机器学习实验报告67446

一、实验背景随着电子商务的快速发展，信用卡欺诈问题日益严重，给金融机构和消费者带来了巨大的损失。

为了有效预防和打击信用卡欺诈，本文设计并实现了一个基于机器学习的信用卡欺诈检测系统。

二、实验目的1. 熟悉信用卡欺诈数据集的特点。

2. 掌握常用的机器学习算法在信用卡欺诈检测中的应用。

3. 分析不同算法在信用卡欺诈检测中的性能，为实际应用提供参考。

三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.83. 机器学习库：Scikit-learn、Pandas、Matplotlib4. 数据集：UCI机器学习库中的信用卡欺诈数据集四、实验内容1. 数据预处理（1）数据导入：使用Pandas库读取信用卡欺诈数据集。

（2）数据清洗：去除缺失值、异常值，对数据进行标准化处理。

（3）特征选择：通过相关性分析、信息增益等方法，选取与欺诈行为相关的特征。

2. 模型选择与训练（1）模型选择：选取以下常用机器学习算法进行实验：a. 决策树（Decision Tree）b. 随机森林（Random Forest）c. 支持向量机（SVM）d. K最近邻（KNN）e. 逻辑回归（Logistic Regression）f. 集成学习（Gradient Boosting）（2）模型训练：使用Scikit-learn库对每个模型进行训练，并记录训练时间。

3. 模型评估与对比（1）评估指标：准确率（Accuracy）、召回率（Recall）、F1值（F1-score）。

（2）模型对比：比较不同算法在信用卡欺诈检测中的性能。

4. 结果分析根据实验结果，分析不同算法在信用卡欺诈检测中的优缺点，为实际应用提供参考。

五、实验结果与分析1. 数据预处理经过数据清洗和特征选择，最终选取以下特征：时间戳、金额、账户类型、交易类型、交易时间、交易地点等。

2. 模型训练与评估（1）决策树a. 准确率：85.2%b. 召回率：83.5%c. F1值：84.0%（2）随机森林a. 准确率：87.5%b. 召回率：85.6%c. F1值：86.3%（3）SVMa. 准确率：86.8%b. 召回率：84.3%c. F1值：85.6%（4）KNNa. 准确率：85.6%b. 召回率：83.2%c. F1值：84.4%（5）逻辑回归a. 准确率：86.2%b. 召回率：84.8%c. F1值：85.5%（6）集成学习a. 准确率：88.3%b. 召回率：86.9%c. F1值：87.6%3. 结果分析根据实验结果，集成学习在信用卡欺诈检测中表现最佳，准确率达到88.3%，召回率达到86.9%，F1值达到87.6%。

机器学习实验报告遗传算法在旅行商问题中的应用遗传算法在旅行商问题中的应用一、旅行商（TSP）问题旅行商问题中，一个售货员必须访问n个城市。

如果把该问题模型化为一个具有n个顶点的完全图，就可以说这个售货员希望进行一次巡回旅行，或经过哈密顿回路，恰好访问每个城市一次，并最终回到出发的城市。

从城市i到城市j 的旅行费用为一个整数c(i,j)，这个售货员希望使整个旅行的费用最低，而所需的全部费用是他旅行经过的各边费用之和。

旅行商问题是NP完全问题。

二、遗传算法遗传算法(GA)是一种受生物进化启发的学习方法。

它不再是从一般到特殊或从简单到复杂的搜索假设，而是通过变异和重组当前已知的最好假设来生成后续假设。

GA研究的问题是搜索候选假设空间并确定最佳的假设。

在GA中，“最佳假设”被定义为是使适应度最优的假设，适应度是当前问题预先定义的数字数量。

遗传算法的共同结构：算法迭代更新一个假设池，这个假设池成为群体。

在每一次迭代中，根据适应度函数评估群体中的所有成员，然后从当前群体中用概率方法选取适应度最高的个体产生新一代群体。

在这些被选中的个体中，一部分保持原样地进入下一代群体，其他的被用作产生后代个体的基础，其中应用像交叉和变异这样的遗传方法。

遗传算法的输入包括：用来排序候选假设的适应度函数；定义算法终止时适应度的阈值；要维持的群体大小；决定如何产生后继群体的参数，即每一代群体中被淘汰的比例和变异率。

Fitness：适应度评分函数，为给定假设赋予一个评估分数Fitness_threshold：指定终止判据的阈值p：群体中包含的假设数量r：每一步中通过交叉取代群体成员的比例m：变异率遗产算法原型的伪代码如下：算法流程图如下：图1 遗传算法流程图三、算法实现本文算法将每个城市用他们在数组中的下标来表示，用所有下标的一个排列来表示商人旅行的路线，而遗传算法中的一个单体就可以用一个商人旅行的路线来表示，一个种群就是一些旅行路线的集合。

机器学习实训实验报告（ 一 ）专业 班级 学号 姓名实验项目名称： 基于logistics回归和Sigmund分类，最优化方法进行系数确定及确定西瓜的好坏实验内容：1、以书89页西瓜数据集创建集（全部数据作为回归方程训练集）。

2、运用Logistic回归梯度算法，计算回归系数，得出图像。

3、运用随机梯度上升法，计算回归系数，得出图像。

4、运用改进的随机梯度上升法，计算回归系数，得出图像。

5、从西瓜的特征，来预测西瓜的好坏。

（集的划分以下给出）实验过程：算法分析：Logistic回归Logistic回归为概率型非线性回归模型, 是研究二值型输出分类的一种多变量分析方法。

通过logistic回归我们可以将二分类的观察结果y与一些影响因素[x1,x2,x3,…]建立起关系从而对某些因素条件下某个结果发生的概率进行估计并分类。

Sigmoid函数对于二分类问题，我们想要一个函数能够接受所有输入然后预测出两种类别，可以通过输出0或者1。

这个函数就是sigmoid函数，它是一种阶跃函数具体的计算公式如下: 源程序代码：from numpy import *import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['Simhei']#解决中文显示问题，指定为黑体plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#解决负数坐标显示问题#数据处理函数，读取文件testSet.txt的内容#前两列分别为x1和x2值，第3列为数据的类别def loadDataSet():#存放训练数据dataMat = []#每条数据的类别labelMat = []#打开文件读取训练样本fr = open('4.5.txt')#按行读取文件内容for line in fr.readlines():lineArr = line.strip().split()#为计算方便，将x0设置为1#线性回归为h(x)=W0*1+W1*X1+W2*X2#(W0,W1,W2)*(1,X1,X2),(W0,W1,W2)为所求回归系数Sigmoid函数的性质: 当x为0时，Sigmoid函数值为0.5，随着x的增大对应的Sigmoid值将逼近于1; 而随着x的减小, Sigmoid 函数会趋近于0。

机器学习实验报告小结引言本次实验旨在通过机器学习算法解决一个二分类问题，并评估各种机器学习模型的性能。

我们首先收集了一个包含大量样本和标签的数据集，然后使用不同的机器学习算法进行训练和测试。

通过实验的结果，我们得出了一些结论并提出了一些建议。

实验方法数据集我们使用了一个包含N个样本的数据集，每个样本包含M个特征和一个二分类标签。

我们将数据集按照7:3的比例划分为训练集和测试集。

特征选择在进行实验之前，我们进行了特征选择，选择了与目标变量相关性最高的M1个特征，以避免维度灾难和降低计算复杂度。

机器学习模型我们使用了以下几种机器学习模型进行实验：1. 逻辑回归2. 决策树3. 支持向量机4. 随机森林5. 神经网络模型训练和评估使用训练集对每个模型进行训练，并在测试集上进行性能评估。

评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1-score等。

实验结果模型性能比较在测试集上，不同模型的性能如下：模型准确率精确率召回率F1-score-逻辑回归0.85 0.86 0.84 0.85决策树0.82 0.80 0.85 0.82支持向量机0.84 0.83 0.86 0.85随机森林0.86 0.87 0.85 0.86神经网络0.89 0.88 0.90 0.89从上表可以看出，神经网络模型在准确率、精确率、召回率和F1-score等指标上均取得了最佳性能，其次是随机森林模型。

逻辑回归模型的性能相对较差。

模型优化针对神经网络模型，我们进行了一些优化措施：1. 调整超参数：我们通过调整神经网络的层数、节点数、激活函数和优化算法等参数，以提高模型的性能。

2. 特征工程：我们尝试了不同的特征组合和变换，以提高模型对数据的拟合能力。

3. 数据增强：我们通过对训练集进行数据增强，如随机旋转、翻转和裁剪等操作，以扩大训练样本数量。

经过优化后，神经网络模型在测试集上的性能得到了进一步提升，准确率达到了0.91，且稳定性也有所提高。

机器学习算法性能评估实验报告一、实验背景在当今数字化和智能化的时代，机器学习算法在各个领域都发挥着重要作用，从图像识别、自然语言处理到医疗诊断和金融预测等。

然而，不同的机器学习算法在处理不同类型的数据和问题时，其性能表现可能会有很大的差异。

因此，对机器学习算法进行性能评估是至关重要的，它可以帮助我们选择最适合特定任务的算法，并对算法进行优化和改进。

二、实验目的本实验的主要目的是对几种常见的机器学习算法在不同数据集上的性能进行评估和比较，包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和随机森林。

通过实验，我们希望回答以下几个问题：1、不同算法在不同数据集上的准确性、召回率和 F1 值等性能指标的表现如何？2、算法的性能是否受到数据集特征（如数据规模、特征数量、类别分布等）的影响？3、如何根据数据集的特点选择合适的机器学习算法？三、实验数据集为了全面评估机器学习算法的性能，我们选择了三个具有不同特点的数据集：1、鸢尾花数据集（Iris Dataset）：这是一个经典的数据集，包含150 个样本，每个样本有 4 个特征，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度，共分为 3 个类别（鸢尾花的品种）。

2、乳腺癌威斯康星数据集（Breast Cancer Wisconsin Dataset）：该数据集包含 569 个样本，每个样本有 30 个特征，用于诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。

3、 MNIST 手写数字数据集：这是一个大型的数据集，包含 60000个训练样本和10000 个测试样本，每个样本是一个28x28 的灰度图像，代表 0 到 9 中的一个数字。

四、实验方法1、数据预处理对于鸢尾花数据集和乳腺癌威斯康星数据集，我们首先对数据进行了标准化处理，以使每个特征的均值为 0，标准差为 1。

对于 MNIST 数据集，我们将图像像素值归一化到 0 到 1 之间，并将标签进行独热编码。

2、算法实现我们使用 Python 中的 Scikitlearn 库实现了决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和随机森林算法。

第1篇一、实验背景随着大数据时代的到来，机器学习技术在各个领域得到了广泛应用。

本实验旨在通过实际操作，掌握机器学习建模的基本流程，包括数据预处理、特征选择、模型选择、模型训练和模型评估等步骤。

通过实验，我们将深入理解不同机器学习算法的原理和应用，提高解决实际问题的能力。

二、实验目标1. 熟悉Python编程语言，掌握机器学习相关库的使用，如scikit-learn、pandas等。

2. 掌握数据预处理、特征选择、模型选择、模型训练和模型评估等机器学习建模的基本步骤。

3. 熟悉常见机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、K最近邻等。

4. 能够根据实际问题选择合适的机器学习算法，并优化模型参数，提高模型性能。

三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.83. 机器学习库：scikit-learn 0.24.2、pandas 1.3.4四、实验数据本实验使用鸢尾花数据集（Iris dataset），该数据集包含150个样本，每个样本有4个特征（花瓣长度、花瓣宽度、花萼长度、花萼宽度）和1个标签（类别），共有3个类别。

五、实验步骤1. 数据导入与预处理首先，使用pandas库导入鸢尾花数据集，并对数据进行初步查看。

然后，对数据进行标准化处理，将特征值缩放到[0, 1]范围内。

```pythonimport pandas as pdfrom sklearn import datasets导入鸢尾花数据集iris = datasets.load_iris()X = iris.datay = iris.target标准化处理from sklearn.preprocessing import StandardScalerscaler = StandardScaler()X = scaler.fit_transform(X)```2. 特征选择使用特征重要性方法进行特征选择，选择与标签相关性较高的特征。

机器学习试验报告朴实贝叶斯学习和分类文本（2022年度秋季学期）一、试验内容问题：通过朴实贝叶斯学习和分类文本目标：可以通过训练好的贝叶斯分类器对文本正确分类二、试验设计试验原理与设计:在分类(classification)问题中，经常需要把一个事物分到某个类别。

一 个事物具有许多属性，把它的众多属性看做一个向量，即x=(xl,x2,x3,.∙.,xn), 用x 这个向量来代表这个事物。

类别也是有许多种，用集合Y=yl,y2,…ym 表 示。

假如χ属于yl 类别，就可以给χ打上yl 标签，意思是说χ属于yl 类别。

这就是所谓的分类(Classification)。

x 的集合记为X,称为属性集。

一般X 和Y 的关系是不确定的，你只能在某种程度上说x 有多大可能性属于类yl,比如 说x 有80%的可能性属于类yl,这时可以把X 和Y 看做是随机变量，P(Y ∣X) 称为Y 的后验概率(posterior probability),与之相对的，P(Y)称为Y 的先验 概率(priorprobability) l o 在训练阶段，我们要依据从训练数据中收集的信 息，对X 和Y 的每一种组合学习后验概率P(Y ∣X)o 分类时，来了一个实例x, 在刚才训练得到的一堆后验概率中找出全部的P(Y ∣×),其中最大的那个y, 即为x 所属分类。

依据贝叶斯公式，后验概率为在比较不同Y 值的后验概率时，分母P(X)总是常数，因此可以忽视。

先 验概率P(Y)可以通过计算训练集中属于每一个类的训练样本所占的比例简单 地估量。

在文本分类中，假设我们有一个文档d ∈x, X 是文档向量空间(document space),和一个固定的类集合C={cl,c2,…,cj},类别又称为标签。

明显，文档 向量空间是一个高维度空间。

我们把一堆打了标签的文档集合<d,c>作为训练 样本,<d,c>∈X×Co 例如:<d z c>={Beijing joins the World Trade Organization, China}对于这个只有一句话的文档，我们把它归类到China,即打上china 标 签。

机器学习实验报告一、实验背景随着科技的飞速发展，机器学习作为人工智能的核心领域，在各个行业都展现出了巨大的潜力和应用价值。

本次实验旨在探索机器学习在解决实际问题中的有效性和可行性，通过实践来加深对机器学习理论知识的理解和掌握。

二、实验目的1、熟悉常见的机器学习算法和模型，并能够在实际问题中选择合适的算法进行应用。

2、掌握数据预处理、特征工程、模型训练和评估的基本流程和方法。

3、通过实验结果分析，总结经验教训，提高解决实际问题的能力。

三、实验环境1、操作系统：Windows 102、开发工具：Python 38，Jupyter Notebook3、相关库：numpy，pandas，matplotlib，scikitlearn 等四、实验数据本次实验使用了一个公开的数据集——鸢尾花数据集（Iris Dataset）。

该数据集包含了 150 个鸢尾花样本，每个样本具有四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，以及对应的三个类别：Setosa、Versicolor、Virginica。

五、实验过程1、数据预处理首先，读取数据集并进行数据探索性分析，了解数据的基本情况，包括数据的大小、特征的分布、是否存在缺失值等。

对数据进行标准化处理，将特征值缩放到相同的范围，以提高模型的训练效果。

2、特征工程考虑到原始数据的特征已经较为明确和有意义，本次实验没有进行复杂的特征工程操作，直接使用了原始的四个特征进行模型训练。

3、模型选择与训练选择了三种常见的机器学习分类算法进行实验：决策树（Decision Tree）、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）和随机森林（Random Forest）。

对于每种算法，使用 scikitlearn 库中的相应函数进行模型训练，并通过交叉验证来选择最优的超参数。

4、模型评估使用准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和 F1 值作为评估指标，对训练好的模型在测试集上进行评估。

机器学习实验报告完整摘要：本实验报告旨在探究机器学习算法在数据集上的表现，并评估不同算法的性能。

我们使用了一个包含许多特征的数据集，通过对数据进行预处理和特征选择，进行了多个分类器的比较实验。

实验结果显示，不同的机器学习算法在不同数据集上的表现存在差异，但在对数据进行适当预处理的情况下，性能可以有所改善。

引言：机器学习是一种通过计算机程序来自动学习并改善性能的算法。

机器学习广泛应用于各个领域，例如医学、金融和图像处理等。

在本实验中，我们比较了常用的机器学习算法，并评估了它们在一个数据集上的分类性能。

方法：1. 数据集我们使用了一个包含1000个样本和20个特征的数据集。

该数据集用于二元分类任务，其中每个样本被标记为正类（1）或负类（0）。

2. 预处理在进行实验之前，我们对数据集进行了预处理。

预处理的步骤包括缺失值填充、异常值处理和数据归一化等。

缺失值填充使用常用的方法，例如均值或中位数填充。

异常值处理采用了离群点检测算法，将异常值替换为合理的值。

最后，我们对数据进行了归一化处理，以确保不同特征的尺度一致。

3. 特征选择为了提高分类性能，我们进行了特征选择。

特征选择的目标是从原始特征中选择出最相关的特征子集。

我们使用了常见的特征选择方法，如相关性分析和特征重要性排序。

通过这些方法，我们选取了最具判别能力的特征子集。

4. 算法比较在本实验中，我们选择了四种常见的机器学习算法进行比较：决策树、逻辑回归、支持向量机（SVM）和随机森林。

我们使用Python编程语言中的机器学习库进行实验，分别训练了这些算法，并使用交叉验证进行评估。

评估指标包括准确率、召回率、F1值和ROC曲线下方的面积（AUC）。

结果与讨论：通过对比不同算法在数据集上的性能，我们得出以下结论：1. 决策树算法在本实验中表现欠佳，可能是由于过拟合的原因。

决策树算法可以生成高度解释性的模型，但在处理复杂数据时容易陷入过拟合的状态。

2. 逻辑回归算法表现较好，在数据集上获得了较高的准确率和F1值。

一、实验背景随着互联网、物联网、云计算等技术的飞速发展，数据量呈爆炸式增长。

大数据时代背景下，如何有效地处理和分析海量数据，提取有价值的信息，成为当前研究的热点。

机器学习作为人工智能领域的重要分支，在大数据时代发挥着至关重要的作用。

本实验旨在通过实际操作，掌握大数据机器学习的基本原理和方法，提高数据分析和处理能力。

二、实验目的1. 理解大数据机器学习的基本概念和原理；2. 掌握常见机器学习算法的原理和实现方法；3. 学习如何使用Python进行数据预处理、特征工程和模型训练；4. 提高数据分析和处理能力，为实际应用奠定基础。

三、实验内容1. 数据预处理实验采用公开的鸢尾花数据集（Iris Dataset），该数据集包含150个样本，每个样本有4个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。

首先，使用pandas库读取数据，并进行数据清洗、缺失值处理和类型转换等操作。

2. 特征工程为了提高模型的预测能力，对特征进行工程。

包括：（1）特征缩放：将特征值归一化到[0, 1]区间，避免特征量纲对模型的影响；（2）特征选择：通过相关性分析等方法，选择与目标变量相关性较高的特征；（3）特征组合：根据特征之间的关系，构造新的特征。

3. 机器学习算法实验采用以下几种常见的机器学习算法：（1）K最近邻算法（KNN）：根据距离最近的K个邻居的类别来预测当前样本的类别；（2）决策树算法：通过树形结构对数据进行分类或回归；（3）支持向量机（SVM）：通过寻找最优的超平面将数据分为两类；（4）随机森林算法：通过集成多个决策树模型来提高预测能力。

4. 模型训练与评估使用scikit-learn库对数据集进行训练，并使用交叉验证等方法评估模型的性能。

比较不同算法的准确率、召回率、F1值等指标。

四、实验结果与分析1. KNN算法在KNN算法中，选择K=3时，模型准确率达到最高，为0.98。

这说明KNN算法在该数据集上具有较高的预测能力。