当前位置：首页 > news >正文

Kaggle:收入分类

news 2025/9/8 16:16:03

先看一下数据的统计信息

import pandas as pd   # 加载数据（保留原路径，但在实际应用中建议使用相对路径或环境变量）  
data = pd.read_csv(r"C:\Users\11794\Desktop\收入分类\training.csv", encoding='utf-8', encoding_errors='replace')  # 查看数据信息和描述 
data.info()data.head()data.describe()

数据是已经处理好了的，利用代码绘制热力图查看各特征间的相关性

import pandas as pd  
import seaborn as sns  
import matplotlib.pyplot as plt  # 加载数据（保留原路径，但在实际应用中建议使用相对路径或环境变量）  
data = pd.read_csv(r"C:\Users\11794\Desktop\收入分类\training.csv", encoding='utf-8', encoding_errors='replace')  # 绘制热力图  
# 选择数值列进行相关性分析  
numerical_columns = data.select_dtypes(include=['int64', 'float64']).columns
# 计算相关性矩阵  
correlation_matrix = data[numerical_columns].corr()  
# 绘制热力图  
plt.figure(figsize=(12, 10))  
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', linewidths=0.5)  
plt.title('Correlation Heatmap')  
plt.savefig('correlation_heatmap.png', bbox_inches='tight')  # 保存热力图到当前目录

Class列为分类目标，可以看到有些列和他的相关性达到了0.9以上，这里就能估计出来模型效果会很好。

决策树模型分类‘Class’

import pandas as pd    
from sklearn.model_selection import train_test_split    
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier  # 导入决策树分类器  
from sklearn.metrics import classification_report    
import matplotlib.pyplot as plt    
from sklearn.metrics import roc_curve, auc  
import numpy as np  # 加载数据（假设数据保存在CSV文件中）    
data = pd.read_csv(r"C:\Users\11794\Desktop\收入分类\training.csv", encoding='utf-8', encoding_errors='replace')   
test_data = pd.read_csv(r"C:\Users\11794\Desktop\收入分类\testing.csv", encoding='utf-8', encoding_errors='replace')    # 选择特征和目标变量    
X = data.drop(['id', 'Class'], axis=1)   
y = data['Class']  # 目标变量是'Class'列    # 数据分割    
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.01, random_state=42)    # 创建并训练模型    
# 使用决策树分类器  
model = DecisionTreeClassifier(max_depth=30, random_state=42)  # 修改此行  
model.fit(X_train, y_train)    # 预测测试集并评估模型    
y_pred = model.predict(X_test)    
print(classification_report(y_test, y_pred))  # 打印分类报告  # 选择test_data中的特征列    
test_X = test_data.drop(['id'], axis=1)    
# 使用训练好的模型进行预测    
test_y_pred = model.predict(test_X)