S05L06 – 作业和提示

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使用Python的数据科学技术进行降雨预测的综合指南



预测天气状况，尤其是降雨，对于农业、航空和活动规划等各个领域来说都是一项关键任务。利用数据科学和机器学习技术，我们可以构建强大的模型，以显著的准确性预测降雨。在本综合指南中，我们将通过使用Python、Jupyter Notebooks以及Kaggle著名的澳大利亚天气数据集，向您逐步展示如何创建一个降雨预测模型的过程。

目录

  介绍
  导入和探索数据
  处理缺失数据
  特征选择
  标签编码
  处理不平衡数据
  训练集和测试集划分
  特征缩放
  结论
  附加资源


介绍

天气预测模型对于预测和准备即将到来的天气状况至关重要。本指南专注于使用澳大利亚的历史天气数据预测明天是否会下雨（RainTomorrow）。我们将利用Python强大的库，如pandas、scikit-learn和imbalanced-learn，来预处理数据、处理缺失值、编码分类变量、平衡数据集并缩放特征，以实现最佳的模型性能。

使用的数据集： 澳大利亚天气

导入和探索数据

任何数据科学项目的第一步都是导入和探索数据集，以了解其结构和内容。

导入库和数据





		
		
			
			
Java
			
			import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn import preprocessing
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
			
				
					
				
					1
2
3
4
5
6
7
				
						import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn import preprocessing
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
					
				
			
		



加载数据





		
		
			
			
Java
			
			# Load the dataset
data = pd.read_excel('data.xlsx')
print(data)
			
				
					
				
					1
2
3
				
						# Load the dataset
data = pd.read_excel('data.xlsx')
print(data)
					
				
			
		



样本输出：


  
    
    name
    height
    weight
    age
    gender
  
  
    0
    Liam
    5.6
    85.0
    25.0
    男性
  
  
    1
    Noah
    5.6
    102.0
    45.0
    男性
  
  
    2
    William
    6.1
    94.0
    65.0
    男性
  
  
    ...
    ...
    ...
    ...
    ...
    ...
  


处理缺失数据

缺失数据可能导致模型产生偏差并降低准确性。有效地处理缺失值至关重要。

识别缺失值





		
		
			
			
Java
			
			print(X)
			
				
					
				
					1
				
						print(X)
					
				
			
		



输出：


  
    
    name
    height
    weight
    age
  
  
    0
    Liam
    5.6
    85.0
    25.0
  
  
    1
    Noah
    5.6
    102.0
    45.0
  
  
    6
    Elijah
    5.2
    NaN
    12.0
  
  
    7
    Lucas
    NaN
    85.0
    41.0
  
  
    ...
    ...
    ...
    ...
    ...
  


使用平均策略填补缺失值





		
		
			
			
Java
			
			imp_mean = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean')
imp_mean.fit(X.iloc[:,1:4])
X.iloc[:,1:4] = imp_mean.transform(X.iloc[:,1:4])
print(X)
			
				
					
				
					1
2
3
4
				
						imp_mean = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean')
imp_mean.fit(X.iloc[:,1:4])
X.iloc[:,1:4] = imp_mean.transform(X.iloc[:,1:4])
print(X)
					
				
			
		



填补后的数据输出：


  
    
    name
    height
    weight
    age
  
  
    0
    Liam
    5.6
    85.0
    25.0
  
  
    1
    Noah
    5.6
    102.0
    45.0
  
  
    6
    Elijah
    5.2
    78.33
    12.0
  
  
    7
    Lucas
    5.51
    85.0
    41.0
  
  
    ...
    ...
    ...
    ...
    ...
  


特征选择

选择正确的特征对于构建有效的模型至关重要。它有助于减少过拟合并提高模型性能。





		
		
			
			
Java
			
			X = X.iloc[:,1:]
print(X)
			
				
					
				
					1
2
				
						X = X.iloc[:,1:]
print(X)
					
				
			
		



选择的特征输出：


  
    
    height
    weight
    age
  
  
    0
    5.6
    85.0
    25.0
  
  
    1
    5.6
    102.0
    45.0
  
  
    ...
    ...
    ...
    ...
  


标签编码

机器学习模型需要数值输入。因此，像gender这样的分类变量需要进行编码。





		
		
			
			
Java
			
			le = preprocessing.LabelEncoder()
le.fit(Y)
Y = le.transform(Y)
print(Y)
			
				
					
				
					1
2
3
4
				
						le = preprocessing.LabelEncoder()
le.fit(Y)
Y = le.transform(Y)
print(Y)
					
				
			
		



编码后的标签输出：





		
		
			
			
Java
			
			[1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0]
			
				
					
				
					1
				
						[1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0]
					
				
			
		



这里，1代表男性，0代表女性。

处理不平衡数据

不平衡的数据集可能会使模型偏向多数类。为了解决这个问题，我们使用过采样技术。

使用RandomOverSampler进行过采样





		
		
			
			
Java
			
			from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler

rus = RandomOverSampler(random_state=42)
X, Y = rus.fit_resample(X, Y)
print(Y)
			
				
					
				
					1
2
3
4
5
				
						from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
 
rus = RandomOverSampler(random_state=42)
X, Y = rus.fit_resample(X, Y)
print(Y)
					
				
			
		



平衡后的标签输出：





		
		
			
			
Java
			
			[1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
			
				
					
				
					1
				
						[1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
					
				
			
		



现在，两个类别都是平衡的，确保模型从男性和女性实例中同等学习。

训练集和测试集划分

将数据分为训练集和测试集对于评估模型在未见数据上的性能至关重要。





		
		
			
			
Java
			
			X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.20, random_state=1)
print(y_test)
			
				
					
				
					1
2
				
						X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.20, random_state=1)
print(y_test)
					
				
			
		



测试标签输出：





		
		
			
			
Java
			
			[1 0]
			
				
					
				
					1
				
						[1 0]
					
				
			
		



特征缩放

缩放特征确保所有特征对模型性能的贡献相等。

标准化

标准化将数据转换为均值为零，标准差为一的分布。





		
		
			
			
Java
			
			sc = preprocessing.StandardScaler()
sc.fit(X_train)
X_train = sc.transform(X_train)
print(X_train)
			
				
					
				
					1
2
3
4
				
						sc = preprocessing.StandardScaler()
sc.fit(X_train)
X_train = sc.transform(X_train)
print(X_train)
					
				
			
		



标准化后的训练数据输出：





		
		
			
			
Java
			
			[[-1.58788812 -1.52993724 -0.73910107]
 [ 0.78570243  0.46563307  1.79495975]
 ... 
]
			
				
					
				
					1
2
3
4
				
						[[-1.58788812 -1.52993724 -0.73910107]
 [ 0.78570243  0.46563307  1.79495975]
 ... 
]
					
				
			
		



对测试数据应用缩放





		
		
			
			
Java
			
			X_test = sc.transform(X_test)
print(X_test)
			
				
					
				
					1
2
				
						X_test = sc.transform(X_test)
print(X_test)
					
				
			
		



标准化后的测试数据输出：





		
		
			
			
Java
			
			[[ 1.18130085  0.46563307 -1.35077093]
 [-0.79669127 -0.93126615 -0.30219404]]
			
				
					
				
					1
2
				
						[[ 1.18130085  0.46563307 -1.35077093]
 [-0.79669127 -0.93126615 -0.30219404]]
					
				
			
		



结论

在本指南中，我们介绍了使用Python为降雨预测模型预处理数据的基本步骤。从导入和探索数据集，到处理缺失值、编码标签、平衡数据和缩放特征，每一步都是构建强大机器学习模型的关键。下一步涉及选择合适的机器学习算法、训练模型和评估其性能。

通过遵循这些步骤，您可以有效地为各种预测建模任务准备数据，确保您的预测具有更高的准确性和可靠性。

附加资源


  Kaggle 数据集： 澳大利亚天气
  Python 库：
    
      Pandas 文档
      Scikit-learn 文档
      Imbalanced-learn 文档
    
  
  Jupyter Notebooks： 通过探索实现本指南所讨论步骤的交互式Jupyter Notebooks来增强您的学习。访问笔记本




作者： 您的姓名

日期： 2023年10月10日

分类： 数据科学、机器学习、Python、天气预测

标签： 降雨预测、数据预处理、Python教程、机器学习、Scikit-learn



通过遵循数据预处理和模型训练的最佳实践，优化您的数据科学工作流程。敬请关注更多教程和指南！
	name	height	weight	age	gender
0	Liam	5.6	85.0	25.0	男性
1	Noah	5.6	102.0	45.0	男性
2	William	6.1	94.0	65.0	男性
...	...	...	...	...	...