遗传算法寻优

cross_val_score(lgb,train_X,train_y,scoring='f1',cv=sKfold).mean()  # 使用全部特征进行训练

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企业唯一标识
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9c7fa510616a6830b878f3c8c4317d93e1b022e7f22ae231	90	0	1	5.0	20.0	0	22.0	1338	10312	246	8193	8214	21583	41	27	10610	8186	8115	1	8193	0.035840	0.001466	0.000325	0.000014	0.000014	0.072861	0.002200	0.002357	0.037043	0.000014	0.001328	0.065994	0.000014	0.035802	0.001455	0.000000	0.000000	0.000000	0.072862	4.563131e-14	3.371647e-13	0.037037	0.000000	0.001314	0.065994	0.000000	-0.612630	-3.765978	-2.665179	-5.790555	-5.794011	0.105468	-0.753170	-0.684177	-0.604969	-5.790339	-3.831579	0.000000	-5.790555	4.0	4.0	5.0	3.0	4.0	1	5	5.0	2	3.0	2	2.0	4.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	-1.0	-1.000000	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0

# 遗传算法特征选择
sKfold = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=2020)
def fun_(x):'''传入长度为特征数量的0,1向量，转化为bool之后作为特征的索引，提取特征子集，使用特征子集进行选了返回目标函数值'''X =  train_1[cols[x.astype('bool')]].valuesval = cross_val_score(lgb,X,train_y,scoring='f1',cv=sKfold).mean()return valdef GV_col(func,len_,num_,it_num = 50,jiaopei = 0.8,bianyi = 0.2):'''func：目标函数 输入为0,1向量，输出为目标函数值len_：特征维度it_num：种群的数量jiaopei：种群进行杂交的概率bianyi：种群进行变异的概率返回值：传入长度为特征数量的0,1向量 历史种群达到的最优值    '''pop = np.random.randint(0,2,(num_,len_))best_f = 0list_best_f = []for _ in range(it_num):scores = [func(i) for i in pop]best_fit_ = scores[np.argmax(scores)]if best_fit_ > best_f:best_f = best_fit_best_p = pop[np.argmax(scores)]list_best_f.append(best_f)fitness  = scores  - min(scores) + 0.01idx = np.random.choice(np.arange(num_), size=num_, replace=True,p=(fitness)/(fitness.sum()) )pop = np.array(pop)[idx]new_pop = []for father in pop:child = fatherif np.random.rand() < jiaopei:mother_id = np.random.randint(num_)low_point = np.random.randint(len_)high_point = np.random.randint(low_point+1,len_+1)child[low_point:high_point] = pop[mother_id][low_point:high_point]if np.random.rand() < bianyi:mutate_point = np.random.randint(0, len_)child[mutate_point] = 1 - child[mutate_point]new_pop.append(child)pop = new_popprint(f'{_}/{it_num},当前分数：{best_f}')return best_p,list_best_f

w = GV_col(fun_,244,10,30,0.9,0.3)  #设置种群数量为10，迭代30次最后最优值为0.8518982053263855

0/30,当前分数：0.8422718298032565
1/30,当前分数：0.8422718298032565
2/30,当前分数：0.8487626570528729
3/30,当前分数：0.8487626570528729
4/30,当前分数：0.850974123058376
5/30,当前分数：0.850974123058376
6/30,当前分数：0.850974123058376
7/30,当前分数：0.850974123058376
8/30,当前分数：0.850974123058376
9/30,当前分数：0.850974123058376
10/30,当前分数：0.850974123058376
11/30,当前分数：0.850974123058376
12/30,当前分数：0.850974123058376
13/30,当前分数：0.850974123058376
14/30,当前分数：0.850974123058376
15/30,当前分数：0.850974123058376
16/30,当前分数：0.850974123058376
17/30,当前分数：0.850974123058376
18/30,当前分数：0.850974123058376
19/30,当前分数：0.850974123058376
20/30,当前分数：0.850974123058376
21/30,当前分数：0.850974123058376
22/30,当前分数：0.850974123058376
23/30,当前分数：0.850974123058376
24/30,当前分数：0.850974123058376
25/30,当前分数：0.850974123058376
26/30,当前分数：0.8518982053263855
27/30,当前分数：0.8518982053263855
28/30,当前分数：0.8518982053263855
29/30,当前分数：0.8518982053263855

plt.plot(w[1])

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x29a465389b0>]

lgb.fit(train_X,train_y)

LGBMClassifier(max_depth=4, min_child_samples=10, n_estimators=150,num_leaves=14, reg_alpha=0.28296338218326345,reg_lambda=0.18095776927233131, subsample=0.8272103969163492)

# 删除特征重要度为0的特征，
cols_2 = train.drop('label',1).columns[lgb.feature_importances_.astype('bool')]
train_X_2 = train[cols_2].values
cross_val_score(lgb,train_X_2,train_y,scoring='f1',cv=sKfold).mean()

0.8496644165439153

cols_3 = cols[w[0].astype('bool')]
train_X_3 = train[cols_3].values
cross_val_score(lgb,train_X_3,train_y,scoring='f1',cv=sKfold).mean()

0.8518982053263855