人工智能和機器學(xué)習(xí)之分類算法：隨機森林：數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程

人工智能和機器學(xué)習(xí)之分類算法：隨機森林：數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程1人工智能和機器學(xué)習(xí)之分類算法：隨機森林1.1隨機森林簡介1.1.11隨機森林的基本概念隨機森林(RandomForest)是一種集成學(xué)習(xí)方法，由LeoBreiman在2001年提出。它通過構(gòu)建多個決策樹并綜合它們的預(yù)測結(jié)果來提高模型的準確性和穩(wěn)定性。隨機森林中的“隨機”體現(xiàn)在兩個方面：一是隨機選擇樣本，二是隨機選擇特征。這種隨機性使得隨機森林能夠有效減少過擬合，提高模型的泛化能力。1.1.22隨機森林的工作原理隨機森林的工作原理基于兩個關(guān)鍵概念：袋裝法(BootstrapAggregating,簡稱Bagging)和隨機特征選擇。袋裝法：從原始數(shù)據(jù)集中通過有放回抽樣方式生成多個子數(shù)據(jù)集，每個子數(shù)據(jù)集用于訓(xùn)練一個決策樹。這樣，每個決策樹都基于不同的數(shù)據(jù)子集，增加了模型的多樣性。隨機特征選擇：在構(gòu)建每個決策樹的節(jié)點時，不是從所有特征中選擇最佳分割特征，而是從所有特征中隨機選擇一個子集，然后從這個子集中選擇最佳分割特征。這進一步增加了模型的隨機性和多樣性。預(yù)測：對于分類任務(wù)，隨機森林通過多數(shù)投票的方式?jīng)Q定最終的分類結(jié)果，即所有決策樹的預(yù)測結(jié)果中出現(xiàn)次數(shù)最多的類別作為最終預(yù)測。1.1.33隨機森林在分類任務(wù)中的應(yīng)用隨機森林在分類任務(wù)中表現(xiàn)出色，尤其在處理高維數(shù)據(jù)和具有大量特征的數(shù)據(jù)集時。下面通過一個具體的例子來展示如何使用隨機森林進行分類。示例：使用隨機森林進行鳶尾花分類首先，我們需要導(dǎo)入必要的庫和數(shù)據(jù)集：#導(dǎo)入所需庫

fromsklearn.datasetsimportload_iris

fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

fromsklearn.metricsimportaccuracy_score

#加載鳶尾花數(shù)據(jù)集

iris=load_iris()

X=iris.data

y=iris.target接下來，我們將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測試集：#劃分訓(xùn)練集和測試集

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=42)然后，創(chuàng)建隨機森林分類器并訓(xùn)練模型：#創(chuàng)建隨機森林分類器

rf=RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=42)

#訓(xùn)練模型

rf.fit(X_train,y_train)最后，使用模型進行預(yù)測并評估模型的準確性：#預(yù)測測試集

y_pred=rf.predict(X_test)

#計算準確率

accuracy=accuracy_score(y_test,y_pred)

print(f"模型的準確率為：{accuracy}")在這個例子中，我們使用了sklearn庫中的RandomForestClassifier類來構(gòu)建隨機森林模型。通過調(diào)整n_estimators參數(shù)，我們可以控制隨機森林中決策樹的數(shù)量。模型訓(xùn)練完成后，我們使用測試集來評估模型的性能，準確率是一個常用的評估指標。隨機森林不僅在分類任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)秀，還能夠處理回歸任務(wù)，同時它還具有特征重要性評估的能力，這在特征工程中非常有用。在接下來的章節(jié)中，我們將深入探討數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程在隨機森林中的應(yīng)用。2數(shù)據(jù)預(yù)處理2.11數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值和異常值數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理的第一步，主要涉及處理數(shù)據(jù)集中的缺失值和異常值。這一步驟對于確保模型訓(xùn)練的準確性和可靠性至關(guān)重要。2.1.1處理缺失值缺失值的處理方法包括刪除、填充和預(yù)測。在Python中，我們常用pandas庫來操作數(shù)據(jù)。示例：使用pandas填充缺失值importpandasaspd

importnumpyasnp

#創(chuàng)建一個包含缺失值的數(shù)據(jù)框

data={

'A':[1,2,np.nan,4],

'B':[5,np.nan,np.nan,8],

'C':[9,10,11,12]

}

df=pd.DataFrame(data)

#使用平均值填充缺失值

df.fillna(df.mean(),inplace=True)

#輸出處理后的數(shù)據(jù)框

print(df)2.1.2處理異常值異常值的檢測和處理可以通過統(tǒng)計方法或機器學(xué)習(xí)方法進行。這里我們介紹使用IQR（四分位數(shù)范圍）來檢測異常值。示例：使用IQR檢測并處理異常值importpandasaspd

importnumpyasnp

#創(chuàng)建一個包含異常值的數(shù)據(jù)框

data={

'A':[1,2,3,100,5],

'B':[5,6,7,8,9],

'C':[9,10,11,12,13]

}

df=pd.DataFrame(data)

#計算IQR

Q1=df.quantile(0.25)

Q3=df.quantile(0.75)

IQR=Q3-Q1

#檢測異常值

outliers=((df<(Q1-1.5*IQR))|(df>(Q3+1.5*IQR)))

#輸出異常值

print("異常值檢測結(jié)果：")

print(outliers)

#處理異常值，例如將異常值替換為中位數(shù)

df=df.apply(lambdax:x.median()ifx.isin(outliers[])elsex)

#輸出處理后的數(shù)據(jù)框

print("處理異常值后的數(shù)據(jù)：")

print(df)2.22數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：編碼和標準化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換包括將分類數(shù)據(jù)編碼為數(shù)值數(shù)據(jù)，以及對數(shù)值數(shù)據(jù)進行標準化或歸一化。2.2.1編碼分類數(shù)據(jù)對于分類數(shù)據(jù)，我們通常使用One-Hot編碼或Label編碼。示例：使用pandas進行One-Hot編碼importpandasaspd

#創(chuàng)建一個包含分類數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)框

data={

'A':['cat','dog','cat','bird'],

'B':['red','blue','green','red']

}

df=pd.DataFrame(data)

#使用One-Hot編碼

df_encoded=pd.get_dummies(df,columns=['A','B'])

#輸出編碼后的數(shù)據(jù)框

print(df_encoded)2.2.2標準化數(shù)值數(shù)據(jù)標準化數(shù)據(jù)可以避免特征之間的量綱差異影響模型的訓(xùn)練結(jié)果。示例：使用scikit-learn進行數(shù)據(jù)標準化fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler

importpandasaspd

importnumpyasnp

#創(chuàng)建一個包含數(shù)值數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)框

data={

'A':[1,2,3,4,5],

'B':[10,20,30,40,50],

'C':[100,200,300,400,500]

}

df=pd.DataFrame(data)

#創(chuàng)建標準化器

scaler=StandardScaler()

#對數(shù)據(jù)進行標準化

df_scaled=pd.DataFrame(scaler.fit_transform(df),columns=df.columns)

#輸出標準化后的數(shù)據(jù)框

print(df_scaled)2.33數(shù)據(jù)劃分：訓(xùn)練集與測試集的分離數(shù)據(jù)劃分是將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測試集，以便評估模型的性能。2.3.1示例：使用scikit-learn進行數(shù)據(jù)劃分fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

importpandasaspd

#創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)框

data={

'A':[1,2,3,4,5],

'B':[10,20,30,40,50],

'C':[100,200,300,400,500],

'target':[0,1,0,1,0]

}

df=pd.DataFrame(data)

#分離特征和目標變量

X=df.drop('target',axis=1)

y=df['target']

#劃分數(shù)據(jù)集

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)

#輸出劃分后的數(shù)據(jù)集大小

print("訓(xùn)練集大?。?,X_train.shape)

print("測試集大?。?,X_test.shape)以上示例展示了如何使用Python和相關(guān)庫進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)劃分，為隨機森林等機器學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練做好準備。3特征工程基礎(chǔ)3.11特征選擇：相關(guān)性分析與信息增益3.1.1相關(guān)性分析相關(guān)性分析是一種統(tǒng)計方法，用于衡量兩個變量之間的關(guān)系強度。在特征工程中，我們通常使用相關(guān)性分析來識別哪些特征與目標變量（分類標簽）之間存在較強的相關(guān)性，從而決定哪些特征應(yīng)該保留，哪些可以剔除。在Python中，我們可以使用Pandas庫的corr()函數(shù)來計算特征之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)。示例代碼importpandasaspd

importnumpyasnp

fromsklearn.datasetsimportload_iris

#加載數(shù)據(jù)集

iris=load_iris()

df=pd.DataFrame(data=np.c_[iris['data'],iris['target']],

columns=iris['feature_names']+['target'])

#計算相關(guān)性矩陣

correlation_matrix=df.corr()

#顯示相關(guān)性矩陣

print(correlation_matrix['target'].sort_values(ascending=False))3.1.2信息增益信息增益是決策樹算法中用于特征選擇的一種方法，它衡量了特征對分類結(jié)果的貢獻度。在隨機森林中，信息增益同樣可以用來評估特征的重要性。我們可以使用sklearn庫中的DecisionTreeClassifier來計算信息增益。示例代碼fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

fromsklearn.metricsimportaccuracy_score

#劃分數(shù)據(jù)集

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(iris.data,iris.target,test_size=0.3,random_state=42)

#創(chuàng)建決策樹分類器

clf=DecisionTreeClassifier(criterion='entropy',random_state=42)

#訓(xùn)練模型

clf.fit(X_train,y_train)

#計算特征重要性（可以視為信息增益）

feature_importances=clf.feature_importances_

#打印特征重要性

forfeature,importanceinzip(iris.feature_names,feature_importances):

print(f"{feature}:{importance}")3.22特征構(gòu)建：組合與衍生新特征特征構(gòu)建是特征工程中的一個重要步驟，它涉及從現(xiàn)有特征中創(chuàng)建新的特征，以提高模型的預(yù)測能力。這可以通過組合特征、衍生新特征或使用領(lǐng)域知識來實現(xiàn)。3.2.1示例代碼#假設(shè)我們有一個包含身高、體重和年齡的數(shù)據(jù)集

data={

'Height':[170,180,160,175,185],

'Weight':[65,80,55,70,90],

'Age':[25,30,20,28,35]

}

df=pd.DataFrame(data)

#創(chuàng)建新特征：BMI（身體質(zhì)量指數(shù)）

df['BMI']=df['Weight']/((df['Height']/100)**2)

#顯示新數(shù)據(jù)集

print(df)3.33特征降維：主成分分析與特征重要性評估特征降維是減少數(shù)據(jù)集的維度，同時盡量保留數(shù)據(jù)的有用信息。主成分分析（PCA）是一種常用的降維技術(shù)，它通過線性變換將原始特征轉(zhuǎn)換為一組新的正交特征，即主成分。3.3.1示例代碼fromsklearn.decompositionimportPCA

#使用PCA進行特征降維

pca=PCA(n_components=2)

X_pca=pca.fit_transform(iris.data)

#顯示降維后的數(shù)據(jù)

print(X_pca)特征重要性評估是隨機森林的一個優(yōu)勢，它可以幫助我們識別哪些特征對模型的預(yù)測能力貢獻最大。這在特征降維時非常有用，因為我們可以選擇保留那些最重要的特征。3.3.2示例代碼fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier

#創(chuàng)建隨機森林分類器

rf=RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=42)

#訓(xùn)練模型

rf.fit(X_train,y_train)

#計算特征重要性

feature_importances=rf.feature_importances_

#打印特征重要性

forfeature,importanceinzip(iris.feature_names,feature_importances):

print(f"{feature}:{importance}")通過以上步驟，我們可以有效地進行特征選擇、構(gòu)建和降維，從而優(yōu)化隨機森林模型的性能。4隨機森林中的特征工程4.11隨機森林特征選擇：基于特征重要性隨機森林算法在訓(xùn)練過程中，每個決策樹都會計算出各個特征的重要性。特征重要性是根據(jù)特征在樹中分裂節(jié)點時的貢獻度來評估的，通常使用的是基尼不純度或信息增益。隨機森林最終的特征重要性是所有樹中特征重要性的平均值?；谶@一特性，我們可以進行特征選擇，移除那些重要性較低的特征，從而簡化模型，提高效率。4.1.1示例代碼fromsklearn.datasetsimportload_iris

fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

#加載數(shù)據(jù)

data=load_iris()

X=data.data

y=data.target

#劃分數(shù)據(jù)集

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=42)

#創(chuàng)建隨機森林分類器

clf=RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=42)

#訓(xùn)練模型

clf.fit(X_train,y_train)

#獲取特征重要性

importances=clf.feature_importances_

#打印特征重要性

forfeature,importanceinzip(data.feature_names,importances):

print(f"{feature}:{importance}")

#基于特征重要性選擇特征

threshold=0.05

selected_features=[featureforfeature,importanceinzip(data.feature_names,importances)ifimportance>threshold]

print(f"Selectedfeatures:{selected_features}")4.1.2解釋在上述代碼中，我們首先加載了鳶尾花數(shù)據(jù)集，并使用隨機森林分類器進行訓(xùn)練。訓(xùn)練完成后，我們可以通過feature_importances_屬性獲取每個特征的重要性。然后，我們設(shè)定一個閾值（例如0.05），并選擇那些重要性高于閾值的特征進行后續(xù)的模型訓(xùn)練。4.22隨機森林特征構(gòu)建：自動特征組合隨機森林在構(gòu)建決策樹時，會自動地對特征進行組合，以尋找最佳的分裂點。這種自動特征組合的能力，使得隨機森林在處理高維數(shù)據(jù)時非常有效，因為它可以發(fā)現(xiàn)不同特征之間的復(fù)雜關(guān)系，而無需人工進行特征組合。4.2.1示例代碼fromsklearn.datasetsimportmake_classification

fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

#生成高維數(shù)據(jù)

X,y=make_classification(n_samples=1000,n_features=20,n_informative=10,n_redundant=5,random_state=42)

#劃分數(shù)據(jù)集

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=42)

#創(chuàng)建隨機森林分類器

clf=RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=42)

#訓(xùn)練模型

clf.fit(X_train,y_train)

#預(yù)測

predictions=clf.predict(X_test)

#打印預(yù)測結(jié)果

print(predictions)4.2.2解釋在這個例子中，我們使用make_classification函數(shù)生成了一個具有20個特征的數(shù)據(jù)集，其中10個特征是信息性的，5個特征是冗余的。隨機森林分類器在訓(xùn)練過程中，會自動地對這些特征進行組合，以找到最佳的分裂點，從而提高模型的預(yù)測能力。4.33隨機森林特征降維：集成學(xué)習(xí)的優(yōu)勢隨機森林的集成學(xué)習(xí)特性，使得它在特征降維方面具有優(yōu)勢。通過集成多個決策樹，隨機森林可以識別出哪些特征是真正重要的，哪些特征是冗余的。因此，我們可以使用隨機森林來識別重要特征，然后基于這些特征構(gòu)建新的模型，從而實現(xiàn)特征降維。4.3.1示例代碼fromsklearn.datasetsimportload_iris

fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier

fromsklearn.decompositionimportPCA

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

#加載數(shù)據(jù)

data=load_iris()

X=data.data

y=data.target

#劃分數(shù)據(jù)集

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=42)

#創(chuàng)建隨機森林分類器

clf=RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=42)

#訓(xùn)練模型

clf.fit(X_train,y_train)

#獲取特征重要性

importances=clf.feature_importances_

#基于特征重要性選擇特征

threshold=0.05

selected_features=[ifori,importanceinenumerate(importances)ifimportance>threshold]

#特征降維

X_train_reduced=X_train[:,selected_features]

X_test_reduced=X_test[:,selected_features]

#使用PCA進一步降維

pca=PCA(n_components=2)

X_train_pca=pca.fit_transform(X_train_reduced)

X_test_pca=pca.transform(X_test_reduced)

#創(chuàng)建新的隨機森林分類器

new_clf=RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=42)

#訓(xùn)練新的模型

new_clf.fit(X_train_pca,y_train)

#預(yù)測

predictions=new_clf.predict(X_test_pca)

#打印預(yù)測結(jié)果

print(predictions)4.3.2解釋在這個例子中，我們首先使用隨機森林識別出重要特征，然后基于這些特征構(gòu)建新的數(shù)據(jù)集。接著，我們使用PCA進一步降維，將數(shù)據(jù)集的維度從4維降到了2維。最后，我們基于降維后的數(shù)據(jù)集，創(chuàng)建并訓(xùn)練了一個新的隨機森林分類器，進行預(yù)測。通過這種方式，我們不僅減少了特征的數(shù)量，還提高了模型的預(yù)測能力。5隨機森林模型訓(xùn)練與評估5.11模型訓(xùn)練：使用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)在進行隨機森林模型訓(xùn)練之前，我們已經(jīng)完成了數(shù)據(jù)的預(yù)處理，包括缺失值處理、數(shù)據(jù)標準化、類別特征編碼等步驟?，F(xiàn)在，我們將使用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練隨機森林模型。5.1.1示例代碼假設(shè)我們使用的是scikit-learn庫中的RandomForestClassifier類，以下是一個使用預(yù)處理數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型的示例：#導(dǎo)入必要的庫

fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

fromsklearn.metricsimportaccuracy_score,recall_score,f1_score

#假設(shè)X是特征數(shù)據(jù)，y是目標變量

#X,y=數(shù)據(jù)預(yù)處理后的特征和目標變量

#劃分訓(xùn)練集和測試集

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)

#創(chuàng)建隨機森林分類器實例

rf=RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=42)

#使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合模型

rf.fit(X_train,y_train)

#預(yù)測測試集

y_pred=rf.predict(X_test)5.1.2代碼解釋導(dǎo)入庫：我們導(dǎo)入了RandomForestClassifier用于創(chuàng)建隨機森林模型，train_test_split用于數(shù)據(jù)集的劃分，以及accuracy_score、recall_score和f1_score用于模型評估。數(shù)據(jù)集劃分：使用train_test_split函數(shù)將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集，其中test_size=0.2表示測試集占總數(shù)據(jù)集的20%。模型創(chuàng)建：創(chuàng)建一個隨機森林分類器實例，設(shè)置n_estimators=100表示使用100棵樹。模型訓(xùn)練：使用fit方法訓(xùn)練模型。模型預(yù)測：使用訓(xùn)練好的模型對測試集進行預(yù)測。5.22模型評估：準確率、召回率與F1分數(shù)模型訓(xùn)練完成后，我們需要評估模型的性能。常用的評估指標包括準確率、召回率和F1分數(shù)。5.2.1示例代碼使用scikit-learn庫中的評估函數(shù)，我們可以計算模型的準確率、召回率和F1分數(shù)：#計算準確率

accuracy=accuracy_score(y_test,y_pred)

print(f"準確率:{accuracy:.2f}")

#計算召回率

recall=recall_score(y_test,y_pred,average='weighted')

print(f"召回率:{recall:.2f}")

#計算F1分數(shù)

f1=f1_score(y_test,y_pred,average='weighted')

print(f"F1分數(shù):{f1:.2f}")5.2.2代碼解釋準確率：accuracy_score函數(shù)計算預(yù)測正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例。召回率：recall_score函數(shù)計算模型正確預(yù)測的正類樣本數(shù)占實際正類樣本數(shù)的比例。這里使用average='weighted'來計算加權(quán)平均召回率，適用于多分類問題。F1分數(shù)：f1_score函數(shù)計算準確率和召回率的調(diào)和平均值，同樣使用average='weighted'來計算加權(quán)平均F1分數(shù)。5.33模型優(yōu)化：調(diào)整超參數(shù)與交叉驗證隨機森林模型的性能可以通過調(diào)整超參數(shù)來優(yōu)化，常見的超參數(shù)包括n_estimators（樹的數(shù)量）、max_depth（樹的最大深度）等。此外，使用交叉驗證可以更準確地評估模型的性能。5.3.1示例代碼使用GridSearchCV進行超參數(shù)優(yōu)化和交叉驗證：fromsklearn.model_selectionimportGridSearchCV

#定義超參數(shù)網(wǎng)格

param_grid={

'n_estimators':[100,200,300],

'max_depth':[None,10,20,30],

'min_samples_split':[2,5,10],

'min_samples_leaf':[1,2,4]

}

#創(chuàng)建GridSearchCV實例

grid_search=GridSearchCV(estimator=rf,param_grid=param_grid,cv=5,scoring='accuracy')

#擬合GridSearchCV

grid_search.fit(X_train,y_train)

#獲取最佳參數(shù)

best_params=grid_search.best_params_

print(f"最佳參數(shù):{best_params}")

#使用最佳參數(shù)重新訓(xùn)練模型

rf_optimized=RandomForestClassifier(**best_params,random_state=42)

rf_optimized.fit(X_train,y_train)

#預(yù)測并評估優(yōu)化后的模型

y_pred_optimized=rf_optimized.predict(X_test)

accuracy_optimized=accuracy_score(y_test,y_pred_optimized)

print(f"優(yōu)化后的準確率:{accuracy_optimized:.2f}")5.3.2代碼解釋定義超參數(shù)網(wǎng)格：創(chuàng)建一個字典，包含要優(yōu)化的超參數(shù)及其可能的值。創(chuàng)建GridSearchCV實例：使用GridSearchCV類，設(shè)置cv=5表示使用5折交叉驗證，scoring='accuracy'表示使用準確率作為評估指標。擬合GridSearchCV：使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合GridSearchCV，它會自動嘗試所有超參數(shù)組合并選擇最佳參數(shù)。獲取最佳參數(shù)：通過best_params_屬性獲取最佳超參數(shù)組合。使用最佳參數(shù)重新訓(xùn)練模型：使用最佳參數(shù)創(chuàng)建新的隨機森林模型，并重新訓(xùn)練。評估優(yōu)化后的模型：使用測試集評估優(yōu)化后的模型性能。通過以上步驟，我們可以有效地訓(xùn)練和評估隨機森林模型，并通過超參數(shù)優(yōu)化和交叉驗證來提高模型的性能。6實戰(zhàn)案例分析6.11案例介紹：手寫數(shù)字識別手寫數(shù)字識別是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一個經(jīng)典問題，通常使用MNIST數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練和測試。MNIST數(shù)據(jù)集包含60,000個訓(xùn)練樣本和10,000個測試樣本，每個樣本是一個28x28像素的灰度圖像，代表0到9的數(shù)字。本案例將使用隨機森林算法對手寫數(shù)字進行分類。6.22數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程實戰(zhàn)6.2.1數(shù)據(jù)加載與預(yù)覽首先，我們需要加載MNIST數(shù)據(jù)集，并對數(shù)據(jù)進行初步的預(yù)覽和理解。#導(dǎo)入必要的庫

importnumpyasnp

fromsklearn.datasetsimportfetch_openml

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

#加載MNIST數(shù)據(jù)集

mnist=fetch_openml('mnist_784',version=1)

X,y=mnist['data'],mnist['target']

#將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測試集

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)

#預(yù)覽數(shù)據(jù)

print("訓(xùn)練集樣本數(shù)量:",X_train.shape)

print("測試集樣本數(shù)量:",X_test.shape)6.2.2數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)預(yù)處理是機器學(xué)習(xí)中非常關(guān)鍵的一步，它包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)標準化等步驟。對于MNIST數(shù)據(jù)集，我們主要進行以下預(yù)處理：數(shù)