【python】基于nc数据文件实现XGBoost的多分类_python xgboost多分类代码验证

XGBoost介绍

XGBoost (Extreme Gradient Boosting)是一种基于梯度提升决策树的机器学习算法。它是一种高效、灵活和可扩展的技术，而且在许多机器学习竞赛中都表现出色。该算法的主要思想是通过构建多个决策树模型来逐步改进预测结果，每一次迭代都会针对之前模型预测错误的部分进行改进。XGBoost 使用正则化技术避免过拟合，并支持并行计算加速训练过程。此外，它还提供了特征重要性评估、缺失值处理、交叉验证等功能。

库下载

首先，需要安装xgboost和DEAP库，由于pip安装较慢，可以在命令行中输入如下指令进行快速安装，该部分可以参考大神的博文Python：pip 安装第三方库速度很慢的解决办法，以及离线安装方法

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple +安装包
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pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  xgboost
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  deap
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nc文件介绍

NC文件是一种常用的气象、海洋、地球物理等科学领域中使用的数据格式，全称为NetCDF（Network Common Data Form）。它是一种自描述的二进制格式，可以存储多维数组和其相关的元数据信息，以及对时间、空间和变量的描述。NC文件支持跨平台读写，并且存储数据的方式很高效，因此被广泛用于科学计算、数据交换和共享等方面。同时NC文件也有许多工具和库来支持读写和处理数据，例如NetCDF C库、NetCDF-Java库、Python的netCDF4库等等。

模型搭建

nc文件数据读取

import netCDF4 as nc
import pandas as pd
import numpy as np

#读取nc文件
file = r'E:\happy_heaven\fish\pythonProject\Test.nc'
dataset =nc.Dataset(file)
all_vars=dataset.variables.keys()
# print(len(all_vars))
#latitude 
#获取所有变量信息
all_vars_info = dataset.variables.items()
#获取nc文件中latitude的数据
latitude=dataset.variables['latitude'][:]
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XGBoost的使用

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
import xgboost as xgb
from sklearn import metrics
import netCDF4 as nc
#将数据进行整合，data是特征值，target是分类目标值
data = np.hstack((latitudeArray,longitudeArray,tbb_09,tbb_10,tbb_11,tbb_12,tbb_13,tbb_14,tbb_15,tbb_16))
target = rain_flag

print(data.shape)
print(target.shape)
# 将数据拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.2, random_state=42)

print(X_train.shape)
# 创建一个XGB分类器，并设置参数
xgb_clf = xgb.XGBClassifier(
    learning_rate=0.1,
    max_depth=5,
    n_estimators=100,
    objective='multi:softmax',
    num_class=len(set(target)),
    random_state=42
)

# 训练模型
xgb_clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = xgb_clf.predict(X_test)

# 评估模型性能
accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, y_pred)
precision = metrics.precision_score(y_test, y_pred, average='weighted')
recall = metrics.recall_score(y_test, y_pred, average='weighted')
f1_score = metrics.f1_score(y_test, y_pred, average='weighted')

print("Accuracy:", accuracy)
print("Precision:", precision)
print("Recall:", recall)
print("F1 score:", f1_score)
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模型源码内容

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
import xgboost as xgb
from sklearn import metrics
import netCDF4 as nc

import netCDF4 as nc
import pandas as pd
import numpy as np

#读取nc文件
file = r'E:\happy_heaven\fish\pythonProject\Test.nc'
dataset =nc.Dataset(file)
all_vars=dataset.variables.keys()
# print(len(all_vars))
#latitude longitude rain_flag  tbb_09 
#获取所有变量信息
all_vars_info = dataset.variables.items()
latitude=dataset.variables['latitude'][:]
longitude = dataset.variables['longitude'][:]
latitudeArray=np.zeros((len(latitude),int(1)))
for i in range(len(latitude)):
    latitudeArray[i,0]=latitude[i]
longitudeArray=np.zeros((len(longitude),int(1)))
for i in range(len(longitude)):
    longitudeArray[i,0]=longitude[i]
rain_flag=dataset.variables['rain_flag'][:,0]
tbb_09=dataset.variables['tbb_09'][:,:]
data = np.hstack((latitudeArray,longitudeArray,tbb_09))
target = rain_flag

print(data.shape)
print(target.shape)
# 将数据拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.2, random_state=42)

print(X_train.shape)
# 创建一个XGB分类器，并设置参数
xgb_clf = xgb.XGBClassifier(
    learning_rate=0.1,
    max_depth=5,
    n_estimators=100,
    objective='multi:softmax',
    num_class=len(set(target)),
    random_state=42
)

# 训练模型
xgb_clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = xgb_clf.predict(X_test)

# 评估模型性能
accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, y_pred)
precision = metrics.precision_score(y_test, y_pred, average='weighted')
recall = metrics.recall_score(y_test, y_pred, average='weighted')
f1_score = metrics.f1_score(y_test, y_pred, average='weighted')

print("Accuracy:", accuracy)
print("Precision:", precision)
print("Recall:", recall)
print("F1 score:", f1_score)
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