說明：這是一個機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)項目（附帶數(shù)據(jù)+代碼+文檔+視頻講解），如需數(shù)據(jù)+代碼+文檔+視頻講解可以直接到文章最后獲取。
1.項目背景
PSO是粒子群優(yōu)化算法（Particle Swarm Optimization）的英文縮寫，是一種基于種群的隨機優(yōu)化技術(shù)，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。粒子群算法模仿昆蟲、獸群、鳥群和魚群等的群集行為，這些群體按照一種合作的方式尋找食物，群體中的每個成員通過學(xué)習(xí)它自身的經(jīng)驗和其他成員的經(jīng)驗來不斷改變其搜索模式。
本項目通過PSO粒子群優(yōu)化隨機森林分類算法來構(gòu)建分類模型。
2.數(shù)據(jù)獲取
本次建模數(shù)據(jù)來源于網(wǎng)絡(luò)(本項目撰寫人整理而成)，數(shù)據(jù)項統(tǒng)計如下：
數(shù)據(jù)詳情如下(部分展示)：
3.數(shù)據(jù)預(yù)處理
3.1 用Pandas工具查看數(shù)據(jù)
使用Pandas工具的head()方法查看前五行數(shù)據(jù)：
關(guān)鍵代碼：
3.2數(shù)據(jù)缺失查看
使用Pandas工具的info()方法查看數(shù)據(jù)信息：
從上圖可以看到，總共有9個變量，數(shù)據(jù)中無缺失值，共1000條數(shù)據(jù)。
關(guān)鍵代碼：
3.3數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計
通過Pandas工具的describe()方法來查看數(shù)據(jù)的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值、分位數(shù)、最大值。
?關(guān)鍵代碼如下：
4.探索性數(shù)據(jù)分析
4.1 y變量柱狀圖
用Matplotlib工具的plot()方法繪制柱狀圖：
4.2 y=1樣本x1變量分布直方圖
用Matplotlib工具的hist()方法繪制直方圖：
?
4.3 相關(guān)性分析
?
從上圖中可以看到，數(shù)值越大相關(guān)性越強，正值是正相關(guān)、負值是負相關(guān)。
5.特征工程
5.1 建立特征數(shù)據(jù)和標(biāo)簽數(shù)據(jù)
關(guān)鍵代碼如下：
5.2 數(shù)據(jù)集拆分
通過train_test_split()方法按照80%訓(xùn)練集、20%測試集進行劃分，關(guān)鍵代碼如下：
6.構(gòu)建PSO粒子群優(yōu)化隨機森林分類模型
主要使用PSO粒子群算法優(yōu)化隨機森林分類算法，用于目標(biāo)分類。
6.1 PSO粒子群算法尋找最優(yōu)參數(shù)值
最優(yōu)參數(shù)：
6.2 最優(yōu)參數(shù)值構(gòu)建模型?
?
7.模型評估
7.1評估指標(biāo)及結(jié)果
評估指標(biāo)主要包括準(zhǔn)確率、查準(zhǔn)率、查全率、F1分值等等。
從上表可以看出，F(xiàn)1分值為0.9167，說明模型效果良好。
關(guān)鍵代碼如下：
7.2 分類報告
?
從上圖可以看出，分類為0的F1分值為0.92；分類為1的F1分值為0.92。 ?
7.3 混淆矩陣
從上圖可以看出，實際為0預(yù)測不為0的 有13個樣本；實際為1預(yù)測不為1的 有3個樣本，整體預(yù)測準(zhǔn)確率良好。 ?
8.結(jié)論與展望
綜上所述，本項目采用了PSO粒子群算法尋找隨機森林分類算法的最優(yōu)參數(shù)值來構(gòu)建分類模型，最終證明了我們提出的模型效果良好。此模型可用于日常產(chǎn)品的預(yù)測。
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# 項目說明：
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