说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码），如需数据+完整代码可以直接到文章最后获取。
1.需求分析
在国家一系列政策密集出台的环境下，在国内市场强劲需求的推动下，我国家用燃气灶具产业整体保持平稳较快增长。随着产业投入加大、技术突破与规模积累，在可以预见的未来，开始迎来发展的加速期。某电器公司的燃气灶产品销售额一直在国内处于领先地位，把产品质量视为重中之重，每年都要对其产品质量数据进行分析研究，以期不断完善，精益求精。本模型也是基于一些历史数据进行维修方式的建模、预测。
2.数据采集
本数据是模拟数据，分为两部分数据：
数据集：data.xlsx
在实际应用中，根据自己的数据进行替换即可。
特征数据：故障模式、故障模式细分、故障名称、单据类型
标签数据：维修方式
3.数据预处理
1）原始数据描述：
2)原始数据文本转换为数值：
2）数据完整性、数据类型查看：
print(data_.dtypes) # 打印数据类型
3）数据缺失值个数：
print(data_.isnull().any()) # 查看是否有NULL值
可以看到数据不存在缺失值。
4）哑特征处理
特征变量故障模式、故障模式细分、故障名称中的数值为文本类型，不符合机器学习数据要求，需要进行哑特征处理，变为0 1数值。
处理后，数据如下：
4.探索性数据分析
1）特征变量故障分析：
故障分析：在维修记录中不同部件维修数量不同，其中“电极针坏”的数量占比最多，占全部维修记录的64.12%。“热电偶坏”和“电磁阀坏”的占比次之，分别为14.87%和11.29%。
2）特征变量故障模式分析：
故障模式又分别细分为5项：“开裂”、“变形”、“老化”、“调整电极针位置”、“热电偶与电磁阀接触不良”。
3）相关性分析
说明：正值是正相关、负值时负相关，值越大变量之间的相关性越强。
5.特征工程
1)特征数据和标签数据拆分，y为标签数据，除y之外的为特征数据；
2)数据集拆分，分为训练集和尝试集，80%训练集和20%验证集；
3)数据归一化
6.机器建模
1)遗传算法简单介绍：
遗传算法，也叫Genetic Algorithm，简称 GA 算法他既然叫遗传算法，那么遗传之中必然有基因，那么基因染色体(Chromosome)就是它的需要调节的参数。我们在生物中了解到，大自然的法则是“物竞天择，适者生存”，我觉得遗传算法更适用于“优胜劣汰”。
- 优：最优解，
- 劣：非最优解。
遗传算法的实现流程：
涉及到还是适应度函数、选择、交叉、变异这几个模块。下面就这几个模块展开说明。具体的流程图解释如下：
(1)需要先对初始种群进行一次适应度函数进行计算，这样方便我们对个体进行选择，适应度值越大的越容易被保留；
(2)对群体进行选择，选择出适应度值较大的一部分优势群体；
(3)对优势种群进行 “交配”，更容易产生优秀的个体；
(4)模拟大自然变异操作，对染色体个体进行变异操作；
2)本次机器学习工作流程：
(1)种群数量NIND = 50代表第一代种群先进行50次的模型训练作为50个初始个体，每次训练的[C，G]（当然每次训练的C和G还是随机初始化的）就是这个个体的的染色体；
(2)目标函数就是训练集上的分类准确度（当然下面代码用的交叉验证分数，含义其实是一样的）；
(3)选择、交叉、变异、进化
(4)最后末代种群中的最优个体得到我们想要的C和Gamma，把这两个参数代入到测试集上计算测试集结果
3)应用遗传算法GA得到最优的调参结果
编号
名称
1
评价次数：750
2
时间已过 2950.9299054145813 秒
3
最优的目标函数值为：0.9611955168119551
4
最优的控制变量值为：
5
C的值：149.7418557703495
6
G的值：0.00390625
最优的空值变量C、G的值，大家在实际数据集过程种可以慢慢尝试。
4)建立支持向量机分类模型，模型参数如下：
编号
参数
1
C=C
2
kernel='rbf'
3
gamma=G
其它参数根据具体数据，具体设置。
7.模型评估
1)评估指标主要采用准确率分值、查准率、查全率、F1
编号
评估指标名称
评估指标值
1
准确率分值
0.96
2
查准率
95.02%
3
查全率
99.73%
4
F1
97.32%
通过上述表格可以看出，此模型效果良好。
8.实际应用
根据测试集的特征数据，来预测这些产品的维修方式。可以根据预测的维修方式类型，进行产品的优化和人员工作的安排。具体预测结果此处不粘贴图片了。
if __name__ == '__main__': """===============================实例化问题对象===========================""" PoolType = 'Thread' # 设置采用多线程，若修改为: PoolType = 'Process'，则表示用多进程 problem = MyProblem(PoolType) # 生成问题对象 """=================================种群设置==============================""" # 本次机器学习项目实战所需的资料，项目资源如下： # 项目说明： # 链接：https://pan.baidu.com/s/1c6mQ_1YaDINFEttQymp2UQ # 提取码：thgk if BestIndi.sizes != 0: print('最优的目标函数值为：%s' % (BestIndi.ObjV[0][0])) print('最优的控制变量值为：') for i in range(BestIndi.Phen.shape[1]): print(BestIndi.Phen[0, i]) """=================================检验结果===============================""" problem.test(C=BestIndi.Phen[0, 0], G=BestIndi.Phen[0, 1]) else: print('没找到可行解。')