书上数据集无法获得，所以，拍照之......
整理数据集：
- 删除无效数值
- 去掉冗余信息
- 考虑是否把字符串类型的特征通过get_dummies转化成整型数值
#导入pandas import pandas as pd stocks = pd.read_csv('文件路径',encoding='gbk') #定义数据集中的特征X和目标y X = stocks.loc[:,'现价'：'流通股（亿）'].values y = stocks['涨幅%%'] #验证数据集形态 print(X.shape,y.shape)
（3421，23）（3421，）
【结果分析】
数据集加载成功，共有3421支股票，每支股票包含23个特征
尝试用MLP多层感知神经网络回归分析，评分仍然用交叉验证cross_val_score:
#导入交叉验证 from sklearn.model_selection import cross_val_score #导入MLP神经网络 from sklearn.neural_network import MLPRegressor #使用交叉验证对MLP模型评分 print('平均分：',lscores.mean())
-34870039.57
【结果分析】
原因在于，MLP对数据预处理的要求很高，而原始数据集中各个特征的数量级差的又远，必然很差
1.建立包含数据预处理和MLP模型的管道模型：
建立管道模型将数据预处理和MLP模型打包进去：
在sklearn中可以使用make_pipeline便捷的建立管道模型
#导入make_pipeline模块 from sklearn.pipeline import make_pipeline #对比两种方式的语法 pipeline = Pipeline([('scaler',StandardScaler()),('mlp',MLPRegressor(random_state=38))]) pipe = make_pipeline(StandardScaler(),MLPRegressor(random_state=38)) #更简洁，不需要指定每个步骤的名称 #打印两种建立管道模型方法的步骤 print('*'*10) print(pipeline.steps) print('x'*10) print(pipe.steps)
【结果分析】
步骤如上，参数上看，两种方法得到的结果完全一致
尝试用交叉验证cross_val_score评分：
#进行交叉验证 scores = cross_val_score(pipe,X,y,cv=3) print('模型平均分：',scores.mean())
0.90
2.向管道模型添加特征选择步骤
#导入特征选择模块 from sklearn.feature_selection import SelectFromModel #导入随机森林模型 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor #建立管道模型 pipe = make_pipeline(StandardScaler(),SelectFromModel(RandomForestRegressor(random_state=38)),MLPRegressor(random_state=38)) #显示管道模型步骤 pipe.steps
为了让多次运行的结果能够保持一致，也将随机森林的random_state进行指定
下面使用交叉验证法来给管道模型评分：
#使用交叉验证进行评分 scores = cross_val_score(pipe,X,y,cv=3) print('管道模型平均分：',scores.mean())
0.89
【结果分析】
对比没有添加模型选择的管道模型，得分有了提升
针对不同数据集，可以在管道模型中增加更多的步骤，以提高模型的性能表现
提取管道模型每个步骤的属性，例如SelectFromModel 步骤中，模型选择了哪些特征：
#使用管道模型拟合数据 pipe.fit(X,y) mask = pipe.named_steps['selectfrommodel'].get_support() #打印特征选择的结果 print(mask)
3.使用管道模型进行模型选择和参数调优
A.模型选择——从若干算法中找到适合我们数据集的算法
#定义参数字典 params = [{'reg':[MLPRegressor(random_state=38)],'scaler':[StandardScaler(),None]},{'reg':[RandomForestRegressor(random_state=38)],'scaler':[None]}] #下面对pipeline实例化 pipe = Pipeline([('scaler',StandardScaler()),('reg',MLPRegressor())]) #对管道模型进行网格搜索 grid = GridSearchCV(pipe,params,cv=3) #拟合数据 grid.fit(X,y) print('最佳模型：',grid.best_params_) print('模型最佳得分：',grid.best_score_)
我们定义了一个字典的列表params作为pipeline的参数
在参数中，我们指定对MLP模型使用StandardScaler ,而RandomForest 不使用StandardScaler,所以scaler对应None
结果：
B.使用管道模型寻找更优参数
在上一个例子中，我们对比的两个模型使用的基本都是默认参数，如MLP的隐藏层使用的是缺省值（100，），而随机森林使用的n_estimators也是默认10个
如果修改了参数，会不会MLP表现不如随机森林？
通过在网格搜索中扩大搜索空间，将需要对比的模型参数，也放进管道模型中进行对比：
#在参数字典中加入MLP隐藏层和随机森林中estimator数量的选项 params = [{'reg':[MLPRegressor(random_state=38)],'scaler':[StandardScaler(),None],'reg_hidden_layer_sizes':[(50,),(100,),(100,100)]},{'reg':[RandomForestRegressor(random_state=38)],'scaler':[None],'reg__n_estimators':[10,50,100]}] #下面对pipeline实例化 pipe = Pipeline([('scaler',StandardScaler()),('reg',MLPRegressor())]) #对管道模型进行网格搜索 grid = GridSearchCV(pipe,params,cv=3) #拟合数据 grid.fit(X,y) print('最佳模型：',grid.best_params_) print('模型最佳得分：',grid.best_score_)
让GridSearchCV遍历两个模型所给出的参数，结果：
【结果分析】
两个模型的表现发生了逆转
如果多提供一些参数供管道模型进行选择，如让随机森林n_estimators数量可以选择500 或 1000，结果可能还会反转：
#再次给入新的参数字典 params = [{'reg':[MLPRegressor(random_state=38,max_iter=1000)],'scaler':[StandardScaler(),None],'reg_hidden_layer_sizes':[(50,),(100,),(100,100)]},{'reg':[RandomForestRegressor(random_state=38)],'scaler':[None],'reg__n_estimators':[100,500,1000]}] #下面对pipeline实例化 pipe = Pipeline([('scaler',StandardScaler()),('reg',MLPRegressor())]) #对管道模型进行网格搜索 grid = GridSearchCV(pipe,params,cv=3) #拟合数据 grid.fit(X,y) print('最佳模型：',grid.best_params_) print('模型最佳得分：',grid.best_score_)
【结果分析】
没有出现所期待的剧情反转，增加了n_estimators数量的随机森林仍然没能超越MLP
说明，对于这个数据集来说，MLP更适合些