实训笔记7.25

**实训笔记2023-07-25**

### 一、前言本次实训主要是针对机器学习领域的项目开发，旨在深入了解模型设计、训练过程以及应用场景。以下内容将记录我在此期间所学到的知识和经验。

### 二、数据准备####2.1 数据来源首先，我们需要选择合适的数据集作为我们的实验对象。在本次实训中，我们使用了公开可用的[IMDB影评数据集]( />

import pandas as pd# 加载数据集df = pd.read_csv('imdb.csv')

####2.2 数据预处理接下来，我们需要对数据进行预处理，包括文本清洗、特征提取等步骤。我们使用了[TF-IDF]( />

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer# 初始化TF-IDF向量器vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=5000)

# 将文本转换为向量X = vectorizer.fit_transform(df['review'])

### 三、模型设计####3.1 模型选择在本次实训中，我们使用了[随机森林分类器]( />

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier# 初始化随机森林分类器clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

####3.2 模型训练接下来，我们需要对模型进行训练。我们使用了[交叉验证]( />

from sklearn.model_selection import KFold# 初始化交叉验证器kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)

# 训练模型scores = []
for train_index, test_index in kf.split(X):
 X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
 y_train, y_test = df['label'][train_index], df['label'][test_index]
 clf.fit(X_train, y_train)
 scores.append(clf.score(X_test, y_test))

### 四、模型评估####4.1 模型性能在本次实训中，我们使用了[准确率]( />

from sklearn.metrics import accuracy_score# 计算模型的准确率accuracy = accuracy_score(df['label'], clf.predict(X))
print(f"Model Accuracy: {accuracy:.3f}")

####4.2 模型调优接下来，我们需要对模型进行调优，以提高其性能。我们使用了[GridSearchCV]( />

from sklearn.model_selection import GridSearchCV# 初始化GridSearchCV对象param_grid = {'n_estimators': [100,200,300], 'max_depth': [None,5,10]}
grid_search = GridSearchCV(estimator=clf, param_grid=param_grid, cv=5, n_jobs=-1)

# 进行模型的调优grid_search.fit(X, df['label'])
print(f"Best Parameters: {grid_search.best_params_}")

### 五、结论在本次实训中，我们使用了随机森林分类器作为我们的主要模型，并对其进行了训练和评估。我们还使用了GridSearchCV来实现模型的调优，以提高其性能。在实际应用中，需要根据具体场景选择合适的模型和参数。

### 六、参考文献* [IMDB影评数据集]( />* [TF-IDF]( />* [随机森林分类器]( />* [GridSearchCV](