Python机器学习: 使用多项式特征和回归模型预测过滤效率

这篇文章展示了如何使用Python中的机器学习技术来预测过滤效率。我们将使用多项式特征来捕捉特征之间的非线性关系，并使用回归模型进行预测。

1. 数据准备

首先，我们需要导入必要的库并加载数据：pythonimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split,cross_val_scorefrom sklearn.linear_model import Lasso, Ridge, LinearRegression as LRfrom sklearn.model_selection import GridSearchCVfrom sklearn.metrics import r2_score, explained_variance_score as EVS, mean_squared_error as MSE

data=pd.read_excel('C题数据.xlsx',sheet_name=2)datax = data[['接收距离(cm)', '热风速度(r/min)', '厚度mm', '孔隙率（%）', '压缩回弹性率（%）', '过滤阻力Pa','透气性 mm/s']]y = data['过滤效率（%）']

2. 特征工程

为了捕捉特征之间的非线性关系，我们将使用PolynomialFeatures类创建多项式特征：pythonfrom sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures #StandardScaler

#degree 表示多项式的维度，即^2， interaction_only表示是否仅使用a*b, include_bias表示是否添加一列全部等于1的偏置项po = PolynomialFeatures(degree=2, interaction_only=False, include_bias=False)x_poly = po.fit_transform(x)

使用pd.DataFrame将数据转换为pd格式，并将列名添加到数据框中x_poly = pd.DataFrame(x_poly, columns=['接收距离(cm)', '热风速度(r/min)', '厚度mm', '孔隙率（%）', '压缩回弹性率（%）', '过滤阻力Pa', '透气性 mm/s', '接收距离(cm)^2', '接收距离(cm)*热风速度(r/min)', '接收距离(cm)*厚度mm', '接收距离(cm)*孔隙率（%）', '接收距离(cm)*压缩回弹性率（%）', '接收距离(cm)*过滤阻力Pa', '接收距离(cm)*透气性 mm/s', '热风速度(r/min)^2', '热风速度(r/min)*厚度mm', '热风速度(r/min)孔隙率（%）', '热风速度(r/min)压缩回弹性率（%）', '热风速度(r/min)过滤阻力Pa', '热风速度(r/min)透气性 mm/s', '厚度mm^2', '厚度mm孔隙率（%）', '厚度mm压缩回弹性率（%）', '厚度mm过滤阻力Pa', '厚度mm透气性 mm/s', '孔隙率（%）^2', '孔隙率（%）*压缩回弹性率（%）', '孔隙率（%）*过滤阻力Pa', '孔隙率（%）*透气性 mm/s', '压缩回弹性率（%）^2', '压缩回弹性率（%）*过滤阻力Pa', '压缩回弹性率（%）透气性 mm/s', '过滤阻力Pa^2', '过滤阻力Pa透气性 mm/s', '透气性 mm/s^2'])x_poly.head()

3. 模型训练与评估

现在我们可以使用多种回归模型，例如线性回归、Lasso回归或Ridge回归来训练我们的模型。python# 将数据分割为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(x_poly, y, test_size=0.2, random_state=42)

选择回归模型model = LinearRegression() # 可以替换为Lasso(), Ridge()等

训练模型model.fit(X_train, y_train)

预测y_pred = model.predict(X_test)

评估模型print('R^2:', r2_score(y_test, y_pred))print('MSE:', mean_squared_error(y_test, y_pred))

4. 结论

通过使用多项式特征和回归模型，我们可以有效地预测过滤效率。 这篇文章提供了一个基本的框架，你可以根据自己的数据和需求进行修改和扩展。