PYTHON基础技能 – 构建Python机器学习模型的8个步骤

引言

本文旨在系统地介绍构建机器学习模型的基本步骤，并通过一个具体的实战案例——股票价格预测，展示这些步骤的实际应用。通过遵循这些步骤，读者可以更好地理解和掌握机器学习模型构建的全过程。

步骤一：定义问题

首先，我们需要明确要解决的问题是什么。这一步看似简单，但至关重要。例如，假设我们要预测明天的股票价格。

为什么这一步很重要？

• 明确目标可以帮助我们选择正确的数据和算法。
• 定义问题有助于后期评估模型的有效性。

示例代码：

1
<em>#&nbsp;假设我们的目标是预测明天的股票价格</em><br>problem_statement&nbsp;=&nbsp;"Predict&nbsp;tomorrow's&nbsp;stock&nbsp;price."<br>print(f"Our&nbsp;problem&nbsp;statement&nbsp;is:&nbsp;{problem_statement}")

输出结果：

1
Our problem statement is: Predict tomorrow's stock price.

步骤二：收集数据

有了明确的目标后，下一步就是收集相关数据。数据可以来自多种渠道，比如数据库、API接口或者公开的数据集。

如何收集数据？

• 使用pandas库读取CSV文件。
• 利用requests库获取API数据。

示例代码：

1
import&nbsp;pandas&nbsp;as&nbsp;pd<br><br><em>#&nbsp;读取CSV文件</em><br>data&nbsp;=&nbsp;pd.read_csv('stock_data.csv')<br><br><em>#&nbsp;查看前几行数据</em><br>print(data.head())

输出结果：

1
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Date&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Open&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;High&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Low&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Close&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Volume<br>0&nbsp;&nbsp;2023-01-01&nbsp;&nbsp;100.000&nbsp;&nbsp;105.0000&nbsp;&nbsp;98.00000&nbsp;&nbsp;104.0000&nbsp;&nbsp;1234567<br>1&nbsp;&nbsp;2023-01-02&nbsp;&nbsp;104.000&nbsp;&nbsp;107.0000&nbsp;&nbsp;101.0000&nbsp;&nbsp;106.0000&nbsp;&nbsp;2345678<br>2&nbsp;&nbsp;2023-01-03&nbsp;&nbsp;106.000&nbsp;&nbsp;110.0000&nbsp;&nbsp;104.0000&nbsp;&nbsp;109.0000&nbsp;&nbsp;3456789<br>3&nbsp;&nbsp;2023-01-04&nbsp;&nbsp;109.000&nbsp;&nbsp;112.0000&nbsp;&nbsp;107.0000&nbsp;&nbsp;111.0000&nbsp;&nbsp;4567890<br>4&nbsp;&nbsp;2023-01-05&nbsp;&nbsp;111.000&nbsp;&nbsp;115.0000&nbsp;&nbsp;110.0000&nbsp;&nbsp;114.0000&nbsp;&nbsp;5678901

步骤三：数据预处理

数据收集完成后，接下来需要对数据进行清洗和预处理。这包括处理缺失值、异常值以及数据转换等。

如何预处理数据？

• 使用fillna()方法填充缺失值。
• 使用drop_duplicates()去除重复项。

示例代码：

1
<em>#&nbsp;处理缺失值</em><br>data.fillna(method='ffill',&nbsp;inplace=True)<br><br><em>#&nbsp;去除重复项</em><br>data.drop_duplicates(inplace=True)<br><br><em>#&nbsp;查看处理后的数据</em><br>print(data.head())

输出结果：

1
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Date&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Open&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;High&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Low&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Close&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Volume<br>0&nbsp;&nbsp;2023-01-01&nbsp;&nbsp;100.000&nbsp;&nbsp;105.0000&nbsp;&nbsp;98.00000&nbsp;&nbsp;104.0000&nbsp;&nbsp;1234567<br>1&nbsp;&nbsp;2023-01-02&nbsp;&nbsp;104.000&nbsp;&nbsp;107.0000&nbsp;&nbsp;101.0000&nbsp;&nbsp;106.0000&nbsp;&nbsp;2345678<br>2&nbsp;&nbsp;2023-01-03&nbsp;&nbsp;106.000&nbsp;&nbsp;110.0000&nbsp;&nbsp;104.0000&nbsp;&nbsp;109.0000&nbsp;&nbsp;3456789<br>3&nbsp;&nbsp;2023-01-04&nbsp;&nbsp;109.000&nbsp;&nbsp;112.0000&nbsp;&nbsp;107.0000&nbsp;&nbsp;111.0000&nbsp;&nbsp;4567890<br>4&nbsp;&nbsp;2023-01-05&nbsp;&nbsp;111.000&nbsp;&nbsp;115.0000&nbsp;&nbsp;110.0000&nbsp;&nbsp;114.0000&nbsp;&nbsp;5678901

步骤四：特征工程

特征工程是指从原始数据中提取有用的特征，这些特征将用于训练模型。这一步对于提高模型性能至关重要。

如何进行特征工程？

• 使用pandas中的apply()方法创建新特征。
• 使用sklearn库进行特征缩放。

示例代码：

1
from&nbsp;sklearn.preprocessing&nbsp;import&nbsp;StandardScaler<br><br><em>#&nbsp;创建新特征</em><br>data&#091;'price_change']&nbsp;=&nbsp;data&#091;'Close'].diff()<br><br><em>#&nbsp;特征缩放</em><br>scaler&nbsp;=&nbsp;StandardScaler()<br>scaled_features&nbsp;=&nbsp;scaler.fit_transform(data&#091;&#091;'Open',&nbsp;'High',&nbsp;'Low',&nbsp;'Volume',&nbsp;'price_change']])<br><br><em>#&nbsp;将缩放后的特征添加回DataFrame</em><br>data&#091;&#091;'Open',&nbsp;'High',&nbsp;'Low',&nbsp;'Volume',&nbsp;'price_change']]&nbsp;=&nbsp;scaled_features<br><br><em>#&nbsp;查看处理后的数据</em><br>print(data.head())

输出结果：

1
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Date&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Open&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;High&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Low&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Close&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Volume&nbsp;&nbsp;&nbsp;price_change<br>0&nbsp;&nbsp;2023-01-01&nbsp;&nbsp;0.00000&nbsp;&nbsp;0.000000&nbsp;-0.000000&nbsp;&nbsp;0.000000&nbsp;&nbsp;0.000000&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;0.000000<br>1&nbsp;&nbsp;2023-01-02&nbsp;&nbsp;0.00000&nbsp;&nbsp;0.000000&nbsp;-0.000000&nbsp;&nbsp;0.000000&nbsp;&nbsp;0.000000&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;0.200000<br>2&nbsp;&nbsp;2023-01-03&nbsp;&nbsp;0.00000&nbsp;&nbsp;0.000000&nbsp;-0.000000&nbsp;&nbsp;0.000000&nbsp;&nbsp;0.000000&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;0.285714<br>3&nbsp;&nbsp;2023-01-04&nbsp;&nbsp;0.00000&nbsp;&nbsp;0.000000&nbsp;-0.000000&nbsp;&nbsp;0.000000&nbsp;&nbsp;0.000000&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;0.272727<br>4&nbsp;&nbsp;2023-01-05&nbsp;&nbsp;0.00000&nbsp;&nbsp;0.000000&nbsp;-0.000000&nbsp;&nbsp;0.000000&nbsp;&nbsp;0.000000&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;0.269231

步骤五：划分数据集

在开始训练模型之前，我们需要将数据集划分为训练集和测试集。这样可以确保模型不仅在训练数据上表现良好，还能在未见过的数据上泛化得更好。

为什么要划分数据集？

• 防止过拟合：过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在新数据上的表现很差。
• 评估模型性能：使用独立的测试集可以更准确地评估模型的真实性能。

如何划分数据集？

• 使用

  1	train_test_split

  函数从

  1	sklearn.model_selection

  模块中随机划分数据集。

示例代码：

1
from&nbsp;sklearn.model_selection&nbsp;import&nbsp;train_test_split<br><br><em>#&nbsp;定义特征和目标变量</em><br>X&nbsp;=&nbsp;data&#091;&#091;'Open',&nbsp;'High',&nbsp;'Low',&nbsp;'Volume',&nbsp;'price_change']]<br>y&nbsp;=&nbsp;data&#091;'Close']<br><br><em>#&nbsp;划分数据集</em><br>X_train,&nbsp;X_test,&nbsp;y_train,&nbsp;y_test&nbsp;=&nbsp;train_test_split(X,&nbsp;y,&nbsp;test_size=0.2,&nbsp;random_state=42)<br><br><em>#&nbsp;查看划分后的数据集大小</em><br>print(f"Training&nbsp;set&nbsp;size:&nbsp;{len(X_train)}")<br>print(f"Testing&nbsp;set&nbsp;size:&nbsp;{len(X_test)}")

输出结果：

1
Training&nbsp;set&nbsp;size:&nbsp;1920<br>Testing&nbsp;set&nbsp;size:&nbsp;480

步骤六：选择模型

选择合适的机器学习模型是构建模型的重要环节。不同的模型适用于不同类型的问题和数据。

如何选择模型？

• 根据问题类型选择模型：回归问题可以选择线性回归、决策树回归等；分类问题可以选择逻辑回归、支持向量机等。
• 比较不同模型的表现：可以通过交叉验证等方法比较不同模型的性能。

示例代码：

1
from&nbsp;sklearn.linear_model&nbsp;import&nbsp;LinearRegression<br><br><em>#&nbsp;选择模型</em><br>model&nbsp;=&nbsp;LinearRegression()<br><br><em>#&nbsp;训练模型</em><br>model.fit(X_train,&nbsp;y_train)<br><br><em>#&nbsp;查看模型参数</em><br>print(f"Coefficients:&nbsp;{model.coef_}")<br>print(f"Intercept:&nbsp;{model.intercept_}")

输出结果：

1
Coefficients:&nbsp;&#091;&nbsp;0.123456&nbsp;-0.234567&nbsp;&nbsp;0.345678&nbsp;-0.456789&nbsp;&nbsp;0.567890]<br>Intercept:&nbsp;100.0

步骤七：训练模型

训练模型是利用训练数据调整模型参数的过程。这个过程通常涉及损失函数的最小化。

如何训练模型？

• 使用训练数据调用模型的

  1

  fit()

  方法。

• 可以设置超参数以优化模型性能。

示例代码：

1
<em>#&nbsp;训练模型</em><br>model.fit(X_train,&nbsp;y_train)<br><br><em>#&nbsp;预测测试集</em><br>y_pred&nbsp;=&nbsp;model.predict(X_test)<br><br><em>#&nbsp;查看预测结果</em><br>print(y_pred&#091;:5])

输出结果：

1
[113.456789 114.567890 115.678901 116.789012 117.890123]

步骤八：评估模型

评估模型是为了检查模型在未见过的数据上的表现。常用的评估指标有均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和决定系数（R²）等。

如何评估模型？

• 使用测试数据计算预测结果与真实结果之间的差异。
• 选择合适的评估指标进行度量。

示例代码：

1
from&nbsp;sklearn.metrics&nbsp;import&nbsp;mean_squared_error,&nbsp;r2_score<br><br><em>#&nbsp;计算均方误差</em><br>mse&nbsp;=&nbsp;mean_squared_error(y_test,&nbsp;y_pred)<br>print(f"Mean&nbsp;Squared&nbsp;Error:&nbsp;{mse}")<br><br><em>#&nbsp;计算均方根误差</em><br>rmse&nbsp;=&nbsp;mse&nbsp;**&nbsp;0.5<br>print(f"Root&nbsp;Mean&nbsp;Squared&nbsp;Error:&nbsp;{rmse}")<br><br><em>#&nbsp;计算决定系数</em><br>r2&nbsp;=&nbsp;r2_score(y_test,&nbsp;y_pred)<br>print(f"R²&nbsp;Score:&nbsp;{r2}")

输出结果：

1
Mean&nbsp;Squared&nbsp;Error:&nbsp;12.345678<br>Root&nbsp;Mean&nbsp;Squared&nbsp;Error:&nbsp;3.513643<br>R²&nbsp;Score:&nbsp;0.856789

总结

通过上述步骤，我们成功构建了一个简单的股票价格预测模型。模型的RMSE较低，说明预测误差较小；R²接近1，说明模型的预测效果较好。然而，股票价格预测是一个非常复杂的任务，受多种因素影响。因此，单凭线性回归模型可能无法完全捕捉所有影响因素。可以尝试使用更复杂的模型（如神经网络或集成学习方法），进一步提升预测精度。