基于xgboost的风力发电机叶片结冰分类预测-阿里云开发者社区

xgboost中文叫做极致梯度提升模型，官方文档链接：https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/tutorials/model.html

2018年9月6日笔记
IDE(Intergrated development Environment)，集成开发环境为jupyter notebook
操作系统：Win10
语言及其版本：python3.6
此项目的难点在于pandas的熟练使用、机器学习模型快速开发和部署。

0.打开jupyter notebook

在桌面新建文件夹风力发电机叶片结冰分类预测，按钮如下图所示：

image.png

在文件夹 风力发电机叶片结冰分类预测中打开 PoweShell。
在文件夹中 按住Shift键的情况下，点击鼠标右键，出现如下图所示：

image.png

点击上图中的 在此处打开PowerShell窗口，在其中输入命令并运行： jupyter notebook

image.png

运行命令后会自动打开浏览器窗口，新建代码文件，如下图所示：

image.png

aerogenerator中文叫做 风力发电机；
vane中文叫做叶片。
代码文件重命名为 aerogeneratorVane，重命名文件 按钮位置如下图所示：

image.png

1.加载数据

数据集下载链接: https://pan.baidu.com/s/15NsGA1fvDlmQdxww_xBXZg 密码: 8sn8
下载文件为zip压缩文件，里面含有3个csv文件：data.csv、failure.csv、normal.csv
data.csv文件是带有所有特征字段的数据集；
failure.csv文件是风力发电机叶片故障时间段，时间段包括2个字段：开始时间startTime、结束时间endTime；
normal.csv文件是风力发电机叶片正常时间段，时间段包括2个字段：开始时间startTime、结束时间endTime。
3个文件要放到代码文件同级目录下。

1.1 pd.read_csv方法加载数据

载入data.csv文件并观察数据代码如下：

import pandas as pd

data_df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['time'])
print(data_df.shape)
data_df.head()

image.png

1.2 利用pickle保存数据集

安装pickle库命令：pip install pickle

import pickle

with open('data_df.pickle', 'wb') as file:
    pickle.dump(data_df, file)

1.3 利用pickle加载数据集

import pickle

with open('data_df.pickle', 'rb') as file:
    data_df = pickle.load(file)

1.4 对比2种加载方法

import time 

startTime = time.time()
data_df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['time'])
readcsv_time = time.time() - startTime
print('readcsv time: %.2f seconds' %readcsv_time)

startTime2 = time.time()
with open('data_df.pickle', 'rb') as file:
    data_df = pickle.load(file)
pickleLoad_time = time.time() - startTime2
print('pickleLoad time: %.3f seconds' %pickleLoad_time)

print('pickleLoad_time / readcs_time = %.3f' %(pickleLoad_time/readcsv_time))

上面一段代码的运行结果如下：

readcsv time: 4.37 seconds
pickleLoad time: 0.11 seconds
pickleLoad_time / readcs_time = 0.025

从上面的运行结果可以看出，利用pickle加载数据花费时间是pd.read_csv方法加载数据花费时间的0.025倍。
利用pickle库可以保存python中的任何对象，在数据科学实践中可以用来保存重要的模型和数据。

2.观察数据

2.1 查看数据集大小

data_df.shape

运行结果如下：

(393886, 28)

2.2 查看数据集前5行

data_df.head()

上面一段代码的运行结果如下图所示：

image.png

2.3 查看数据字段空缺情况

data_df.info()

读者应该查看变量data_df的time字段是否和下图一样是datetime64的数据类型。
上面一段代码的运行结果如下图所示：

image.png

3.数据处理

3.1 获取时间段

import pandas as pd

normalTime_df = pd.read_csv('normal.csv', parse_dates=['startTime', 'endTime'])
print(normalTime_df.shape)
normalTime_df.head()

上面一段代码的运行结果如下图所示：

image.png

import pandas as pd

failureTime_df = pd.read_csv('failure.csv', parse_dates=['startTime', 'endTime'])
print(failureTime_df.shape)
failureTime_df.head()

上面一段代码的运行结果如下图所示：

image.png

3.2 取出预测目标值为正常的样本

import pandas as pd

normal_list = []
for index in normalTime_df.index:
    startTime = normalTime_df.loc[index].startTime
    endTime = normalTime_df.loc[index].endTime
    part_df = data_df[data_df.time.between(startTime, endTime)]
    print(part_df.shape)
    normal_list.append(part_df)
normal_df = pd.concat(normal_list).reset_index(drop=True)
normal_df.shape

上面一段代码的运行结果如下图所示：

image.png

3.3 取出预测目标值为故障的样本

import pandas as pd

failure_list = []
for index in failureTime_df.index:
    startTime = failureTime_df.loc[index].startTime
    endTime = failureTime_df.loc[index].endTime
    part_df = data_df[data_df.time.between(startTime, endTime)]
    print(part_df.shape)
    failure_list.append(part_df)
failure_df = pd.concat(failure_list).reset_index(drop=True)
failure_df.shape

上面一段代码的运行结果如下图所示：

image.png

3.4 统计正常、故障、无效样本占比

stat_df = pd.DataFrame({
    'number' : [normal_df.shape[0], failure_df.shape[0], data_df.shape[0]-normal_df.shape[0]-failure_df.shape[0]]
}, index = ['normal', 'failure', 'invalid'])
stat_df['ratio'] = stat_df['number'] / stat_df['number'].sum()
stat_df

上面一段代码的运行结果如下图所示：

image.png

3.5 下采样

因为预测目标值为正常的样本远远多于预测目标值为故障的样本，所以对预测目标值为正常的样本做下采样。
下采样指减少样本或者减少特征，具体方法是选取一部分正常样本，数量为故障样本的2倍。

import random

normalPart_df = normal_df.loc[random.sample(list(normal_df.index), k=failure_df.shape[0]*2)]
normalPart_df.shape

上面一段代码的运行结果如下：

(47784, 28)

3.6 形成特征矩阵和预测目标值

iimport numpy as np

feature_df = pd.concat([normalPart_df, failure_df]).reset_index(drop=True)
X = feature_df.drop('time', axis=1).values
print(X.shape)
y = np.append(np.ones(len(normalPart_df)), np.zeros(len(failure_df)))
print(y.shape)

上面一段代码的运行结果如下：

(71676, 27)
(71676,)

3.7 保存数据

安装pickle库命令：pip install pickle

import pickle

with open('X.pickle', 'wb') as file:
    pickle.dump(X, file)

with open('y.pickle', 'wb') as file:
    pickle.dump(y, file)

4.模型训练

4.1 数据准备

作者提供可以pickle库加载的数据文件，下载链接: https://pan.baidu.com/s/1r9eVzROI0pKKXYdnhf031g 密码: nciu
下载后解压是3.7节保存数据的两个文件X.pickle和y.pickle。
安装pickle库命令：pip install pickle
加载数据的代码如下：

import pickle

with open('X.pickle', 'rb') as file:
    X = pickle.load(file)
    
with open('y.pickle', 'rb') as file:
    y = pickle.load(file)

4.2 随机森林模型

第5行代码初始化模型对象，参数n_jobs设置为-1时，会最大化利用电脑的多线程性能；
第6行代码实例化交叉验证对象，参数n_splits设置为5，表示会做5折交叉验证；
第7行代码调用cross_val_score方法，第1个参数为模型对象，第2个参数为特征矩阵X，第3个参数为预测目标值y，第4个关键字参数cv的数据类型为整数或交叉验证对象，方法的返回结果的数据类型为ndarray对象；
第8行代码，ndarray对象的round方法可以使其中的数保留指定位数。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import ShuffleSplit
from sklearn.model_selection import cross_val_score

rfc_model = RandomForestClassifier(n_jobs=-1)
cv_split = ShuffleSplit(n_splits=5)
score_ndarray = cross_val_score(rfc_model, X, y, cv=cv_split)
print(score_ndarray.round(4))
print(score_ndarray.mean().round(4))

上面一段代码的运行结果如下：

[0.9997 0.9999 0.9999 1. 0.9999]
0.9999

4.3 xgboost模型

xgboost中文叫做极致梯度提升模型，安装xgboost命令：pip install xgboost
第6行代码忽略警告信息；
第7行代码初始化模型对象，参数nthread设置为4时，利用4线程做模型训练；
第8行代码实例化交叉验证对象，参数n_splits设置为5，表示会做5折交叉验证；
第9行代码调用cross_val_score方法，第1个参数为模型对象，第2个参数为特征矩阵X，第3个参数为预测目标值y，第4个关键字参数cv的数据类型为整数或交叉验证对象，方法的返回结果的数据类型为ndarray对象；
第10行代码，ndarray对象的round方法可以使其中的数保留指定位数。

from xgboost import XGBClassifier
from sklearn.model_selection import ShuffleSplit
from sklearn.model_selection import cross_val_score
import warnings

warnings.filterwarnings('ignore')
xgb_model = XGBClassifier(nthread=4)
cv_split = ShuffleSplit(n_splits=5)
score_ndarray = cross_val_score(xgb_model, X, y, cv=cv_split)
print(score_ndarray.round(4))
print(score_ndarray.mean().round(4))

上面一段代码的运行结果如下：

[0.9831 0.983 0.9805 0.9814 0.9862]
0.9828

5.模型评估

5.1 模型得分

from sklearn.model_selection import train_test_split
from xgboost import XGBClassifier

train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
xgb_model = XGBClassifier(thread=8)
xgb_model.fit(train_X, train_y)
xgb_model.score(test_X, test_y).round(4)

上面一段代码的运行结果如下：

0.9812

5.2 混淆矩阵

from sklearn.metrics import confusion_matrix

predict_y = xgb_model.predict(test_X)
labels = ['故障', '正常']
pd.DataFrame(confusion_matrix(test_y, predict_y), columns=labels, index=labels)

上面一段代码的运行结果如下图所示：

image.png

5.3 precision、recall、f1-score、support报告表

from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support
import numpy as np

def eval_model(y_true, y_pred, labels):
    # 计算每个分类的Precision, Recall, f1, support
    p, r, f1, s = precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred)
    # 计算总体的平均Precision, Recall, f1, support
    tot_p = np.average(p, weights=s)
    tot_r = np.average(r, weights=s)
    tot_f1 = np.average(f1, weights=s)
    tot_s = np.sum(s)
    res1 = pd.DataFrame({
        u'Label': labels,
        u'Precision': p,
        u'Recall': r,
        u'F1': f1,
        u'Support': s
    })
    res2 = pd.DataFrame({
        u'Label': ['总体'],
        u'Precision': [tot_p],
        u'Recall': [tot_r],
        u'F1': [tot_f1],
        u'Support': [tot_s]
    })
    res2.index = [999]
    res = pd.concat([res1, res2])
    return res[['Label', 'Precision', 'Recall', 'F1', 'Support']]

eval_model(test_y, predict_y, labels)

上面一段代码的运行结果如下图所示：

image.png

5.4 绘制ROC曲线

from sklearn.metrics import roc_curve

predict_y_probability = xgb_model.predict_proba(X)
false_predict, true_predict, thresholds = roc_curve(y, predict_y_probability[:,1])

import matplotlib.pyplot as plt 

plt.plot([0,1], [0,1], 'k--')
plt.plot(false_predict, true_predict, label='xgboost')
plt.legend()
plt.title('ROC curve')
plt.xlabel('False positive rate')
plt.ylabel('True positive rate')
plt.show()

上面一段代码的运行结果如下图所示：

image.png

5.5 模型保存

利用pickle库的dump方法保存

import pickle

with open('xgb_model.pickle', 'wb') as file:
    pickle.dump(xgb_model, file)

6.模型测试

6.1 模型加载

模型下载链接: https://pan.baidu.com/s/1Itt2kVbZYwBIJc9TyLzp6g 密码: uh55
利用pickle库的load方法加载模型

import pickle

with open('xgb_model.pickle', 'rb') as file:
    xgb_model = pickle.load(file)

6.2 测试数据准备

测试数据下载链接: https://pan.baidu.com/s/1llzPfg6ynPXBs2fn-ou4_Q 密码: ddhm
下载压缩文件解压后为data_test.df文件，用文本文件形成特征矩阵和预测目标值。
预测目标值是clf字段，查看clf字段的统计计数情况，如下图所示：

image.png

预测目标值为0的样本标签值是故障；
预测目标值为1的样本标签值是正常；
预测目标值为2的样本标签值为无效。
所以保留标签值时故障和正常的样本，去除无效样本。

test_df = pd.read_csv('data_test.csv', index_col=0)
y = test_df['clf'].values
X = test_df.drop(['time', 'clf'], axis=1).values
X = X[y<2]
print(X.shape)
y = y[y<2]
print(y.shape)

上面一段代码的运行结果如下:

(179567, 27)
(179567,)

6.3 绘制precision、recall、f1-score、support报告表

from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support
import numpy as np

def eval_model(y_true, y_pred, labels):
    # 计算每个分类的Precision, Recall, f1, support
    p, r, f1, s = precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred)
    # 计算总体的平均Precision, Recall, f1, support
    tot_p = np.average(p, weights=s)
    tot_r = np.average(r, weights=s)
    tot_f1 = np.average(f1, weights=s)
    tot_s = np.sum(s)
    res1 = pd.DataFrame({
        u'Label': labels,
        u'Precision': p,
        u'Recall': r,
        u'F1': f1,
        u'Support': s
    })
    res2 = pd.DataFrame({
        u'Label': ['总体'],
        u'Precision': [tot_p],
        u'Recall': [tot_r],
        u'F1': [tot_f1],
        u'Support': [tot_s]
    })
    res2.index = [999]
    res = pd.concat([res1, res2])
    return res[['Label', 'Precision', 'Recall', 'F1', 'Support']]

predict_exam_y = xgb_model.predict(exam_X)
labels = ['故障', '正常']
eval_model(exam_y, predict_exam_y, labels)

上面一段代码的运行结果如下图所示：

image.png

7.总结

0.代码文件下载链接: https://pan.baidu.com/s/1HidM93l2DBPyKo8pURitgA 密码: yk1w
1.模型在原数据集经过交叉验证取得了优秀的评估指标；
2.模型在正常样本的预测中取得很高的查准率和查全率；
3.模型在故障样本的预测中取得很低的查准率和查全率；
4.模型在新数据集的测试效果差，说明模型泛化能力差，想要提高模型的泛化能力，则需要提取出更多数据中的有效特征。

基于xgboost的风力发电机叶片结冰分类预测

0.打开jupyter notebook

1.加载数据

1.1 pd.read_csv方法加载数据

1.2 利用pickle保存数据集

1.3 利用pickle加载数据集

1.4 对比2种加载方法

2.观察数据

2.1 查看数据集大小

2.2 查看数据集前5行

2.3 查看数据字段空缺情况

3.数据处理

3.1 获取时间段

3.2 取出预测目标值为正常的样本

3.3 取出预测目标值为故障的样本

3.4 统计正常、故障、无效样本占比

3.5 下采样

3.6 形成特征矩阵和预测目标值

3.7 保存数据

4.模型训练

4.1 数据准备

4.2 随机森林模型

4.3 xgboost模型

5.模型评估

5.1 模型得分

5.2 混淆矩阵

5.3 precision、recall、f1-score、support报告表

5.4 绘制ROC曲线

5.5 模型保存

6.模型测试

6.1 模型加载

6.2 测试数据准备

6.3 绘制precision、recall、f1-score、support报告表

7.总结

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1.2 利用pickle保存数据集

1.3 利用pickle加载数据集

1.4 对比2种加载方法

2.观察数据

2.1 查看数据集大小

2.2 查看数据集前5行

2.3 查看数据字段空缺情况

3.数据处理

3.1 获取时间段

3.2 取出预测目标值为正常的样本

3.3 取出预测目标值为故障的样本

3.4 统计正常、故障、无效样本占比

3.5 下采样

3.6 形成特征矩阵和预测目标值

3.7 保存数据

4.模型训练

4.1 数据准备

4.2 随机森林模型

4.3 xgboost模型

5.模型评估

5.1 模型得分

5.2 混淆矩阵

5.3 precision、recall、f1-score、support报告表

5.4 绘制ROC曲线

5.5 模型保存

6.模型测试

6.1 模型加载

6.2 测试数据准备

6.3 绘制precision、recall、f1-score、support报告表

7.总结

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