2023年信息素养大赛智能算法挑战复赛初中组

**2023年信息素养大赛智能算法挑战复赛初中组**

**题目描述**

在一个虚拟的世界中，存在着许多不同的角色，每个角色都有自己的特点和能力。我们需要根据这些角色特征来预测他们的行为类型。

**数据集**

我们的数据集包含了1000 个样本，每个样本代表一个角色，其特征包括：

* `age`: 角色的年龄* `gender`: 角色的性别（男/女）
* `role_type`: 角色的类型（普通人/超级英雄）
* `behavior`: 角色的行为类型（善良/恶意）

**任务**

我们的任务是根据角色特征来预测他们的行为类型。

**解决方案**

我们将使用机器学习算法来解决这个问题。具体来说，我们将使用随机森林算法，因为它能够处理高维度数据并且对异常值比较鲁棒。

### **步骤1：数据准备**

首先，我们需要将数据集导入到 Python 中，并进行必要的数据清理和预处理工作。

import pandas as pd# 导入数据集df = pd.read_csv('data.csv')

# 查看数据集的前几行print(df.head())

# 检查数据集中的缺失值print(df.isnull().sum())

from sklearn.preprocessing import StandardScaler# 将年龄和角色类型转换为数字值df['age'] = pd.cut(df['age'], bins=[0,18,25,35,50], labels=[1,2,3,4])
df['role_type'] = df['role_type'].map({'普通人':0, '超级英雄':1})

# 将性别转换为数字值df['gender'] = df['gender'].map({'男':0, '女':1})

# 对数据进行标准化scaler = StandardScaler()
df[['age', 'role_type', 'gender']] = scaler.fit_transform(df[['age', 'role_type', 'gender']])

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier# 初始化随机森林模型model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

# 训练模型model.fit(df.drop('behavior', axis=1), df['behavior'])

from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report# 预测行为类型y_pred = model.predict(df.drop('behavior', axis=1))

# 计算准确率和分类报告accuracy = accuracy_score(df['behavior'], y_pred)
report = classification_report(df['behavior'], y_pred)

print(f'准确率：{accuracy:.3f}')
print(report)