Python实现XGBoost-MLP分类模型项目实战
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关注获取。
1.项目背景
近年来，随着大数据和机器学习技术的发展，企业越来越依赖于自动化决策系统来提高运营效率和服务质量。然而，在处理复杂的数据集时，传统的单模型方法往往难以达到满意的性能。为此，本项目旨在通过结合XGBoost（Extreme Gradient Boosting）和多层感知器（MLP，Multi-Layer Perceptron）两种强大的机器学习模型，构建一个高效的分类系统，以应对现实世界中的分类任务。
本项目的主要目标是开发一个结合了XGBoost特征选择和MLP建模的高效分类模型。本项目期望能够为企业提供一个高效、可靠且易于维护的分类解决方案，帮助企业在数据驱动的决策制定过程中获得竞争优势。
本项目通过Python实现XGBoost-MLP分类模型项目实战。
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：
| 编号 | 变量名称 | 描述 |
| 1 | x1 | |
| 2 | x2 | |
| 3 | x3 | |
| 4 | x4 | |
| 5 | x5 | |
| 6 | x6 | |
| 7 | x7 | |
| 8 | x8 | |
| 9 | x9 | |
| 10 | x10 | |
| 11 | y | 因变量 |
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11个变量，数据中无缺失值，共2000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变量柱状图
用Matplotlib工具的plot()方法绘制柱状图：
4.2 y=1样本x1变量分布直方图
用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：
4.3 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 XGBoost进行特征选择
通过上图可以看到，x6、x10特征重要性几乎为0，所以可以考虑后续的建模中去掉这2个特征。如果换数据之后，需要根据具体的情况进行调整，可以去掉一些不重要的特征。
5.3 数据集拆分
通过train_test_split()方法按照80%训练集、20%验证集进行划分，关键代码如下：
6.构建XGBoost-MLP分类模型
主要通过XGBoost进行特征的选择，然后使用MLP算法，用于目标分类。
6.1 构建模型
| 模型名称 | 模型参数 |
| XGBoost-MLP分类模型 | max_iter=200 |
| learning_rate_init=0.001 |
7.模型评估
7.1评估指标及结果
评估指标主要包括准确率、查准率、查全率、F1分值等等。
| 模型名称 | 指标名称 | 指标值 |
| 测试集 | ||
| XGBoost-MLP分类模型 | 准确率 | 0.9675 |
| 查准率 | 0.9677 | |
| 查全率 | 0.9626 | |
| F1分值 | 0.9651 | |
从上表可以看出，F1分值为0.9651，说明XGBoost-MLP模型效果较好。
关键代码如下：
7.2 分类报告
从上图可以看出，分类为0的F1分值为0.97；分类为1的F1分值为0.97。
7.3 混淆矩阵
从上图可以看出，实际为0预测不为0的 有6个样本，实际为1预测不为1的 有7个样本，模型效果较好。
8.结论与展望
综上所述，本文采用了通过XGBoost进行特征选择，然后使用MLP算法来构建分类模型，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建模工作。