Python实现FA萤火虫优化算法优化XGBoost分类模型(XGBClassifier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
萤火虫算法（Fire-fly algorithm，FA）由剑桥大学Yang于2009年提出 , 作为最新的群智能优化算法之一,该算法具有更好的收敛速度和收敛精度,且易于工程实现等优点。
本项目通过FA萤火虫优化算法优化XGBoost分类模型。
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：
| 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 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FA萤火虫优化算法优化XGBoost分类模型
主要使用FA萤火虫优化算法优化XGBoost分类算法，用于目标分类。
6.1 FA萤火虫优化算法寻找最优的参数值
最优参数：
6.2 最优参数值构建模型
| 编号 | 模型名称 | 参数 |
| 1 | XGBoost分类模型 | n_estimators=best_n_estimators |
| 2 | learning_rate=best_learning_rate |
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分类模型 | 准确率 | 0.8400 |
| 查准率 | 0.8408 | |
| 查全率 | 0.8408 | |
| F1分值 | 0.8408 | |
从上表可以看出，F1分值为0.8408，说明模型效果较好。
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0.84；分类为1的F1分值为0.84。
7.3 混淆矩阵
从上图可以看出，实际为0预测不为0的 有32个样本；实际为1预测不为1的 有32个样本，整体预测准确率良好。
8.结论与展望
综上所述，本文采用了FA萤火虫优化算法寻找XGBoost算法的最优参数值来构建分类模型，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/1YSWWhDN8YFdlqPhCoCYNRg
提取码：7exh更多项目实战，详见机器学习项目实战合集列表：
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