尝试找到一个kaggle或者其他地方的结构化数据集，用之前的内容完成一个全新的项目，这样你也是独立完成了一个专属于自己的项目。
数据来源：糖尿病分类数据集Kaggle
一、数据预处理
1、读取并查看数据
# 忽略警告
import warnings
warnings.simplefilter('ignore')# 数据处理
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler# 数据可视化
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns# 划分数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split# SMOTE过采样
from imblearn.over_sampling import SMOTE# 模型和评估指标
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 随机森林模型
import xgboost as xgb # XGBoost模型
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix# 时间
import time# 绘制shap图
import shapdt = pd.read_csv(r'C:\Users\acstdm\Desktop\python60-days-challenge-master\项目 5-糖尿病分类问题\Diabetes .csv')
print('数据基本信息：')
print(dt.info())输出：
数据基本信息：
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1000 entries, 0 to 999
Data columns (total 14 columns):# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- ----- 0 ID 1000 non-null int64 1 No_Pation 1000 non-null int64 2 Gender 1000 non-null object 3 AGE 1000 non-null int64 4 Urea 1000 non-null float645 Cr 1000 non-null int64 6 HbA1c 1000 non-null float647 Chol 1000 non-null float648 TG 1000 non-null float649 HDL 1000 non-null float6410 LDL 1000 non-null float6411 VLDL 1000 non-null float6412 BMI 1000 non-null float6413 CLASS 1000 non-null object
dtypes: float64(8), int64(4), object(2)
memory usage: 109.5+ KB
None有1000个样本，无缺失值。
其中Gender（性别）和CLASS（类型）是字符型。
2、特征解释：
- ID：唯一标识符
- No_Pation：患者的另一个标识符。它可能是患者编号或记录 ID。
- Gender：性别
- AGE：年龄
- Urea：血液中的尿素水平（可能以 mg/dL 或 mmol/L 为单位）。尿素是蛋白质代谢的废物，可以指示肾功能。
- Cr：血液中的肌酐水平（可能以 mg/dL 或 μmol/L 为单位）。肌酐是另一种表明肾功能的废物。
- HbA1c：糖化血红蛋白，衡量过去 2-3 个月平均血糖水平的指标（以百分比表示）。
- Chol：血液中的胆固醇水平（可能以 mg/dL 或 mmol/L 为单位）。这通常是指总胆固醇。
- TG：血液中的甘油三酯水平（可能以 mg/dL 或 mmol/L 为单位）。甘油三酯是血液中的一种脂肪。
- HDL：高密度脂蛋白胆固醇水平（通常称为“好”胆固醇，以 mg/dL 或 mmol/L 为单位）。
- LDL：低密度脂蛋白胆固醇水平（通常称为“坏”胆固醇，以 mg/dL 或 mmol/L 为单位）。
- VLDL：极低密度脂蛋白胆固醇水平（以 mg/dL 或 mmol/L 为单位）。
- BMI：体重指数，基于身高和体重的体脂量度指标（计算方法是体重（公斤）除以身高（米）的平方）。
- CLASS：指示患者糖尿病状态的类标签。可能的值似乎是：
- N：非糖尿病
- P：糖尿病前期
- Y：糖尿病
print('\n前五行信息预览')
print(dt.head())输出：
前五行信息预览ID No_Pation Gender AGE Urea Cr HbA1c Chol TG HDL LDL VLDL \
0 502 17975 F 50 4.7 46 4.9 4.2 0.9 2.4 1.4 0.5
1 735 34221 M 26 4.5 62 4.9 3.7 1.4 1.1 2.1 0.6
2 420 47975 F 50 4.7 46 4.9 4.2 0.9 2.4 1.4 0.5
3 680 87656 F 50 4.7 46 4.9 4.2 0.9 2.4 1.4 0.5
4 504 34223 M 33 7.1 46 4.9 4.9 1.0 0.8 2.0 0.4 BMI CLASS
0 24.0 N
1 23.0 N
2 24.0 N
3 24.0 N
4 21.0 N3、数据清洗
在后续的编码过程中，发现编码后反而出现了缺失值，故在此添加一系列代码进行查看。
查看不同分类及其数量：
# 查看不同分类及其数量
print(dt['Gender'].value_counts())
print(dt['CLASS'].value_counts())输出：
Gender
M 565
F 434
f 1
Name: count, dtype: int64
CLASS
Y 840
N 102
P 53
Y 4
N 1
Name: count, dtype: int64查看特征下的不同类别：
dt['CLASS'].unique()输出：
array(['N', 'N ', 'P', 'Y', 'Y '], dtype=object)分析：
Gender有未知分类f，推测是大小写问题，实际为应为F。
CLASS有重名分类Y、N，由上行输出可知是数据集中多打了空格。
添加数据清洗步骤：
将Gender下的类别统一成大写，将CLASS下的类别去除空格
# 数据清洗
dt['Gender'] = dt['Gender'].str.upper() # 统一性别为大写
dt['CLASS'] = dt['CLASS'].str.strip() # 去除类别空格
# 检查一下 处理好了
print(dt['CLASS'].unique())
print(dt['Gender'].unique())
输出：解决了！！
['N' 'P' 'Y']
['F' 'M']4、对离散特征进行编码
# 定义映射矩阵
mapping = {'Gender':{'M':1,'F':0},'CLASS':{'N':0,'P':1,'Y':2}
}
# 进行编码
dt['Gender'] = dt['Gender'].map(mapping['Gender'])
dt['CLASS'] = dt['CLASS'].map(mapping['CLASS'])这样就编码好了。
dt.isnull().sum() # 检查缺失值 无缺失值输出：都没有缺失值，说明前面数据清洗没白做
ID 0
No_Pation 0
Gender 0
AGE 0
Urea 0
Cr 0
HbA1c 0
Chol 0
TG 0
HDL 0
LDL 0
VLDL 0
BMI 0
CLASS 0
dtype: int645、连续特征进行归一化
# 连续特征
continuous_features = ['ID', 'No_Pation', 'Cr', 'BMI']
# 借助sklearn库进行归一化
min_max_scaler = MinMaxScaler() # 实例化
for feature in continuous_features:dt[feature] = min_max_scaler.fit_transform(dt[[feature]])
dt.head()| ID | No_Pation | Gender | AGE | Urea | Cr | HbA1c | Chol | TG | HDL | LDL | VLDL | BMI | CLASS | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 0.627034 | 0.000237 | 0 | 50 | 4.7 | 0.050378 | 4.9 | 4.2 | 0.9 | 2.4 | 1.4 | 0.5 | 0.173913 | 0 |
| 1 | 0.918648 | 0.000452 | 1 | 26 | 4.5 | 0.070529 | 4.9 | 3.7 | 1.4 | 1.1 | 2.1 | 0.6 | 0.139130 | 0 |
| 2 | 0.524406 | 0.000634 | 0 | 50 | 4.7 | 0.050378 | 4.9 | 4.2 | 0.9 | 2.4 | 1.4 | 0.5 | 0.173913 | 0 |
| 3 | 0.849812 | 0.001160 | 0 | 50 | 4.7 | 0.050378 | 4.9 | 4.2 | 0.9 | 2.4 | 1.4 | 0.5 | 0.173913 | 0 |
| 4 | 0.629537 | 0.000452 | 1 | 33 | 7.1 | 0.050378 | 4.9 | 4.9 | 1.0 | 0.8 | 2.0 | 0.4 | 0.069565 | 0 |
二、绘制热力图
continuous_features = ['ID', 'No_Pation', 'AGE', 'Urea', 'Cr', 'HbA1c', 'Chol', 'TG', 'HDL', 'LDL', 'VLDL', 'BMI']# 计算相关系数矩阵 corr()
correlation_matrix = dt[continuous_features].corr()# 设置图片清晰度
plt.rcParams['figure.dpi'] = 300# 绘制热力图
plt.figure(figsize=(12, 10))
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', vmin=-1, vmax=1)
plt.title('Correlation Heatmap of Continuous Features')
plt.show()
三、连续特征箱线图
# 定义要绘制的特征
features = ['AGE', 'Urea', 'HbA1c', 'Chol', 'TG', 'LDL']"""
创建一个2*3的子图
fig:代表整个2*3的大画布
axes:是一个2*3数组, 通过axes[i][j]访问每个子图
"""
fig, axes = plt.subplots(2, 3, figsize=(12, 8))# 设置分辨率
plt.rcParams['figure.dpi'] = 300# 遍历特征并绘制箱线图 enumerate
for i, feature in enumerate(features):x = i // 3 # 计算当前子图的行索引y = i % 3 # 计算当前子图的列索引# 绘制箱线图 boxplot()axes[x][y].boxplot(dt[feature].dropna())axes[x][y].set_title(f"boxplot of {feature}")axes[x][y].set_ylabel(feature)# 调整布局 tight_layout()
plt.tight_layout()# 显示图形 show()
plt.show()
四、模型训练
1、划分数据集
X = dt.drop(['CLASS'], axis=1) # 特征
y = dt['CLASS'] # 标签
# 8:2划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)2、基准模型
（1）默认随机森林模型
# --- 1.默认参数随机森林模型 ---
print("--- 1.默认参数随机森林模型 ---")
start_time = time.time()
rf_model = RandomForestClassifier(random_state=42)
rf_model.fit(X_train, y_train)
rf_pred = rf_model.predict(X_test)
end_time = time.time()
print(f"随机森林模型训练时间:{end_time - start_time:.4f}, 秒")
print(f"默认随机森林模型准确率:", accuracy_score(y_test, rf_pred))
# ！！！该项目是三分类问题，需要修改average参数
print(f"默认随机森林模型f1分数:{f1_score(y_test, rf_pred, average='weighted'):.4f}")
print(f"默认随机森林模型召回率:{recall_score(y_test, rf_pred, average='weighted'):.4f}")
print(f"默认随机森林分类报告:\n", classification_report(y_test, rf_pred))
print(f"默认随机森林混淆矩阵:\n", confusion_matrix(y_test, rf_pred))
print('*' * 55)输出：
--- 1.默认参数随机森林模型 ---
随机森林模型训练时间:0.1872, 秒
默认随机森林模型准确率: 0.995
默认随机森林模型f1分数:0.9951
默认随机森林模型召回率:0.9950
默认随机森林分类报告:precision recall f1-score support0 0.95 1.00 0.98 211 1.00 1.00 1.00 62 1.00 0.99 1.00 173accuracy 0.99 200macro avg 0.98 1.00 0.99 200
weighted avg 1.00 0.99 1.00 200默认随机森林混淆矩阵:[[ 21 0 0][ 0 6 0][ 1 0 172]]
*******************************************************！！！该项目是三分类问题，需要修改average参数
f1_score参数说明（根据需求选择）：
- average='micro' ：全局统计TP/FP/FN计算
- average='macro' ：各类别平等权重
- average='weighted' ：按样本数量加权平均
- average=None ：返回每个类别的单独分数
建议使用macro或weighted参数。
（2）默认XGBoost模型
# --- 2.默认参数xgbboost模型 ---
print("--- 2.默认参数xgbboost模型 ---")
start_time = time.time()
xgb_model = xgb.XGBClassifier(random_state=42)
xgb_model.fit(X_train, y_train)
xgb_pred = xgb_model.predict(X_test)
end_time = time.time()
print(f"xgbboost模型训练时间:{end_time - start_time:.4f}, 秒")
print(f"默认xgbboost模型准确率:", accuracy_score(y_test, xgb_pred))
# ！！！该项目是三分类问题，需要修改average参数
print(f"默认xgbboost模型f1分数:{f1_score(y_test, xgb_pred, average='weighted'):.4f}")
print(f"默认xgbboost模型召回率:{recall_score(y_test, xgb_pred, average='weighted'):.4f}")
print(f"默认xgbboost分类报告:\n", classification_report(y_test, xgb_pred))
print(f"默认xgbboost混淆矩阵:\n", confusion_matrix(y_test, xgb_pred))
print('*' * 55)输出：
--- 2.默认参数xgbboost模型 ---
xgbboost模型训练时间:0.2230, 秒
默认xgbboost模型准确率: 0.99
默认xgbboost模型f1分数:0.9900
默认xgbboost模型召回率:0.9900
默认xgbboost分类报告:precision recall f1-score support0 0.95 0.95 0.95 211 1.00 1.00 1.00 62 0.99 0.99 0.99 173accuracy 0.99 200macro avg 0.98 0.98 0.98 200
weighted avg 0.99 0.99 0.99 200默认xgbboost混淆矩阵:[[ 20 0 1][ 0 6 0][ 1 0 172]]
*******************************************************3、处理不平衡数据后的模型
使用smote进行过采样，然后使用随机森林进行分类。
smote = SMOTE(random_state=42)
X_train_smote, y_train_smote = smote.fit_resample(X_train, y_train)
print("SMOTE过采样后训练集的形状:", X_train_smote.shape, y_train_smote.shape)
print("训练集的形状:", X_train.shape, y_train.shape)print("\n--- 3.SMOTE过采样的随机森林模型 ---")
start_time = time.time()
rf_model = RandomForestClassifier(random_state=42)
rf_model.fit(X_train_smote, y_train_smote)
rf_pred = rf_model.predict(X_test)
end_time = time.time()print(f"随机森林模型训练时间:{end_time - start_time:.4f}, 秒")
print(f"默认随机森林分类报告:\n", classification_report(y_test, rf_pred))
print(f"默认随机森林混淆矩阵:\n", confusion_matrix(y_test, rf_pred))
print('*' * 55)输出：
SMOTE过采样后训练集的形状: (2013, 13) (2013,)
训练集的形状: (800, 13) (800,)--- 3.SMOTE过采样的随机森林模型 ---
随机森林模型训练时间:0.3746, 秒
默认随机森林分类报告:precision recall f1-score support0 0.95 1.00 0.98 211 1.00 1.00 1.00 62 1.00 0.99 1.00 173accuracy 0.99 200macro avg 0.98 1.00 0.99 200
weighted avg 1.00 0.99 1.00 200默认随机森林混淆矩阵:[[ 21 0 0][ 0 6 0][ 1 0 172]]
*******************************************************4、修改权重的随机森林模型
# 关键 定义带权重的模型
rf_model_weighted = RandomForestClassifier(random_state=42,class_weight='balanced'
)五、可解释性分析 shap图
初始化 SHAP 解释器
# 初始化 SHAP 解释器
explainer = shap.TreeExplainer(rf_model)
shap_values = explainer.shap_values(X_test)
找和测试集形状一样的shap_values输出值
# 找和测试集形状一样的shap_values输出值
print(shap_values[:, :, 0].shape)
print(X_test.shape)输出：
(200, 13)
(200, 13)1、SHAP 特征重要性条形图
# --- 1. SHAP 特征重要性条形图 （Summary Plot - Bar） ---
plt.figure(figsize=(10, 6))
shap.summary_plot(shap_values[:, :, 0], X_test, plot_type="bar",show=False) # 只显示第一个类别（0）的条形图
2、特征重要性蜂巢图
shap.summary_plot(shap_values[:, :, 0], X_test, plot_type="violin", show=False)
plt.title("SHAP Feature Importance")
plt.show()
3、SHAP 依赖性图
shap.dependence_plot("BMI", shap_values[:, :, 0], X_test, interaction_index="AGE")
shap.dependence_plot("HbA1c", shap_values[:, :, 0], X_test, interaction_index="AGE")
@ 浙大疏锦行
