test_bin = label_binarize(Y_test, classes=np.unique(Y)) # 1列转4列：独热编码
#print(y_test_bin)

# 3.计算每个类别的ROC曲线和AUC值
fpr = dict()
tpr = dict()
roc_auc = dict()
for i in range(len(np.unique(Y))):
    fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test_bin[:, i], probabilities[:, i])
    print(y_test_bin[:, i])
    roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])


# 4.绘制每个类别的ROC曲线
plt.figure()
colors = ['blue', 'green', 'red', 'cyan', 'magenta'] # 设置各个线条颜色
for i, color in zip(range(len(np.unique(Y))), colors):
    plt.plot(fpr[i], tpr[i], color=color, lw=2, label='ROC Curve (Class %d, AUC = %0.2f)' % (i, roc_auc[i]))

plt.plot([0, 1], [0, 1], 'r--')  # 绘制对角线
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver Operating Characteristic (ROC)')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

6.3.2F1、召回率、精确率

#  ----评估-----F1、精确率、召回率
from sklearn.metrics import confusion_matrix, precision_score, recall_score, f1_score

precision = precision_score(Y_test, Y_pred,average='micro')
recall = recall_score(Y_test, Y_pred,average='micro')
f1 = f1_score(Y_test, Y_pred,average='micro')

print('精确率=',precision)
print('召回率=',recall)
print('F1=',f1)

6.3.3混淆矩阵

#  ----评估-----混淆矩阵
cfu_matrix=confusion_matrix(Y_test, Y_pred)
plt.figure(figsize=(50, 16), dpi=600) # 设置画布的大小和dpi，为了使图片更加清晰
plt.matshow(cfu_matrix, cmap='GnBu')  # 按自己需求更改颜色
plt.colorbar()

for i in range(len(cfu_matrix)):
    for j in range(len(cfu_matrix)):
        plt.annotate(cfu_matrix[j, i], xy=(i, j), horizontalalignment='center', verticalalignment='center',fontsize=13)
        
# 绘图格式
plt.tick_params(labelsize=12) # 设置左边和上面的label类别如0,1,2,3,4的字体大小。
plt.ylabel('真实值', fontdict={ 'size': 15}) # 设置字体大小。
plt.xlabel('预测值', fontdict={ 'size': 15})
plt.xticks(range(0,3), labels=['安静型','中等型','矛盾型']) # 将x轴或y轴坐标，刻度 替换为文字
plt.yticks(range(0,3), labels=['安静型','中等型','矛盾型'])
plt.savefig('cm.jpg')
plt.show()

6.4预测结果

data_willpred=pd.read_excel('oridata/t4_willPred.xlsx')
data_willpred=data_willpred[['母亲年龄','CBTS','EPDS','HADS','教育程度']]
ans=model.predict(data_willpred)

# 字典，用于将数值型数据转换为字符串数据
mapping_dict = {0: '良', 1: '中', 2: '优', 3: '差'}
# 将数值型数据转换为字符串数据
str_data_list = [mapping_dict[value] for value in ans]
print(str_data_list)

暂时想到这么多，如有错漏或不一样的见解，请不吝赐教。