【数学建模学习笔记】机器学习分类：XGBoost分类

一、什么是 XGBoost？

XGBoost 是一种特别厉害的 "分类工具"，就像一个聪明的 "判断专家"。它的工作原理是：先找一堆 "不太聪明" 的小模型（比如简单的决策树），然后让这些小模型接力工作 —— 每个小模型都努力修正上一个模型的错误，最后把所有小模型的判断加起来，得到一个非常准确的结果。

二、实战：用 XGBoost 给红酒分类

我们用一个红酒数据集来演示，目标是通过红酒的特征（比如酒精含量、颜色等）判断它属于哪种类型。

1. 准备工具

首先要导入需要的 "工具箱"（Python 库），就像做饭前要准备好锅碗瓢盆：

# 导入数据分析工具
import pandas as pd
import numpy as np
# 导入机器学习工具
from sklearn.model_selection import train_test_split  # 拆分数据
from sklearn.preprocessing import StandardScaler    # 数据标准化
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder      # 标签编码
from xgboost import XGBClassifier                   # XGBoost模型
from sklearn.metrics import accuracy_score          # 计算准确率

2. 获取数据

加载红酒数据，里面包含各种特征和对应的红酒种类：

# 读取红酒数据
df = pd.read_excel('https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/40611/%E7%BA%A2%E9%85%92%E6%95%B0%E6%8D%AE.xlsx')
# 查看前5行数据
df.head()

运行后会看到类似这样的数据：

3. 整理数据

数据不能直接用，需要简单处理：

（1）给中文列名改英文名（方便代码处理）：

# 中文列名映射为英文
column_mapping = {
    '酒精': 'Alcohol',
    '苹果酸': 'Malic_Acid',
    '种类': 'Class'  # 其他列类似
}
df.rename(columns=column_mapping, inplace=True)

（2）拆分特征和标签：

• 特征：用来判断的依据（比如酒精含量、苹果酸等）
• 标签：要预测的结果（红酒种类）

X = df.drop('Class', axis=1)  # 特征（去掉种类列）
y = df['Class']               # 标签（只保留种类列）

（3）标准化数据：
让不同特征的数值范围统一（比如都缩放到 0 附近），避免某一个特征 "太霸道"：

scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)  # 标准化后的特征

（4）拆分训练集和测试集：

• 训练集：教模型学习的 "教材"
• 测试集：检验模型学习效果的 "考题"

# 80%数据当教材，20%当考题，random_state=42保证结果可重复
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42
)

（5）给标签编码：
模型只认数字，所以把 "琴酒"、"贝尔摩德" 这些文字换成数字（比如 0、1、2）：

label_encoder = LabelEncoder()
y_train_encoded = label_encoder.fit_transform(y_train)  # 训练集标签转数字
y_test_encoded = label_encoder.transform(y_test)        # 测试集标签转数字

4. 训练 XGBoost 模型

让模型通过训练集学习 "特征和种类的关系"：

# 创建XGBoost分类器（objective指定任务是分类）
model = XGBClassifier(objective='multi:softmax', random_state=42)
# 用训练集训练模型
model.fit(X_train, y_train_encoded)

5. 测试模型效果

用测试集检验模型学的怎么样：

# 让模型预测测试集的红酒种类
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test_encoded, y_pred)
print('准确率:', accuracy)  # 输出：0.9444（100个能对94个）

还可以看更详细的报告：

from sklearn.metrics import classification_report
print(classification_report(y_test_encoded, y_pred))

报告会显示每种红酒的预测准确率、召回率等。

6. 看哪个特征最重要

想知道哪些特征对判断红酒种类影响最大？可以画个图：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 获取特征重要性
feature_importances = model.feature_importances_
features = X.columns  # 特征名称

# 画条形图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x=feature_importances, y=features)
plt.xlabel('重要性分数')
plt.ylabel('特征名称')
plt.show()

从图中能看到，"稀释的酒的蛋白质浓度的光谱度量" 这个特征最重要，就像判断一个水果是不是苹果，"形状圆不圆" 比 "颜色深不深" 更关键。

三、总结

XGBoost 是一个 "学霸级" 的分类工具，通过多个小模型接力修正错误，既能保证准确率，又不容易 "学傻"。上面的例子里，它只用简单几步就实现了 94% 的红酒分类准确率，还能告诉我们哪些特征最关键，非常实用！