妈妈，教你建模和调优，不再是痴心妄想！

见解分享

2024-02-22 23:09:42

还记得前不久那篇广受好评的《如何教妈妈学会数据准备》吗？今天，我们又来了！这次，我们将踏上新的征程，带你解锁建模和调优的奥秘。

直奔主题，建模篇

在数据准备的坚实基础上，我们再添上一列名为「seed1」的砝码。这列数据中的数字可非比寻常，它们代表着我们已知的目标用户（1）和非目标用户（0）。

调优舞台，火力全开

建模完毕，调优登场！调优的过程就好比艺术创作，需要细心雕琢。我们拿出最锋利的工具，不断调整模型的参数，使其以最佳状态迎接挑战。

独门秘籍，信手拈来

数据切分，暗藏玄机： 我们将数据一分为二，一部分训练模型，另一部分检验模型的成果，这可是确保模型可靠性的关键哦！
交叉验证，取长补短： 为了防止模型过于依赖某一部分数据，我们采用交叉验证的方法，让数据轮流上阵，全方位检验模型的稳定性。
调参利器，如虎添翼： 为了找到模型的最佳参数，我们使用网格搜索等工具，让电脑帮我们自动搜索，省时又省力。

示例代码，亲测有效

# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据切分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[['feature1', 'feature2']], data['target'], test_size=0.25, random_state=1)

# 模型训练
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# 模型调优
param_grid = {
    'n_estimators': [100, 200, 300],
    'max_depth': [5, 10, 15]
}
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 模型评估
print(grid_search.best_params_)
print(grid_search.best_score_)