Python实现竞争性自适应重加权采样法(CARS)进行特征变量选择并构建LightGBM回归模型(LGBMRegressor算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。

1.项目背景

竞争性自适应重加权采样法（competitive adapative reweighted sampling， CARS）是一种结合蒙特卡洛采样与PLS模型回归系数的特征变量选择方法，模仿达尔文理论中的 ”适者生存“ 的原则（Li et al., 2009）。CARS 算法中，每次通过自适应加权采样（adapative reweighted sampling， ARS）保留PLS模型中 回归系数绝对值权重较大的点作为新的子集，去掉权值较小的点，然后基于新的子集建立PLS模型，经过多次计算，选择PLS模型交互验证均方根误差（RMSECV）最小的子集中的波长作为特征波长。

本项目通过竞争性自适应重加权采样法进行特征选择来构建LightGBM回归模型。

2.数据获取

本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：

数据详情如下(部分展示)：

3.数据预处理

3.1 用Pandas工具查看数据

使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据：

 关键代码：

3.2 数据缺失查看

使用Pandas工具的info()方法查看数据信息：

从上图可以看到，总共有9个变量，数据中无缺失值，共1000条数据。

关键代码：

3.3 数据描述性统计

通过Pandas工具的describe()方法来查看数据的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。

关键代码如下：

4.探索性数据分析

4.1 y变量直方图

用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：

从上图可以看到，y变量主要集中在-400~400之间。  

4.2 相关性分析

从上图中可以看到，数值越大相关性越强，正值是正相关、负值是负相关。

5.特征工程

5.1 建立特征数据和标签数据

关键代码如下：

5.2 CARS进行特征选择

获取的特征数：

特征选择后的数据进行部分展示(数据保存到Excel中的)：

5.3 数据集拆分

通过train_test_split()方法按照80%训练集、20%测试集进行划分，关键代码如下：

6.构建LightGBM回归模型

主要使用LightGBM回归算法，用于目标回归。

6.1 构建模型

7.模型评估

7.1 评估指标及结果

评估指标主要包括可解释方差值、平均绝对误差、均方误差、R方值等等。

从上表可以看出，R方0.9076，为模型效果良好。

关键代码如下：   

 7.2 真实值与预测值对比图

从上图可以看出真实值和预测值波动基本一致，模型拟合效果良好。    

8.结论与展望

综上所述，本文采用了竞争性自适应重加权采样法进行特征变量选择来构建LightGBM回归模型，最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的预测。

# 本次机器学习项目实战所需的资料，项目资源如下：
 
# 项目说明：

# 链接：https://pan.baidu.com/s/1Xcn-VBBA_F4TB3N5rnO2RQ 
# 提取码：bysh

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