一、酒驾风险行为分析预测
1.背景描述
本数据集来自2007年青少年风险行为监测系统（YRBSS），该系统是由美国疾病控制和预防中心（CDC）进行的年度调查，旨在监测有健康风险的青少年行为的流行情况。
本数据集的重点是青少年最近（在过去30天内）是否乘坐过醉酒司机的车。
2.数据说明
本数据集包含13387条记录，涉及以下6个变量：
- 是否在过去30天内与饮酒驾驶者一起乘车：1=有；0=没有
- 是否是女性：1=女性；0=男性
- 就读年级：9，10，11，12
- 年龄
- 是否吸烟：1=是；0=否
- 是否拥有驾照：1=有；0=没有
3.数据来源
二、数据分析
1.数据读取
import pandas as pd df=pd.read_csv('data/data225503/Risky_behavior_in_youths.csv',encoding='gbk') df.head()
.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } .dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; }
| 序号 | 是否在过去30天内与饮酒驾驶者一起乘车 | 是否是女性 | 就读年级 | 年龄 | 是否吸烟 | 是否拥有驾照 | |
| 0 | 1 | 1 | 1.0 | 10.0 | 15.0 | 1.0 | 0.0 |
| 1 | 2 | 1 | 1.0 | 10.0 | 18.0 | 1.0 | 1.0 |
| 2 | 3 | 1 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 3 | 4 | 0 | 0.0 | 11.0 | 17.0 | 0.0 | 1.0 |
| 4 | 5 | 0 | 0.0 | 11.0 | 17.0 | 0.0 | 1.0 |
2.空值处理
df.isnull().sum()
序号 0 是否在过去30天内与饮酒驾驶者一起乘车 0 是否是女性 755 就读年级 67 年龄 54 是否吸烟 388 是否拥有驾照 54 dtype: int64
df.shape
(13387, 7)
df.isnull().sum()/df.shape[0]
序号 0.000000 是否在过去30天内与饮酒驾驶者一起乘车 0.000000 是否是女性 0.056398 就读年级 0.005005 年龄 0.004034 是否吸烟 0.028983 是否拥有驾照 0.004034 dtype: float64
df.dropna(inplace=True) df.drop(['序号'], inplace=True, axis=1) df.shape
(12282, 6)
df.describe()
.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } .dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; }
| 是否在过去30天内与饮酒驾驶者一起乘车 | 是否是女性 | 就读年级 | 年龄 | 是否吸烟 | 是否拥有驾照 | |
| count | 12282.000000 | 12282.000000 | 12282.000000 | 12282.000000 | 12282.000000 | 12282.000000 |
| mean | 0.313385 | 0.525973 | 10.523449 | 16.152337 | 0.535581 | 0.676193 |
| std | 0.463888 | 0.499345 | 1.114185 | 1.209777 | 0.498753 | 0.467946 |
| min | 0.000000 | 0.000000 | 9.000000 | 14.000000 | 0.000000 | 0.000000 |
| 25% | 0.000000 | 0.000000 | 10.000000 | 15.000000 | 0.000000 | 0.000000 |
| 50% | 0.000000 | 1.000000 | 11.000000 | 16.000000 | 1.000000 | 1.000000 |
| 75% | 1.000000 | 1.000000 | 12.000000 | 17.000000 | 1.000000 | 1.000000 |
| max | 1.000000 | 1.000000 | 12.000000 | 18.000000 | 1.000000 | 1.000000 |
从上表可以看出，
- 经过清洗后，共有12282条数据；
- 在过去30天内与饮酒驾驶者一起乘车占比31.34%；
- 数据中女生人数多于男生，女生人数占比52%；
- 数据中大部分的年级为10、11；
- 年龄均值为16岁；
- 数据中吸烟和有驾照的人为多数，占比分别为53%和67%。
三、数据预处理
1.数据归一化
columns = df.columns print(columns)
Index(['是否在过去30天内与饮酒驾驶者一起乘车', '是否是女性', '就读年级', '年龄', '是否吸烟', '是否拥有驾照'], dtype='object')
for column in columns[1:]: col = df[column] col_min = col.min() col_max = col.max() normalized = (col - col_min) / (col_max - col_min) df[column] = normalized
df.head()
.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } .dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; }
| 是否在过去30天内与饮酒驾驶者一起乘车 | 是否是女性 | 就读年级 | 年龄 | 是否吸烟 | 是否拥有驾照 | |
| 0 | 1 | 1.0 | 0.333333 | 0.25 | 1.0 | 0.0 |
| 1 | 1 | 1.0 | 0.333333 | 1.00 | 1.0 | 1.0 |
| 3 | 0 | 0.0 | 0.666667 | 0.75 | 0.0 | 1.0 |
| 4 | 0 | 0.0 | 0.666667 | 0.75 | 0.0 | 1.0 |
| 5 | 0 | 0.0 | 0.666667 | 0.75 | 1.0 | 1.0 |
2.数据集切分
from sklearn.model_selection import train_test_split # 切分数据集为 训练集 、 测试集 train, test = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=2023)
3.协相关
df.corr()
.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } .dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; }
| 是否在过去30天内与饮酒驾驶者一起乘车 | 是否是女性 | 就读年级 | 年龄 | 是否吸烟 | 是否拥有驾照 | |
| 是否在过去30天内与饮酒驾驶者一起乘车 | 1.000000 | 0.220942 | 0.028239 | 0.048411 | 0.258869 | 0.037261 |
| 是否是女性 | 0.220942 | 1.000000 | 0.240245 | 0.282104 | 0.377348 | 0.238284 |
| 就读年级 | 0.028239 | 0.240245 | 1.000000 | 0.870475 | 0.107223 | 0.748354 |
| 年龄 | 0.048411 | 0.282104 | 0.870475 | 1.000000 | 0.142229 | 0.825015 |
| 是否吸烟 | 0.258869 | 0.377348 | 0.107223 | 0.142229 | 1.000000 | 0.123856 |
| 是否拥有驾照 | 0.037261 | 0.238284 | 0.748354 | 0.825015 | 0.123856 | 1.000000 |
import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as sns sns.set_style('whitegrid') # 热力图 plt.figure(figsize=(20,12)) sns.heatmap(df.corr(), annot=True)
四、模型训练
1.网络定义
import paddle import paddle.nn.functional as F # 定义动态图 class Net(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(Net, self).__init__() # 定义一层全连接层，输出维度是1，激活函数为None，即不使用激活函数 self.fc = paddle.nn.Linear(in_features=5,out_features=2) # 网络的前向计算函数 def forward(self, inputs): pred = self.fc(inputs) return pred
2.超参设置
net=Net() # 设置迭代次数 epochs = 6 # paddle.nn.loss.CrossEntropyLoss正常 # paddle.nn.CrossEntropyLoss不正常 loss_func = paddle.nn.CrossEntropyLoss() #优化器 opt = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.1,parameters=net.parameters())
3.模型训练
#训练程序 for epoch in range(epochs): all_acc = 0 for i in range(train.shape[0]): x = paddle.to_tensor([train.iloc[i,1:]]) y = paddle.to_tensor([train.iloc[i,0]]) infer_y = net(x) loss = loss_func(infer_y,y) loss.backward() y=label = paddle.to_tensor([y], dtype="int64") acc= paddle.metric.accuracy(infer_y, y) all_acc=all_acc+acc.numpy() opt.step() opt.clear_gradients#清除梯度 # print("epoch: {}, loss is: {},acc is:{}".format(epoch, loss.numpy(),acc.numpy())) #由于输出过长，这里注释掉了 print("第{}次正确率为：{}".format(epoch+1,all_acc/i))
第1次正确率为：[0.6094259] 第2次正确率为：[0.6070847] 第3次正确率为：[0.5988396] 第4次正确率为：[0.61268324] 第5次正确率为：[0.61115634] 第6次正确率为：[0.5905945]
五、模型评估
1.模型训练
#测试集数据运行 net.eval()#模型转换为测试模式 all_acc = 0 for i in range(test.shape[0]): x = paddle.to_tensor([test.iloc[i,:-1]]) y = paddle.to_tensor([test.iloc[i,-1]]) infer_y = net(x) y=label = paddle.to_tensor([y], dtype="int64") # 计算损失与精度 loss = loss_func(infer_y, y) acc = paddle.metric.accuracy(infer_y, y) all_acc = all_acc+acc.numpy() # 打印信息 #print("loss is: {}, acc is: {}".format(loss.numpy(), acc.numpy())) print("测试集正确率：{}".format(all_acc/i))
测试集正确率：[0.44177523]
2.预测
import numpy as np #预测结果展示 net.eval() x = paddle.to_tensor([test.iloc[0,1:]]) y = paddle.to_tensor([test.iloc[0,0]]) infer_y = net(x) y=label = paddle.to_tensor([y], dtype="int64") # 计算损失与精度 loss = loss_func(infer_y, y) # 打印信息 print("test[0] is :\n{}\n y_test[0] is :{}\n predict is {}".format(test.iloc[0,1:] ,test.iloc[0,0], np.argmax(infer_y.numpy()[0])))
test[0] is : 是否是女性 0.00 就读年级 1.00 年龄 0.75 是否吸烟 1.00 是否拥有驾照 1.00 Name: 481, dtype: float64 y_test[0] is :0 predict is 0
