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

1.项目背景

深度森林是一种基于集成学习的机器学习方法，其设计灵感来源于深度学习的成功。它通过堆叠多个决策树模型（通常是随机森林）并结合层级结构的方式构建模型，能够在不需要复杂的反向传播机制的情况下达到与深度神经网络相当的性能。与深度学习相比，深度森林通常具有更快的训练速度和更少的计算资源需求。

贝叶斯优化是一种全局优化技术，特别适用于黑盒函数的优化问题，这些函数往往代价昂贵且没有解析形式。贝叶斯优化的核心思想是利用代理模型（如高斯过程）来近似目标函数，并通过获取该代理模型的信息来指导下一步搜索的位置。贝叶斯优化广泛应用于超参数调优、实验设计等领域。

本项目使用Python实现贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化深度森林(Deep Forest)分类模型(deepforest分类算法)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：

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：

从上图可以看到，总共有11个字段。

关键代码：

3.2 缺失值统计

使用Pandas工具的info()方法统计每个特征缺失情况：

从上图可以看到，数据不存在缺失值，总数据量为2000条。

关键代码：

3.3 变量描述性统计分析

通过Pandas工具的describe()方法来来统计变量的平均值、标准差、最大值、最小值、分位数等信息：

关键代码如下：

4.探索性数据分析

4.1 y变量分类柱状图

用Pandas工具的value_counts().plot()方法进行统计绘图，图形化展示如下：

从上面图中可以看到，分类为0和1的样本，数量基本一致。

4.2 y变量类型为1 x1变量分布直方图

通过Matpltlib工具的hist()方法绘制直方图：

从上图可以看出，y=1的数据主要集中在-2到2之间。

4.3 相关性分析

通过Pandas工具的corr()方法和seaborn工具的heatmap()方法绘制相关性热力图：

从图中可以看到，正数为正相关，负数为负相关，绝对值越大相关性越强。

5.特征工程

5.1 建立特征数据和标签数据

y为标签数据，除 y之外的为特征数据。关键代码如下：

5.2 数据集拆分

数据集集拆分，分为训练集和测试集，80%训练集和20%测试集。关键代码如下：

6.构建贝叶斯优化器优化深度森林分类模型

主要使用基于贝叶斯优化器优化deepforest分类算法，用于目标分类。

6.1 构建调优模型

6.2 最优参数展示

最优参数结果展示：

6.3 最优参数构建模型

7.模型评估

7.1 评估指标及结果

评估指标主要包括准确率、查准率、召回率、F1分值等等。

从上表可以看出，F1分值为0.9619，说明此模型效果良好。

关键代码如下：

7.2 分类报告

模型的分类报告：

从上图可以看到，分类类型为0的F1分值为0.96；分类类型为1的F1分值为0.96；整个模型的准确率为0.96。

7.3 混淆矩阵

从上图可以看出，实际为0预测不为0的 有14个样本；实际为1预测不为1的 有2个样本，整体预测准确率良好。

8.结论与展望

综上所述，本项目采用了基于贝叶斯优化器优化深度森林分类模型，最终证明了我们提出的模型效果良好。

获取项目的代码：

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