【Python机器学习系列】建立XGBoost模型预测心脏疾病（完整实现过程）_python 怎么应用构建好的xgboost模型预测新数据

一、引言

前文回顾：

一文彻底搞懂机器学习中的归一化与反归一化问题

【Python机器学习系列】一文彻底搞懂机器学习中表格数据的输入形式（理论+源码）

【Python机器学习系列】一文带你了解机器学习中的Pipeline管道机制（理论+源码）

【Python机器学习系列】一文搞懂机器学习中的转换器和估计器（附案例）

【Python机器学习系列】一文讲透机器学习中的K折交叉验证（源码）

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【Python机器学习系列】建立决策树模型预测心脏疾病（完整实现过程）

【Python机器学习系列】建立支持向量机模型预测心脏疾病（完整实现过程）

【Python机器学习系列】建立逻辑回归模型预测心脏疾病（完整实现过程）

【Python机器学习系列】建立KNN模型预测心脏疾病（完整实现过程）

【Python机器学习系列】建立随机森林模型预测心脏疾病（完整实现过程）

【Python机器学习系列】建立梯度提升模型预测心脏疾病（完整实现过程）

对于表格数据，一套完整的机器学习建模流程如下：

       针对不同的数据集，有些步骤不适用即不需要做，其中橘红色框为必要步骤，由于数据质量较高，本文有些步骤跳过了，跳过的步骤将单独出文章总结！同时欢迎大家关注翻看我之前的一些相关文章。

      XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）极致梯度提升，是一种基于GBDT的算法或者说工程实现。XGBoost通过集成多个决策树模型来进行预测，并通过梯度提升算法不断优化模型的性能。XGBoost的基本思想和GBDT相同，但是做了一些优化，比如二阶导数使损失函数更精准；正则项避免树过拟合；Block存储可以并行计算等。本文利用xgboost实现了基于心脏疾病数据集建立XGBoost分类模型对心脏疾病患者进行分类预测的完整过程。

# pip install xgboost
from xgboost.sklearn import XGBClassifier

二、实现过程

1、准备数据

data = pd.read_csv(r'Dataset.csv')
df = pd.DataFrame(data)

df：

数据基本信息：

print(df.head())
print(df.info())
print(df.shape)
print(df.columns)
print(df.dtypes)
cat_cols = [col for col in df.columns if df[col].dtype == "object"] # 类别型变量名
num_cols = [col for col in df.columns if df[col].dtype != "object"] # 数值型变量名

2、提取特征变量和目标变量

target = 'target'
features = df.columns.drop(target)
print(data["target"].value_counts()) # 顺便查看一下样本是否平衡

3、数据集划分

# df = shuffle(df)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df[features], df[target], test_size=0.2, random_state=0)

4、模型的构建与训练

# 模型的构建与训练
model = xgb.XGBClassifier(n_estimators=100, max_depth=10)
model.fit(X_train, y_train)

参数详解：

import xgboost as xgb
# 参数
class XGBModel(XGBModelBase):
    # pylint: disable=too-many-arguments, too-many-instance-attributes, missing-docstring
    def __init__(
        self,
        max_depth: Optional[int] = None,
        max_leaves: Optional[int] = None,
        max_bin: Optional[int] = None,
        grow_policy: Optional[str] = None,
        learning_rate: Optional[float] = None,
        n_estimators: int = 100,
        verbosity: Optional[int] = None,
        objective: _SklObjective = None,
        booster: Optional[str] = None,
        tree_method: Optional[str] = None,
        n_jobs: Optional[int] = None,
        gamma: Optional[float] = None,
        min_child_weight: Optional[float] = None,
        max_delta_step: Optional[float] = None,
        subsample: Optional[float] = None,
        sampling_method: Optional[str] = None,
        colsample_bytree: Optional[float] = None,
        colsample_bylevel: Optional[float] = None,
        colsample_bynode: Optional[float] = None,
        reg_alpha: Optional[float] = None,
        reg_lambda: Optional[float] = None,
        scale_pos_weight: Optional[float] = None,
        base_score: Optional[float] = None,
        random_state: Optional[Union[np.random.RandomState, int]] = None,
        missing: float = np.nan,
        num_parallel_tree: Optional[int] = None,
        monotone_constraints: Optional[Union[Dict[str, int], str]] = None,
        interaction_constraints: Optional[Union[str, Sequence[Sequence[str]]]] = None,
        importance_type: Optional[str] = None,
        gpu_id: Optional[int] = None,
        validate_parameters: Optional[bool] = None,
        predictor: Optional[str] = None,
        enable_categorical: bool = False,
        feature_types: FeatureTypes = None,
        max_cat_to_onehot: Optional[int] = None,
        max_cat_threshold: Optional[int] = None,
        eval_metric: Optional[Union[str, List[str], Callable]] = None,
        early_stopping_rounds: Optional[int] = None,
        callbacks: Optional[List[TrainingCallback]] = None,
        **kwargs: Any,
    ) -> None:

5、模型的推理与评价

y_pred = model.predict(X_test)
y_scores = model.predict_proba(X_test)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred) # 准确率acc
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) # 混淆矩阵
cr = classification_report(y_test, y_pred) # 分类报告
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_scores[:, 1], pos_label=1) # 计算ROC曲线和AUC值,绘制ROC曲线
roc_auc = auc(fpr, tpr)
plt.figure()
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver Operating Characteristic')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

cm：

cr:

ROC：

作者简介：

读研期间发表6篇SCI数据挖掘相关论文，现在某研究院从事数据算法相关科研工作，结合自身科研实践经历不定期分享关于Python、机器学习、深度学习、人工智能系列基础知识与应用案例。致力于只做原创，以最简单的方式理解和学习，关注我一起交流成长。需要数据集和源码的小伙伴可以关注底部公众号添加作者微信。