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2023-08-24 08:25| 来源: 网络整理| 查看: 265

一、问题描述

某学校为提高教学和思想工作水平，希望能够对学生的学习成绩进行预测，从而提前发现学生的学业问题。为了实现这一目标，该学校整理了 20 年的成绩数据的五门课程的成绩，其中第一学期课程两门，分别为 A 和 B ；第二学期两门课程，分别为 C 和 D ；第三学期一门课程 E。数据存放于 scores.xlsx 文件中（数据集链接放在了文末），各字段的含义如下：在这里插入图片描述现在，你需要根据该学校提供的数据，对数据进行分析，并尝试找到预测课程 C 、 D 、 E 的模型，并对预测模型的性能进行分析。

二、方法要求

要求分别利用 sklearn 提供的线性回归（ Linear Regression ）、岭回归（ Ridge Regression ）、鲁棒回归（使用 Huber Regression ）、支持向量回归（ SVR ）、最近邻回归（ Nearest Neighbors Regression ）、决策树回归（ Decision Trees ）、神经网络回归（ Neural Network Regression ）共七种回归算法实现对成绩的预测。

并对训练出的七种回归器进行性能评估，利用测试集计算七种回归器的四项性能指标：解释方差（ Explained Variance ）、平均绝对误差（ MAE，Mean Absolute Error ）、平均平方误差（ MSE，Mean Squared Error ）和中位绝对误差（ MedAE，Median Absolute Error ）。

三、代码实现

1、线性回归

import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error import sklearn.metrics as metrics from sklearn.model_selection import train_test_split import time # 读表 dataset = pd.read_excel('F:\Desktop\智能物联网课程\scores.xlsx') x1 = dataset.iloc[:, [2, 3]].values # 提取所有的行，索引为2,3的列 x2 = dataset.iloc[:, [2, 3, 4, 5]].values # 提取所有的行，索引为2,3的列 y1 = dataset.iloc[:, 4].values y2 = dataset.iloc[:, 5].values y3 = dataset.iloc[:, 6].values dataset.head() # 数据预处理 X_train_C, X_test_C, y_train_C, y_test_C = train_test_split(x1, y1, test_size=0.3, random_state=0) X_train_D, X_test_D, y_train_D, y_test_D = train_test_split(x1, y2, test_size=0.3, random_state=0) X_train_E, X_test_E, y_train_E, y_test_E = train_test_split(x2, y3, test_size=0.3, random_state=0) # 标准化数据，保证每个维度的特征数据方差为1，均值为0。使得预测结果不会被某些维度过大的特征值而主导 sc = StandardScaler() # 将标准化的数据进行重定义 X_train_C = sc.fit_transform(X_train_C) X_test_C = sc.transform(X_test_C) y_train_C = sc.fit_transform(y_train_C.reshape(-1, 1)) y_test_C = sc.transform(y_test_C.reshape(-1, 1)) X_train_D = sc.fit_transform(X_train_D) X_test_D = sc.transform(X_test_D) y_train_D = sc.fit_transform(y_train_D.reshape(-1, 1)) y_test_D = sc.transform(y_test_D.reshape(-1, 1)) X_train_E = sc.fit_transform(X_train_E) X_test_E = sc.transform(X_test_E) y_train_E = sc.fit_transform(y_train_E.reshape(-1, 1)) y_test_E = sc.transform(y_test_E.reshape(-1, 1)) start = time.perf_counter() # 线性回归 lr = LinearRegression() lr.fit(X_train_C, y_train_C) # 使用训练好的模型对X_test进行预测，结果存储在变量y_pred中 print("score_C的预测结果：") y_pred = lr.predict(X_test_C) print('平均平方误差Mean squared error: %.2f' % mean_squared_error(y_test_C, y_pred)) # 平均平方误差 print('解释方差Explained variance: %.2f' % metrics.explained_variance_score(y_test_C, y_pred)) # 解释方差 print('平均绝对误差Mean Absolute Error: %.2f' % metrics.mean_absolute_error(y_test_C, y_pred)) # 平均绝对误差 print('中位绝对误差edian Absolute Error: %.2f\n' % metrics.median_absolute_error(y_test_C, y_pred)) # 中位绝对误差 lr.fit(X_train_D, y_train_D) print("score_D的预测结果：") y_pred = lr.predict(X_test_D) print('平均平方误差Mean squared error: %.2f' % mean_squared_error(y_test_D, y_pred)) # 平均平方误差 print('解释方差Explained variance: %.2f' % metrics.explained_variance_score(y_test_D, y_pred)) # 解释方差 print('平均绝对误差Mean Absolute Error: %.2f' % metrics.mean_absolute_error(y_test_D, y_pred)) # 平均绝对误差 print('中位绝对误差edian Absolute Error: %.2f\n' % metrics.median_absolute_error(y_test_D, y_pred)) # 中位绝对误差 lr.fit(X_train_E, y_train_E) print("score_E的预测结果：") y_pred = lr.predict(X_test_E) print('平均平方误差Mean squared error: %.2f' % mean_squared_error(y_test_E, y_pred)) # 平均平方误差 print('解释方差Explained variance: %.2f' % metrics.explained_variance_score(y_test_E, y_pred)) # 解释方差 print('平均绝对误差Mean Absolute Error: %.2f' % metrics.mean_absolute_error(y_test_E, y_pred)) # 平均绝对误差 print('中位绝对误差edian Absolute Error: %.2f\n' % metrics.median_absolute_error(y_test_E, y_pred)) # 中位绝对误差 end = time.perf_counter() print('总预测时间: %.8s Seconds' % (end - start))

2、岭回归

import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.metrics import mean_squared_error import sklearn.metrics as metrics from sklearn.model_selection import train_test_split import time # 读表 dataset = pd.read_excel('F:\Desktop\智能物联网课程\scores.xlsx') x1 = dataset.iloc[:, [2, 3]].values # 提取所有的行，索引为2,3的列 x2 = dataset.iloc[:, [2, 3, 4, 5]].values # 提取所有的行，索引为2,3的列 y1 = dataset.iloc[:, 4].values y2 = dataset.iloc[:, 5].values y3 = dataset.iloc[:, 6].values dataset.head() # 数据预处理 X_train_C, X_test_C, y_train_C, y_test_C = train_test_split(x1, y1, test_size=0.3, random_state=0) X_train_D, X_test_D, y_train_D, y_test_D = train_test_split(x1, y2, test_size=0.3, random_state=0) X_train_E, X_test_E, y_train_E, y_test_E = train_test_split(x2, y3, test_size=0.3, random_state=0) # 标准化数据，保证每个维度的特征数据方差为1，均值为0。使得预测结果不会被某些维度过大的特征值而主导 sc = StandardScaler() # 将标准化的数据进行重定义 X_train_C = sc.fit_transform(X_train_C) X_test_C = sc.transform(X_test_C) y_train_C = sc.fit_transform(y_train_C.reshape(-1, 1)) y_test_C = sc.transform(y_test_C.reshape(-1, 1)) X_train_D = sc.fit_transform(X_train_D) X_test_D = sc.transform(X_test_D) y_train_D = sc.fit_transform(y_train_D.reshape(-1, 1)) y_test_D = sc.transform(y_test_D.reshape(-1, 1)) X_train_E = sc.fit_transform(X_train_E) X_test_E = sc.transform(X_test_E) y_train_E = sc.fit_transform(y_train_E.reshape(-1, 1)) y_test_E = sc.transform(y_test_E.reshape(-1, 1)) start = time.perf_counter() # 岭回归 ridge = Ridge() ridge.fit(X_train_C, y_train_C) # 使用训练好的模型对X_test进行预测，结果存储在变量y_pred中 print("score_C的预测结果：") y_pred = ridge.predict(X_test_C) print('平均平方误差Mean squared error: %.2f' % mean_squared_error(y_test_C, y_pred)) # 平均平方误差 print('解释方差Explained variance: %.2f' % metrics.explained_variance_score(y_test_C, y_pred)) # 解释方差 print('平均绝对误差Mean Absolute Error: %.2f' % metrics.mean_absolute_error(y_test_C, y_pred)) # 平均绝对误差 print('中位绝对误差edian Absolute Error: %.2f\n' % metrics.median_absolute_error(y_test_C, y_pred)) # 中位绝对误差 ridge.fit(X_train_D, y_train_D) print("score_D的预测结果：") y_pred = ridge.predict(X_test_D) print('平均平方误差Mean squared error: %.2f' % mean_squared_error(y_test_D, y_pred)) # 平均平方误差 print('解释方差Explained variance: %.2f' % metrics.explained_variance_score(y_test_D, y_pred)) # 解释方差 print('平均绝对误差Mean Absolute Error: %.2f' % metrics.mean_absolute_error(y_test_D, y_pred)) # 平均绝对误差 print('中位绝对误差edian Absolute Error: %.2f\n' % metrics.median_absolute_error(y_test_D, y_pred)) # 中位绝对误差 ridge.fit(X_train_E, y_train_E) print("score_E的预测结果：") y_pred = ridge.predict(X_test_E) print('平均平方误差Mean squared error: %.2f' % mean_squared_error(y_test_E, y_pred)) # 平均平方误差 print('解释方差Explained variance: %.2f' % metrics.explained_variance_score(y_test_E, y_pred)) # 解释方差 print('平均绝对误差Mean Absolute Error: %.2f' % metrics.mean_absolute_error(y_test_E, y_pred)) # 平均绝对误差 print('中位绝对误差edian Absolute Error: %.2f\n' % metrics.median_absolute_error(y_test_E, y_pred)) # 中位绝对误差 end = time.perf_counter() print('总预测时间: %.8s Seconds' % (end - start))

3、其他的回归自己写吧

四、注意点

1、代码中的归一化处理是不关注年份，全部数据进行归一化。严谨的归一化处理应该是根据年份来进行，模型score可以达到90%。 2、代码中的回归模型使用的是默认参数，想得到更精确的结果可以自行调整模型参数。 3、上面的代码不能完全复制，有的回归可能对y_train_C的格式有要求，这个根据给出的error来自行调整。比如在决策树回归中，这一句应该这么写 tree_clf.fit(X_train_C, y_train_C.astype('int'))

五、数据集

链接：https://pan.baidu.com/s/1fr8_1kvYGwm174RbtUd8YA?pwd=kp2t 提取码：kp2t

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