今日任务

1. 不平衡数据集的处理策略：过采样、修改权重、修改阈值
2. 交叉验证代码

# 不平衡数据处理需要安装imbalanced-learn库
# 这个库是专门用于处理不平衡数据集的，提供了多种重采样方法
# !pip install -U imbalanced-learn 

1.过采样

（1）随机过采样

# 1. 随机过采样
from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
ros = RandomOverSampler(random_state=42) # 创建随机过采样对象
X_train_ros, y_train_ros = ros.fit_resample(X_train, y_train) # 对训练集进行随机过采样

print("随机过采样后训练集的形状：", X_train_ros.shape, y_train_ros.shape) 

# 训练随机森林模型（使用随机过采样后的训练集）
rf_model_ros = RandomForestClassifier(random_state=42)
start_time_ros = time.time()
rf_model_ros.fit(X_train_ros, y_train_ros)
end_time_ros = time.time()

print(f"随机过采样后训练与预测耗时: {end_time_ros - start_time_ros:.4f} 秒")

# 在测试集上预测
rf_pred_ros = rf_model_ros.predict(X_test)

print("\n随机过采样后随机森林 在测试集上的分类报告：")
print(classification_report(y_test, rf_pred_ros))
print("随机过采样后随机森林 在测试集上的混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, rf_pred_ros))

（2）SMOTE过采样

# 2. SMOTE过采样
from imblearn.over_sampling import SMOTE 
smote = SMOTE(random_state=42)
X_train_smote, y_train_smote = smote.fit_resample(X_train, y_train)

print("SMOTE过采样后训练集的形状：", X_train_smote.shape, y_train_smote.shape)

# 训练随机森林模型（使用SMOTE过采样后的训练集）
rf_model_smote = RandomForestClassifier(random_state=42)
start_time_smote = time.time()
rf_model_smote.fit(X_train_smote, y_train_smote)
end_time_smote = time.time()

print(f"SMOTE过采样后训练与预测耗时: {end_time_smote - start_time_smote:.4f} 秒")

# 在测试集上预测
rf_pred_smote = rf_model_smote.predict(X_test)

print("\nSMOTE过采样后随机森林 在测试集上的分类报告：")
print(classification_report(y_test, rf_pred_smote))
print("SMOTE过采样后随机森林 在测试集上的混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, rf_pred_smote))

2.修改权重

（1）默认参数

import numpy as np # 引入 numpy 用于计算平均值等
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold, cross_validate # 引入分层 K 折和交叉验证工具
from sklearn.metrics import make_scorer, accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, confusion_matrix, classification_report
import time
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

# 假设 X_train, y_train, X_test, y_test 已经准备好
# X_train, y_train 用于交叉验证和最终模型训练
# X_test, y_test 用于最终评估

# --- 1. 默认参数的随机森林 (原始代码，作为对比基准) ---
print("--- 1. 默认参数随机森林 (训练集 -> 测试集) ---")
start_time = time.time()
rf_model_default = RandomForestClassifier(random_state=42)
rf_model_default.fit(X_train, y_train)
rf_pred_default = rf_model_default.predict(X_test)
end_time = time.time()
print(f"默认模型训练与预测耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒")
print("\n默认随机森林 在测试集上的分类报告：")
print(classification_report(y_test, rf_pred_default))
print("默认随机森林 在测试集上的混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, rf_pred_default))
print("-" * 50)

（2）确定少数类标签（修改权重前一定要做）

# 确定少数类标签 (非常重要！)
# 假设是二分类问题，我们需要知道哪个是少数类标签才能正确解读 recall, precision, f1
# 例如，如果标签是 0 和 1，可以这样查看：
counts = np.bincount(y_train)
minority_label = np.argmin(counts) # 找到计数最少的类别的标签
majority_label = np.argmax(counts)
print(f"训练集中各类别数量: {counts}")
print(f"少数类标签: {minority_label}, 多数类标签: {majority_label}")
# !!下面的 scorer 将使用这个 minority_label !!

（3）修改权重

# 定义带权重的模型
rf_model_weighted = RandomForestClassifier(
    random_state=42,
    class_weight='balanced'  # 关键：自动根据类别频率调整权重
    # class_weight={minority_label: 10, majority_label: 1} # 或者可以手动设置权重字典
)

（4）常规

# 设置交叉验证策略 (使用 StratifiedKFold 保证每折类别比例相似)
cv_strategy = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) # 5折交叉验证

# 定义用于交叉验证的评估指标
# 特别关注少数类的指标，使用 make_scorer 指定 pos_label
# 注意：如果你的少数类标签不是 1，需要修改 pos_label
scoring = {
    'accuracy': 'accuracy',
    'precision_minority': make_scorer(precision_score, pos_label=minority_label, zero_division=0),
    'recall_minority': make_scorer(recall_score, pos_label=minority_label),
    'f1_minority': make_scorer(f1_score, pos_label=minority_label)
}

print(f"开始进行 {cv_strategy.get_n_splits()} 折交叉验证...")
start_time_cv = time.time()

# 执行交叉验证 (在 X_train, y_train 上进行)
# cross_validate 会自动完成训练和评估过程
cv_results = cross_validate(
    estimator=rf_model_weighted,
    X=X_train,
    y=y_train,
    cv=cv_strategy,
    scoring=scoring,
    n_jobs=-1, # 使用所有可用的 CPU 核心
    return_train_score=False # 通常我们更关心测试折的得分
)

end_time_cv = time.time()
print(f"交叉验证耗时: {end_time_cv - start_time_cv:.4f} 秒")

# 打印交叉验证结果的平均值
print("\n带权重随机森林 交叉验证平均性能 (基于训练集划分)：")
for metric_name, scores in cv_results.items():
    if metric_name.startswith('test_'): # 我们关心的是在验证折上的表现
         # 提取指标名称（去掉 'test_' 前缀）
        clean_metric_name = metric_name.split('test_')[1]
        print(f"  平均 {clean_metric_name}: {np.mean(scores):.4f} (+/- {np.std(scores):.4f})")

print("-" * 50)

（5）修改权重后的模型，模型评估

start_time_final = time.time()
# 使用与交叉验证中相同的设置来训练最终模型
rf_model_weighted_final = RandomForestClassifier(
    random_state=42,
    class_weight='balanced'
)
rf_model_weighted_final.fit(X_train, y_train) # 在整个训练集上训练
rf_pred_weighted = rf_model_weighted_final.predict(X_test) # 在测试集上预测
end_time_final = time.time()

print(f"最终带权重模型训练与预测耗时: {end_time_final - start_time_final:.4f} 秒")
print("\n带权重随机森林 在测试集上的分类报告：")
# 确保 classification_report 也关注少数类 (可以通过 target_names 参数指定标签名称)
# 或者直接查看报告中少数类标签对应的行
print(classification_report(y_test, rf_pred_weighted)) # , target_names=[f'Class {majority_label}', f'Class {minority_label}'] 如果需要指定名称
print("带权重随机森林 在测试集上的混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, rf_pred_weighted))
print("-" * 50)

# 对比总结 (简单示例)
print("性能对比 (测试集上的少数类召回率 Recall):")
recall_default = recall_score(y_test, rf_pred_default, pos_label=minority_label)
recall_weighted = recall_score(y_test, rf_pred_weighted, pos_label=minority_label)
print(f"  默认模型: {recall_default:.4f}")
print(f"  带权重模型: {recall_weighted:.4f}")

作业：

从示例代码可以看到 效果没有变好，所以很多步骤都是理想是好的，但是现实并不一定可以变好。这个实验仍然有改进空间，如下。

1. 没做smote+过采样+修改权重的组合策略，有可能一起做会变好。

2. 没有调参，有可能调参后再取上述策略可能会变好

针对上面这2个探索路径，继续尝试下去，看看是否符合猜测。