浙大疏锦行001002003004005006007008009010011012013014015016017018019020021022023024025026027028029030031032033034035036037038039040041042043044045046047048049050051052053054055056057058059060061062063064065066067068069070071072073074075076077078079080081082083084085086087088089090091092093094095096097098099100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119120121122123124125126importpandas as pdimportnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltimportseaborn as snsimporttime# 导入 time 库importwarningswarnings.filterwarnings(ignore)plt.rcParams[font.sans-serif][SimHei]plt.rcParams[axes.unicode_minus]False# 防止负号显示问题# 导入 Pipeline 和相关预处理工具fromsklearn.pipelineimportPipeline# 用于创建机器学习工作流fromsklearn.composeimportColumnTransformer# 用于将不同的预处理应用于不同的列之前是对datafame的某一列手动处理如果在pipeline中直接用standardScaler等函数就会对所有列处理所以要用到这个工具fromsklearn.preprocessingimportOrdinalEncoder, OneHotEncoder, StandardScaler# 用于数据预处理fromsklearn.imputeimportSimpleImputer# 用于处理缺失值# 机器学习相关库fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.metricsimportclassification_report, confusion_matrix, accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_scorefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split# 只导入 train_test_split# --- 加载原始数据 ---datapd.read_csv(D:\Desktop\Postgraduate\PythonStudy\Python打卡训练营\Python打卡训练营\python60-days-challenge-master\data.csv)# Pipeline 将直接处理分割后的原始数据 X_train, X_test# 原手动预处理步骤 (将被Pipeline替代):# Home Ownership 标签编码# Years in current job 标签编码# Purpose 独热编码# Term 0 - 1 映射并重命名# 连续特征用众数补全# --- 分离特征和标签 (使用原始数据) ---ydata[Credit Default]Xdata.drop([Credit Default], axis1)# --- 划分训练集和测试集 (在任何预处理之前划分) ---# X_train 和 X_test 现在是原始数据中划分出来的部分不包含你之前的任何手动预处理结果X_train, X_test, y_train, y_testtrain_test_split(X, y, test_size0.2, random_state42)# --- 定义不同列的类型和它们对应的预处理步骤 (这些将被放入 Pipeline 的 ColumnTransformer 中) ---# 这些定义是基于原始数据 X 的列类型来确定的# 识别原始的 object 列 (对应你原代码中的 discrete_features 在预处理前)object_colsX.select_dtypes(include[object]).columns.tolist()# 有序分类特征 (对应你之前的标签编码)# 注意OrdinalEncoder默认编码为0, 1, 2... 对应你之前的1, 2, 3...需要在模型解释时注意# 这里的类别顺序需要和你之前映射的顺序一致ordinal_features[Home Ownership,Years in current job,Term]# 定义每个有序特征的类别顺序这个顺序决定了编码后的数值大小ordinal_categories[[Own Home,Rent,Have Mortgage,Home Mortgage],# Home Ownership 的顺序 (对应1, 2, 3, 4)[ 1 year,1 year,2 years,3 years,4 years,5 years,6 years,7 years,8 years,9 years,10 years],# Years in current job 的顺序 (对应1-11)[Short Term,Long Term]# Term 的顺序 (对应0, 1)]# 先用众数填充分类特征的缺失值然后进行有序编码ordinal_transformerPipeline(steps[(imputer, SimpleImputer(strategymost_frequent)),# 用众数填充分类特征的缺失值(encoder, OrdinalEncoder(categoriesordinal_categories, handle_unknownuse_encoded_value, unknown_value-1))])# 分类特征nominal_features[Purpose]# 使用原始列名# 先用众数填充分类特征的缺失值然后进行独热编码nominal_transformerPipeline(steps[(imputer, SimpleImputer(strategymost_frequent)),# 用众数填充分类特征的缺失值(onehot, OneHotEncoder(handle_unknownignore, sparse_outputFalse))# sparse_outputFalse 使输出为密集数组])# 连续特征# 从X的列中排除掉分类特征得到连续特征列表continuous_featuresX.columns.difference(object_cols).tolist()# 原始X中非object类型的列# 先用众数填充缺失值然后进行标准化continuous_transformerPipeline(steps[(imputer, SimpleImputer(strategymost_frequent)),# 用众数填充缺失值 (复现你的原始逻辑)(scaler, StandardScaler())# 标准化一个好的实践])# --- 构建 ColumnTransformer ---# 将不同的预处理应用于不同的列子集构造一个完备的转化器preprocessorColumnTransformer(transformers[(ordinal, ordinal_transformer, ordinal_features),(nominal, nominal_transformer, nominal_features),(continuous, continuous_transformer, continuous_features)],remainderpassthrough# 保留没有在transformers中指定的列如果存在的话或者 drop 丢弃)# --- 构建完整的 Pipeline ---# 将预处理器和模型串联起来# 使用你原代码中 RandomForestClassifier 的默认参数和 random_state这里的参数用到了元组这个数据结构pipelinePipeline(steps[(preprocessor, preprocessor),# 第一步应用所有的预处理 (ColumnTransformer)(classifier, RandomForestClassifier(random_state42))# 第二步随机森林分类器])# --- 1. 使用 Pipeline 在划分好的训练集和测试集上评估 ---print(--- 1. 默认参数随机森林 (训练集 - 测试集) ---)start_timetime.time()# 记录开始时间# 在原始的 X_train 上拟合整个Pipeline# Pipeline会自动按顺序执行preprocessor的fit_transform(X_train)然后用处理后的数据拟合classifierpipeline.fit(X_train, y_train)# 在原始的 X_test 上进行预测# Pipeline会自动按顺序执行preprocessor的transform(X_test)然后用处理后的数据进行预测pipeline_predpipeline.predict(X_test)end_timetime.time()# 记录结束时间print(f训练与预测耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒)# 使用你原代码的输出格式print(\n默认随机森林 在测试集上的分类报告)# 使用你原代码的输出文本print(classification_report(y_test, pipeline_pred))print(默认随机森林 在测试集上的混淆矩阵)# 使用你原代码的输出文本print(confusion_matrix(y_test, pipeline_pred))