【机器学习实战】Baseline精读笔记

比赛用到的库

1. numpy：提供（多维）数组操作

2. pandas：提供数据结构、数据分析

3. catboost：用于机器学习的库，特别是分类和回归任务

4. sklearn.model_selection：包含模型选择的多种方法，如交叉验证

5. sklearn.metrics：包含评估模型性能的多种指标，提供如accuracy_score这样的方法

6. sklearn.feature_extraction.text：提供将文本转换为特征向量的TF-idf向量化器

7. rdkit：化学信息学和机器学习软件，处理化学结构

8. tqdm：用于在长循环中添加进度条的库

9. sys：与Python解释器密切相关的模块和由解释器使用或维护的变量和函数

10. os：提供与操作系统交互的功能

11. gc：垃圾收集器接口：用于手动标记对象为可删除

12. re：正则表达式库，用于字符串搜索和替换

13. argparse：用于编写用户友好的命令行接口

14. warnings：用于发出警告，或忽略警告。

使用到的关键的库文档链接：

numpy：NumPy 参考 — NumPy v2.0 手册

pandas：API reference — pandas 2.2.2 documentation (pydata.org)

catboost：CatBoost | CatBoost

sklearn：API Reference — scikit-learn 1.5.1 documentation

rdkit：RDKit中文教程 — RDKit 中文教程 2020.09 文档 (chenzhaoqiang.com)

sys：sys — System-specific parameters and functions — Python 3.12.4 documentation

库的导入

import numpy as np
import pandas as pd
from catboost import CatBoostClassifier
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold, KFold, GroupKFold
from sklearn.metrics import f1_score
from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import Descriptors
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import tqdm, sys, os, gc, re, argparse, warnings
warnings.filterwarnings('ignore') # 忽略警告

数据预处理

train = pd.read_excel('./dataset-new/traindata-new.xlsx')
test = pd.read_excel('./dataset-new/testdata-new.xlsx')# test数据不包含 DC50 (nM) 和 Dmax (%)
train = train.drop(['DC50 (nM)', 'Dmax (%)'], axis=1)# 定义了一个空列表drop_cols，用于存储在测试数据集中非空值小于10个的列名。
drop_cols = []
for f in test.columns:if test[f].notnull().sum() < 10:drop_cols.append(f)# 使用drop方法从训练集和测试集中删除了这些列，以避免在后续的分析或建模中使用这些包含大量缺失值的列
train = train.drop(drop_cols, axis=1)
test = test.drop(drop_cols, axis=1)# 使用pd.concat将清洗后的训练集和测试集合并成一个名为data的DataFrame，便于进行统一的特征工程处理
data = pd.concat([train, test], axis=0, ignore_index=True)
cols = data.columns[2:]

除此之外，数据预处理可以使用数据增强、数据清洗、手动扩充等方法。

特征工程

# 将SMILES转换为分子对象列表,并转换为SMILES字符串列表
data['smiles_list'] = data['Smiles'].apply(lambda x:[Chem.MolToSmiles(mol, isomericSmiles=True) for mol in [Chem.MolFromSmiles(x)]])
data['smiles_list'] = data['smiles_list'].map(lambda x: ' '.join(x))  # 使用TfidfVectorizer计算TF-IDF
tfidf = TfidfVectorizer(max_df = 0.9, min_df = 1, sublinear_tf = True)
res = tfidf.fit_transform(data['smiles_list'])# 将结果转为dataframe格式
tfidf_df = pd.DataFrame(res.toarray())
tfidf_df.columns = [f'smiles_tfidf_{i}' for i in range(tfidf_df.shape[1])]# 按列合并到data数据
data = pd.concat([data, tfidf_df], axis=1)# 自然数编码
def label_encode(series):unique = list(series.unique())return series.map(dict(zip(unique, range(series.nunique()))))for col in cols:if data[col].dtype == 'object':data[col]  = label_encode(data[col])train = data[data.Label.notnull()].reset_index(drop=True)
test = data[data.Label.isnull()].reset_index(drop=True)# 特征筛选
features = [f for f in train.columns if f not in ['uuid','Label','smiles_list']]# 构建训练集和测试集
x_train = train[features]
x_test = test[features]# 训练集标签
y_train = train['Label'].astype(int)

特征工程是构建一个良好的机器学习模型的关键步骤。有用的特征使得模型表现更好。

在这个特征工程中，使用了具有关键特征的简单模型，要想用最佳方式完成特征工程，必须对问题的领域有一定的了解，并且很大程度上取决于相关数据。

特征方程不仅仅是创建新特征，还包括不同类型的归一化和转换。

在这一段代码里，没有归一化流程，只有转换。

常见的归一化手段：

• Min-Max缩放
• Z-score标准化
• Robust缩放

而在这段代码里：

• SMILES转换：使用RDKit库将数据集中的SMILES字符串转换回字符串的列表。这是特征工程的一部分：这是为了便于下一步特征的提取，SMILES可以使用TF-IDF计算方法。这是一种数据预处理的手段。

• 字符串处理：将SMILES字符串列表转换为单个字符串，每个SMILES之间用空格分隔。

• TF-IDF计算：使用TfidfVectorizer从处理后的SMILES字符串创建TF-IDF特征矩阵，TF-IDF是一种词文本的统计学方法，用于统计词文本在文件中出现的频率，衡量该词条的重要程度。这是一种特征提取手段。

• 自然数编码：定义了一个函数label_encode，将分类特征（对象类型）转换为整数编码。首先，它接受一个pandas Series作为输入，获取Series中的唯一值列表，然后创建一个字典，将每个唯一值映射到一个整数，最后使用这个字典将原始Series中的每个值映射到相应的整数。检测到object类型，就应用label_encode进行编码。这样的编码方式比较直观，同时符合需要顺序的特点。

• 特征和标签准备：对于所有的特征列（cols），如果它们的数据类型是对象（通常表示为字符串），则应用自然数编码；从合并后的数据集中分离出训练集和测试集，其中训练集包含标签（Label），测试集不包含。

• 特征和标签的筛选：由于不需要uuid、Label和smiles_list，剔除并提取标签列。

• 数据类型转换：将Label转换为整数类型，便于训练。

模型训练与预测

def cv_model(clf, train_x, train_y, test_x, clf_name, seed=2022):kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=seed)train = np.zeros(train_x.shape[0])test = np.zeros(test_x.shape[0])cv_scores = []# 100， 1 2 3 4 5# 1 2 3 4    5# 1 2 3 5。  4# 1for i, (train_index, valid_index) in enumerate(kf.split(train_x, train_y)):print('************************************ {} {}************************************'.format(str(i+1), str(seed)))trn_x, trn_y, val_x, val_y = train_x.iloc[train_index], train_y[train_index], train_x.iloc[valid_index], train_y[valid_index]params = {'learning_rate': 0.1, 'depth': 6, 'l2_leaf_reg': 10, 'bootstrap_type':'Bernoulli','random_seed':seed,'od_type': 'Iter', 'od_wait': 100, 'allow_writing_files': False, 'task_type':'CPU'}model = clf(iterations=20000, **params, eval_metric='AUC')model.fit(trn_x, trn_y, eval_set=(val_x, val_y),metric_period=100,cat_features=[], use_best_model=True, verbose=1)val_pred  = model.predict_proba(val_x)[:,1]test_pred = model.predict_proba(test_x)[:,1]train[valid_index] = val_predtest += test_pred / kf.n_splitscv_scores.append(f1_score(val_y, np.where(val_pred>0.5, 1, 0)))print(cv_scores)print("%s_score_list:" % clf_name, cv_scores)print("%s_score_mean:" % clf_name, np.mean(cv_scores))print("%s_score_std:" % clf_name, np.std(cv_scores))return train, testcat_train, cat_test = cv_model(CatBoostClassifier, x_train, y_train, x_test, "cat")pd.DataFrame({'uuid': test['uuid'],'Label': np.where(cat_test>0.5, 1, 0)}
).to_csv('submit.csv', index=None)

代码定义了一个名为cv_model的函数，用于交叉验证和预测。这段代码的核心是交叉验证和CatBoost训练模型。

K折交叉验证

交叉检验是评估模型性能的常用方法。交叉检验是使用训练数据集来训练模型，然后使用测试数据集来评估模型性能。*一轮交叉验证包括将数据样本划分为互补子集，对一个子集（称为训练集）执行分析，并在另一个子集（称为验证集或测试集）上验证分析结果。为了减少可变性，在大多数方法中，使用不同的分区执行多轮交叉验证，并且在这些回合中验证结果被组合（例如，平均）以估计最终的预测模型。（引自：维基百科）*作者使用了暂留集(hold-out set)这种方法：在一部分上训练模型，然后在另一部分上检查其性能。这也是交叉检验的一种。

选择正确的交叉检验取决于所处理的数据集。在一个数据集上适用的交叉检验并不一定就适合别的数据集。

有几种交叉检验技术最为流行和广泛使用：

• k折交叉检验

• 分层k折交叉检验

• 留一交叉检验

• 分组k折交叉检验

交叉检验是将训练数据分层几个部分，在一部分上训练模型，在其余部分上测试。

得到一个数据集来构建机器学习模型时，可以把他们分为两个不同的集：训练集和验证集。训练集用来训练模型，验证集用来评估模型。实际上很多人会用第三个集：测试集，在下述代码中只使用两个集。

我们可以将数据分为k个互不关联的不同集合，即所谓的k折交叉验证。这样每一个不同的集合称为一个“褶皱”。

注意，交叉验证非常强大，几乎所有类型的数据集都可以使用此流程。

在本例Baseline里，Kfold进行了5折交叉验证。

CatBoost分类器训练模型

最大迭代次数是iterations=20000，eval_metric=‘AUC’，表示使用AUC作为评估指标。

AUC（Area Under the ROC Curve）是一种评价二分类模型性能的指标之一，ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线是基于不同的分类阈值计算得出的，展示了在各种阈值下真阳性率（True Positive Rate，即召回率）和假阳性率（False Positive Rate）之间的权衡。

具体来说：

• ROC 曲线：ROC 曲线是以假阳性率（FPR）为横轴，真阳性率（TPR）为纵轴绘制的曲线。在理想情况下，ROC 曲线应该尽量靠近左上角，表示在保持高真阳性率的同时，尽量低假阳性率。

• AUC 值：AUC 值是 ROC 曲线下的面积，即 Area Under the ROC Curve。AUC 的取值范围在 0 到 1 之间，通常用来表示分类器的性能。AUC 值越大，说明模型在不同阈值下的性能越好。

接着，使用验证集val_x和val_y对模型进行评估，获取预测概率val_pred。

使用测试集test_x获取测试集预测概率test_pred。

F1_score（F1分数）：$F1=\frac{2\ast TF}{2\ast TF+FP+FN}$，它是精确度和召回率的调和平均值，是衡量测试准确度的标准。可能的最高值为1，表示完美的精确度和召回率。

精准率（P,Precision）：它用于衡量模型的查准性能，正确预测的样本中，预测为正的样本的比例。

召回率（R,Recall）：它用于衡量模型的查全性能，预测为正的样本中，实际为正的样本的比例。

CatBoost 是一种高效的梯度提升算法（Gradient Boosting），专为处理分类特征和提高机器学习模型性能而设计。以下是 CatBoost 的主要特点和使用说明：

1. 梯度提升算法

CatBoost 属于梯度提升算法家族，通过迭代训练一组弱学习器（通常是决策树）来提高预测准确性。每一步都会根据前一步模型的错误来改进当前模型。

2. 处理分类特征

CatBoost 的一个显著优势是能够直接处理分类特征，无需将它们转换为数值形式（如独热编码）。CatBoost 采用了专门的技术来编码分类特征，简化了数据预处理过程，并且往往能提升模型性能。

3. 高性能

• 优化的计算效率：CatBoost 进行了许多优化，能够高效地进行梯度提升训练。
• 支持并行计算和 GPU 加速：CatBoost 支持多线程计算和 GPU 加速，能显著缩短训练时间。

4. 正则化

CatBoost 默认包含 L2 正则化等技术来防止模型过拟合，提高模型的泛化能力。

5. 兼容性

CatBoost 支持分类（如二分类、多分类）和回归任务。你可以在 CPU 或 GPU 上训练模型，适用于各种硬件配置。

CatBoost接收的主要的参数有最大迭代次数iterations，最大深度depth，学习率learning_rate（梯度学习算法中控制每棵树贡献的步长大小的参数，通常小于1），分类特征cat_features，它是一个用于指定哪些特征是分类变量的列表。CatBoost可以直接处理这些分类特征，而不依赖于数值转换。