目錄組合模型進行多特征分類預測的詳細項目實例 4項目背景介紹 4項目目標與意義 5構建穩(wěn)健的多特征非線性分類器 5強化可解釋性與審計友好 5降低過擬合與數據漂移風險 適配多類型特征與缺失情況 5支持輕量級推理與工業(yè)部署 6構建可復用腳手架 6提升難例覆蓋與長尾表現 6促進數據治理與要素沉淀 6項目挑戰(zhàn)及解決方案 6 6Transformer在表格數據的歸納偏置 6AdaBoost與深度學習的樣本權重注入 7 7 7 7項目模型架構 7 7 8 8 8 8 8 9項目模型描述及代碼示例 9 9 1分類頭與加權損失 1 交叉驗證與閾值優(yōu)化 簡單端到端調用樣例 項目應用領域 金融風控與反欺詐 醫(yī)療診斷與預后評估 營銷推薦與轉化預測 公共安全與輿情監(jiān)測 項目特點與創(chuàng)新 輕量弱學習器的可控性 雙路徑可解釋輸出 兼容長尾與不平衡 工程化與可遷移 項目應該注意事項 閾值與業(yè)務代價 項目模型算法流程圖 項目數據生成具體代碼實現 項目目錄結構設計及各模塊功能說明 項目目錄結構設計 20各模塊功能說明 20項目部署與應用 21系統架構設計 21部署平臺與環(huán)境準備 21 21實時數據流處理 22 22 22 2項目未來改進方向 23 弱學習器架構搜索與蒸餾 23更強的代價敏感學習 23漂移檢測與自動再訓練 23項目總結與結論 23 24 24清空環(huán)境變量 24關閉報警信息 24關閉開啟的圖窗 24清空變量 25清空命令行 25檢查環(huán)境所需的工具箱 25配置GPU加速 導入必要的庫 數據導入和導出功能 文本處理與數據窗口化 數據處理功能 數據處理功能(填補缺失值和異常值的檢測和處理功能) 28 數據分析(平滑異常數據、歸一化和標準化等) 29特征提取與序列創(chuàng)建 防止過擬合與超參數調整 第四階段：模型訓練與預測 用訓練好的模型進行預測 保存預測結果與置信區(qū)間 38 設計繪制誤差熱圖 設計繪制殘差分布圖 設計繪制預測性能指標柱狀圖 第六階段：精美GUI界面 46結束 分類預測的詳細項目實例項目背景介紹早已成為核心能力需求。傳統樹模型(如隨機森林、梯度提升樹)在結構化數據學習模型(如多層感知機)雖然具備較強的擬合能力，卻常在特征交互的顯式建式與歸納偏置才能穩(wěn)定發(fā)揮；同時，Boo息系數(MIC)作為一種泛函數依賴的強相關性度量，能夠在非線性、非單調的入?；诖耍瑯嫿ā癕IC-Transformer-Adaboost”組合模型：前端以MIC進行特征重要性度量與加權，主體以面向表格數據的Transformer編碼器承載跨特征交互與表示學習，后端以AdaBoost思想對弱學習器序列(多次輕量訓練的Transformer)進行樣本權重驅動的迭代集成，形成既具表達力又具穩(wěn)健性的多最相關的特征凸顯并在注意力中顯式放大；二是通過Transformer的多頭注意限、特征維度中等、特征類型混雜(連續(xù)、分類型、離群值存在)的現實數據上務側復核與審計。為保證工程閉環(huán)，設計將覆蓋數據生成與清洗、MIC計算與穩(wěn)健化、Transformer表格化建模、AdaBoost風格的自定義權重訓練循環(huán)、評估與可解釋性、部署推理與監(jiān)控告警等全鏈路環(huán)節(jié)，形成可復用的項目腳手架與文檔化實踐。項目目標與意義目標是面向結構化數據構建能捕捉復雜交互的分類器，既要覆蓋非線性、非單調、稀疏關聯，也要在小樣本或中等樣本規(guī)模下保持泛化穩(wěn)定性。通過MIC發(fā)現強關聯特征并為注意力賦權，Transformer學習高階組合模式，Boosting按難例加權迭代逼近Bayes決策邊界，從而在準確率、召回率、AUC、F1等指標上取得全面提升。采用“雙視角”解釋：一方面輸出MIC排名與貢獻權重，反映單特征對標簽的信息增益；另一方面利用多頭注意力權重與梯度歸因，揭示跨特征交互的重要通路。該組合解釋能支撐審計要求、幫助業(yè)務理解模型決策邏輯，并指導后續(xù)的數據采樣與特征工程。通過Boosting的加性建模與早停、正則化、權重裁剪等策略抑制過擬合；通過在訓練環(huán)節(jié)注入樣本權重、難例重采樣與類權重平衡，提升對不平衡數據與輕度漂移的適應性；引入漂移檢測與再訓練觸發(fā)閾值，保障上線后的穩(wěn)定運行。表格特征常包含連續(xù)值、類別編碼、異常點與缺失值。設計特征Tokenizer與可學習縮放，對數值特征進行分桶Embedding與層歸一化；對類別特征采用可學習嵌入并支持欠頻聚合；通過MIC對存在缺失的特征進行魯棒估計并在注意力中降權，確保端到端流程的魯棒性。在不犧牲精度的前提下控制參數規(guī)模，使用蒸餾、低秩分解與權重量化等技術，結合批量化推理與緩存，將模型延遲控制在毫秒至數十毫秒級別；設計標準化的Serving接口與灰度發(fā)布策略，便于快速對接業(yè)務系統。輸出包含數據管道、特征加權、訓練循環(huán)、評估可視化、導出與服務化的工程腳手架，降低遷移至新任務的成本。腳手架內置配置化開關(特征選擇閾值、注意力頭數、Boost輪數等),方便不同場景平滑調參。通過樣本權重驅動的Boost機制不斷聚焦長尾難例，配合Focal風格的損失與閾值移動策略，顯著提升召回與PR曲線下長尾區(qū)域的表現，滿足風控與告警類場景的業(yè)務偏好。通過MIC排名與注意力可解釋輸出，形成面向業(yè)務要素的“特征詞典”,沉淀高價值特征定義與統計口徑，反哺上游數據采集與清洗規(guī)范，逐步提升數據資產質量。小樣本或中等樣本時，MIC容易被離群點與離散化策略影響。解決方案包括：分位數裁剪、穩(wěn)健標準化、重復自助采樣計算MIC并取均值與置信區(qū)間；網格搜索分箱數并通過AIC風格懲罰避免過擬合；對高相關特征簇做層次聚類后共享權重，降低冗余影響。標準Transformer缺少對表格結構的先驗。通過特征Tokenizer將每個特征映射到可學習向量，并加入“特征位置編碼”與“MIC縮放向量”,讓注意力更關Adaboost原版與樹模型天然匹配，深度網絡需顯式使用樣本權重。策略是在交練輪次與容量(小寬度、小深度、早停)以符合“弱學習”設定，保證迭代增益在輸出中同時給出MIC排名、注意力熱力圖、特征重要性條形圖和錯誤分析報項目模型架構數據進入后進行缺失值填補、穩(wěn)健縮放(如RobustScaler)、分位裁剪與異常息系數，得到一組位于[0,1]的分數，并進行溫度縮時將logit形式的偏置項注入注意力計算中的QK^T/√d前，或以可學習門控每個特征視作一個“Token”,采用可學習特征位置編碼PE_f;編碼器層由多頭饋層采用Gated-MLP或SwiGLU,增強非線性。殘差連接與層歸一化保證穩(wěn)定訓練。輸出的token表示通過池化(CLS向量或平均)送入分類頭。以加權交叉熵作為損失，按照AdaBoost公式計算每一輪的加權錯誤率err_t使用容量受限的Transformer(較少頭數、層數),以確保每一輪具有邊際但不過強。最終將多輪弱學習器的對數幾率按alpha權重求和得到最終判別。使用Mixup/CutMix適度擾動表格特征(數值特征線性混合，類別特征保持一致),陣、校準曲線與閾值-代價曲線。解釋方面輸出：1)MIC排名；2)注意力圖與頭部權重統計；3)特征貢獻分解(集成水平上的alpha加權貢獻);4)錯誤集推理與服務化將集成后的若干弱學習器導出為ONNX,按alpha合成一個等價推理圖，或在服MIC計算與穩(wěn)健化fromsklearn.preprocessingimportQuantileTransformer換降低異常點影響def_empirical_mi(x_bins,y_bins):#定義內部函數用驗互信息px=np.bincount(x_bins)/len(x_bins)#計算X邊際分布py=np.bincount(y_bins)/len(y_bins)#計算Y邊際分布pxy=np.zeros((px.size,py.size))#初始化聯合分布矩陣forxb,ybinzip(x_bins,y_bins):#遍歷每個樣本的分箱對mi=0.0#初始化互信息值foriinrange(px.size):#遍歷forjinrange(py.size):#遍歷Y的每個分箱ifpxy[i,j]>0andpx[i]>0andpy[j]>0:#避免對數mi+=pxy[i,j]*log(pxy[i,j]/(px[i]*py[j]))加互信息項defmic_score(x,y,max_bins=10,reps=3,random_state=42):#實現簡化rng=np.random.default_rng(random_state)#固定隨機種子提升可復qt_x=QuantileTransformer(n_quantiles=mi位數拉直qt_y=QuantileTransformer(n_quantiles=m位數拉直xu=qt_x.fit_transform(x.reshape(-1,1)).ravel()#擬合并變換Xyu=qt_y.fit_transform(y.reshape(-1,1)).ravel()#擬合并變換Yfor_inrange(reps):#多次重forbxinrange(2,max_bins+1):#遍歷X方向分箱數forbyinrange(2,max_bins+1):#遍歷Y方向分箱數xb=np.minimum((xu*bx).astype(inX的分箱索引yb=np.minimum((yu*by).astype(int),by-1)#計算Y的分箱索引mi=_empirical_mi(xb,yb)#計算互信息norm=log(min(bx,by))#使用對數最小ifval>best:#若更優(yōu)則更新+rng.normal(0,le-3,size=xu.shape),0,1)#輕微擾動以避免柵格對齊+rng.normal(0,le-3,size=yu.shape),0,1)#同上對Y做微擾returnfloat(best)#返回標量分數importtorch#引入PyTorch以構建神經網絡classFeatureTokenizer(nn.Module):#定義表格特征的嵌入模塊definit(self,numfeatures,dmodel):#初始化函數接收特征數super().init()#調用父類構造self.pos=nn.Parameter(torch.randn#可學習的特征位置編碼self.register_buffer("mic_scale",torch.on1))#注冊緩沖區(qū)用于MIC縮放向量defset_mic(self,mic_vec):#設置外部計算的MIC分數t=torch.tensor(mic_vec,dtype=torch.float32).view(1,-1,1)#轉換為張量并調整形狀self.mic_scale=t/(t.max()+le-8)#歸一化到[0,1]defforward(self,x):#前向傳播接收形如[B,x=x.unsqueeze(-1)#擴展維度以便與投影層對齊x=j.weight.t().unsqueeze(0)*x.transpose(1,2)多頭自注意力與前饋classTabEncoderLayer(nn.Module):#單層表格化Transformesuper().init()#父類構造self.attn=nn.MultiheadAttention(d_model,nhead,dropout=pdrop,self.ff=nn.Sequential(nn.Linear(d_model,dim_ff),nn.GELU(),nn.Linear(dim_ff,d_modelself.drop=nn.Drop分類頭與加權損失classTabTransformer(nn.Module):#完整的表格Tradefinit(self,num_features,d_model=64,nhead=4,nlayers=2,super().init()#父類構造征Tokenizerself.layers=nn.ModuleList([TabEncoderLayerself.cls=nn.Parameter(torch.randn(1,1,d_model))#可學習self.head=nn.Sequential(nn.LayerNorm(d_model),self.tok.set_mic(mic_vec)#委托給Tokenizercls=defweighted_ce_loss(logits,targets,sample_weight=None):#定義可注loss_i=ce(logits,targets)#逐樣本損失重Boosting訓練循環(huán)classAdaBoostTrainer:#自定N=X.shape[0]#布#轉換特征為張量model=TabTransformer(self.num_features,n_classes=self.n_classes).to(self.device)#創(chuàng)建弱學習器model.set_mic(mic_vec)#注入MIC縮放opt=torch.optim.AdamW(model.parameters(),1r=1r)#選擇for_inrange(epochs):#輕量訓練若干輪確保弱學習器性質model.train()#切換訓練模式loss=weighted_ce_loss(logits,ypreds=logits.argmax(dim=1)#取預測類別err=(w*(perr=max(1e-6,min(err,1-le-6))#邊界保護避alpha=0.5*np.log((1-err)/err)#計算本輪系數w=w*torch.exp(torch.tedevice=self.device)*(predsw=w/(w.sum()+le-8)#重新歸一化self.models.append(self.alphas.append(alpha)#保存系數defpredict_proba(self,X):#概率輸出接口X_t=torch.tensor(X,dtype=torch.float32,devic#轉換輸入agg=None#初始化聚合logitsformodel,ainzip(self.models,self.alphas):#遍歷弱學習器logits=model(X_t)#獲取logitsscaled=torch.tensor(a,deviprob=torch.softmax(agg,dim=1).cpu().numpy()#歸一化為概率交叉驗證與閾值優(yōu)化precision_recall_curve#導defchoose_threshold(y_true,y_prob):#基于F1尋找最佳閾值precision,recall,thr=precision_recall_curve(y_true,y_prob)#f1=2*precision*recall/(precision+recall+leidx=np.nanargmax(f1)#找到最大F1索引帶邊界保護defevaluate_binary(y_true,proba):#評價二分類結果pred=(proba>=thr).astype(int)#按閾值二值化return{"AUC":auc,"F1":f1,"THR":thr}#返回指標字典推理與持久化importpickle#使用pickle序列化訓練器defsave_boost(booster,path):#保存模型到文件pickle.dump({"models":booster.models,"albooster.alphas},f)#序列化核心對象booster=AdaBoostTrainer(num_features=len(obj["models"][0].j簡單端到端調用樣例fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_spdefrun_pipeline(X,y):#端到端流程函數mic_vec=[mic_score(X[:,i],y,max_bins=8)foriinrange(X.shape[1])]#逐特征計算MICXtr,Xte,ytr,yte=train_test_split(X,y,test_size=0.2,strandom_state=42)#分層切分booster=AdaBoostTrainer(num_features=X.shape[1],n_classes=2,booster.fit(Xtr,ytr,mic_vec,lr=1e-3,epochs=3)#訓練proba=booster.predict_proba(Xte)[:,1]#獲取正類概率metrics=evaluate_binary(yte,proba)#計算指標returnmic_vec,metrics#返回MIC與評估結果defclip_and_scale_mic(mic_vec,tau=0.7):#對MIC進行溫度縮放與裁剪m=np.array(mic_vec,dtype=np.float32)#m=np.clip(m,np.quantile(m,0.05),np.quantile(m,0.95))#去除m=(m-m.min())/(m.max()-m.min()+le-8)#歸一化到[0,1]況下識別強關聯因子，并在注意力中放大權重；Boosting則持續(xù)聚焦被Boosting逐輪強調誤報與漏報樣本，提升告警的穩(wěn)定性。上線后配合漂移監(jiān)控提供可操作的特征洞察與A/B實驗假設來源。關系形態(tài)的前提下組合跨域特征，Boosti溯源。項目特點與創(chuàng)新每輪Transformer僅使用少量層與頭，加以早停與權重衰減，確保符合弱學習用特征級位置編碼與通道級縮放替代純序列位置先驗，更貼近表格結構的歸納偏置，提升小樣本穩(wěn)定性并降低對大數據規(guī)模的依賴。通過樣本權重、Focal風格損失與閾值-代價曲線優(yōu)化，在不平衡數據上穩(wěn)步提升召回；Boosting迭代天然強調誤分樣本，長尾覆蓋更充分。提供配置化腳手架，內置評估、導出、服務化與監(jiān)控模塊，遷移新任務僅需替換數據模式與少量參數，縮短冷啟動周期。項目應該注意事項在特征統計口徑、時間窗口與缺失策略上保持一致，避免訓練與推理的“口徑漂移”。對關鍵特征進行監(jiān)控(均值、方差、分布距離),一旦越界觸發(fā)告警與再訓練流程。對含隱私字段的列采用脫敏與加密存儲，嚴控權限。分箱數、分位裁剪與重復采樣直接影響MIC穩(wěn)定性。建議在開發(fā)期做網格與重復評估，并對不同數據切片輸出均值與方差；部署期固定隨機種子與管道版本，形成可追溯記錄。輪次過多或弱學習器過強都可能過擬合。通過驗證集的AUC/PR-AUC早停、alpha分類閾值應結合代價曲線、策略偏好與資源容量共同確定，并在灰度中逐步上線；記錄閾值與版本號，便于回放與審計。項目模型算法流程圖數據接入與清洗數據接入與清洗計算特征MIC分數穩(wěn)健化(裁剪/縮放/重復)s(特征縮放向量)特征Tokenizer+位置編碼Transformer編碼器堆疊多頭注意力+前饋+殘差弱學習器t=1..T加權CE訓練(樣本權重w_t)計算err_t與alpha_t更新w_{t+1}importpandasaspd#表格數據容器，便于后續(xù)保存為CSVrng=np.random.default_rng(2025)#固定隨機種子確保結果可復現N=5000#樣本數量設置為5000,滿足任務規(guī)模#因素1:線性趨勢疊加季節(jié)波動(正態(tài)噪聲)t=np.linspace(0,20,N)#構造時間因子以產生周期項f1=0.3*t+2.0*np.sin(1.5*t)+rng.normal(0,0.8,#因素2:指數分布經對數變換(長尾縮短)raw2=rng.exponential(scale=2.0,size=N)#生成指數分布數據f2=np.loglp(raw2)+rng.normal(0,0.1,N)#對數變換穩(wěn)定方差并加入#因素3:AR(1)時間相關噪聲phi=0.7#AR(1)系數設置foriinrange(1,N):#遍歷時間索引f3[i]=phi*f3[i-1]+eps[i]#遞推生成自回歸序列#因素4:混合高斯簇(潛在類別差異)Z=egers(0,3,size=Nmeans=np.array([[-2.0],[0.5],[2.5]])stds=np.array([[0.6],[0.3],[0.9]])#每個簇的標準差f4=(means[z]+stds[z]*rng.normal(size=(N,1))).ravel()#依據簇#因素5:Beta分布的非線性映射b=rng.beta(2.0,5.0,size=N)#右偏Beta分布f5=np.sqrt(b)*3.0+rng.normal(0,0.05,N)#開方放大非線性并加入#組裝特征矩陣X=np.vstack([f1,f2,f3,f4,f5]).T#合并五個因素為[N,5]矩陣#構造非線性目標：閾值與交互logit=1.2*(f1>2).astype(float)+0.8*(f2*f3>0.5+0.6*(f4+0.5*f5)#組合出決策邊界的連續(xù)形態(tài)prob=1/(1+np.exp(-logit))#Sigmoy=(rng.uniform(0,1,N)<prob).astype(int)簽#保存數據DataFrame并命名列df.to_csv("mic_trans_boost_data.csvsavemat("mic_trans_boost_data.項目目錄結構設計—tokenizer.py—encoder.py—trainer.py—test_mic_encoder.py各模塊功能說明·models/encoder.py:實現表格化Transformer編碼器殘差歸一化與丟棄。·models/booster.py:實現AdaBoost風格的訓練外殼、樣本權重更新、錯誤率與alpha計算、推理聚合?！rain/trainer.py:封裝數據加載、加權損失、早停與調參接口；支持交叉驗證與閾值搜索。或并行融合策略。·serve/api.py:FastAPI/Flask服務端，提供同步批量與在線預測接口，含限流、熔斷與健康檢查?！onfigs/default.yaml:集中管理超參與路徑，便于多環(huán)境一鍵切換。·tests/test_mic_encoder.py:覆蓋關鍵函數的單元測試，保障核心邏輯穩(wěn)定?！otebooks/exploration.ipynb:數據探索、特征畫像與閾值代價分析的可視化筆記。項目部署與應用系統架構設計線上由數據接入層、特征服務、模型服務、結果隊列與可視化控制臺組成。特征服務負責口徑統一與緩存，模型服務承接推理請求并執(zhí)行加權集成，結果隊列將部署平臺與環(huán)境準備容器化打包鏡像，基礎鏡像包含PyTorch、ONNXRuntime與常用數值庫；在Kubernetes或Serverless平臺部署，分離CPU推理與GPU加速節(jié)點；配置滾動更新與金絲雀發(fā)布，支持灰度與快速回滾。模型加載與優(yōu)化將弱學習器與alpha合并導出為ONNX圖，使用張量融合、常量折疊與算子優(yōu)化；按硬件選擇FP16或INT8量化，并對關鍵算子進行內核選擇；推理側采用批量聚合與動態(tài)形狀緩存，降低開銷。對接消息隊列或流處理引擎，構建實時特征加工與窗口聚合；對延遲敏感的任務啟用近線緩存與滑動窗口統計，保證一致性與時效平衡；采用冪等主鍵與去重策略，避免重復計算。在控制臺中展示關鍵KPI、PR曲線、校準曲線、混淆矩陣與特征解釋圖；支持按時間、渠道、地域與客群切片，定位異常時段與人群；提供結果導出與審計報表在高并發(fā)或大批量模式下啟用GPU批處理與流式并行，按顯存規(guī)劃批大??；對注意力算子啟用FlashAttention或稀疏注意力內核，減少帶寬壓力；在云上可選TPU或加速實例以獲得更優(yōu)性價比。接入可觀測平臺采集服務健康、延遲分位、錯誤率、漂移統計與閾值觸發(fā)次數；設置SLO與告警規(guī)則，異常自動降級為冗余策略或閾值上調；定期生成審計報告與版本清單。倉庫啟用單元測試、靜態(tài)檢查與容器掃描；訓練產物帶版本與元數據(數據切片、口徑、MIC配置、閾值);發(fā)布流水線自動化推送鏡像與配置，灰度觀測達標后全量放量。API服務與業(yè)務集成提供REST/gRPC接口，定義統一的請求與響應契約；支持批量與實時兩種入口，附帶請求冪等與簽名校驗；對結果附帶解釋摘要與閾值來源，便于業(yè)務側落地。項目未來改進方向自適應MIC與在線特征選擇線下固定MIC可能無法及時響應分布變化?？稍谠诰€服務中維護滑動窗口估計，周期性更新MIC并以溫和速率注入注意力偏置；引入基于穩(wěn)定性選擇的門控網絡，避免過度震蕩。在保持輕量的前提下，通過小范圍架構搜索選擇頭數、層數與前饋規(guī)模的最優(yōu)組合；將強模型蒸餾到輕量學生網絡，使在線推引入分段型代價函數與自適應閾值網絡，使不同客群、時段或渠道在固定資源約束下獲得差異化閾值；將業(yè)務代價直接嵌入訓練目標，縮短離線-線上目標錯配。在服務端持續(xù)監(jiān)控特征分布距離、校準誤差與告警率；當漂移超過閾值時自動觸發(fā)再訓練任務，并在沙箱環(huán)境驗證后滾動上線；結合特征重要性變化，輸出數據治理建議。擴展注意力可視化工具，支持多頭聚合與跨層對齊；設計標準化審計模板，自動生成“特征貢獻-樣本畫像-閾值證據”的鏈式說明，降低合規(guī)成本并提升透明度。項目總結與結論本方案以MIC作為非線性相關性引擎，結合表格化Transformer的多頭注意力與AdaBoost的難例加權迭代，形成面向結構化數據的高表達、高穩(wěn)健與高可解釋組合模型。在數據層面，分位裁剪、穩(wěn)健縮放與重復采樣提升了MIC的抗噪能力；在表征層面，特征Tokenizer與特征位置編碼將表格信號轉化為可被注意力有效處理的“Token”序列，并通過MIC縮放顯式注入先驗，使高價值特征在表示空間中被重點關注；在集成層面，弱學習器的容量控制與早停策略確保每輪增益受控，AdaBoost的樣本權重遞推逐步填補長尾與難例的決策空白，最終MIC-Transformer-Adaboost方案在準確性、穩(wěn)定性、可解釋性與工程可落地性_safe_keep={"PATH","HOME","USER","SHELL","SystemRoot","TEMP",forkinlist(os.environ.keys()):#遍歷當前進程的全部環(huán)境變量ifk.startswith("PROJ_")andknotin_safe_keep:#僅對項目自定os.environ.pop(k,None)#移除目標鍵避免意外污染后續(xù)任務的可warnings.filterwarnings("ignore")#全局忽略警告便于日志更干凈且不影響核心邏輯閱讀importmatplotlib#導入matplotlib以管理繪圖后臺與窗口生命周期matplotlib.use("Agg")#切換為無交互后端以在腳本與服務環(huán)境下穩(wěn)定生成plt.close('all')#關閉可能殘留的圖形窗口釋放內存并避免圖句柄泄漏_globals_to_keep=set(globals().keys())#記錄當前命名空間中的初始符def_clear_user_vars():#定義清理函數以便集中處理局部變量污染fornameinlist(globalglobals().pop(name,None)潛在沖突_clear_user_vars()#執(zhí)行一次清理確保環(huán)境整潔清空命令行os.system('cls'if=='nt'def_ensure(pkg,pip_name=None):#定義依賴檢測與安裝助手函數name=pip_nameorpkg#處理包名與pip名稱可能不同的情況ifimportlib.util.find_spec(pkg)isNone:#若未發(fā)現模塊說明未安裝importsubprocess,sys#導入子進程與系統接口以執(zhí)行安裝命令subprocess.check_call([sys.executable,"-m"-q",name])#靜默安裝缺失依賴保證可運行性_ensure("numpy")#確保數值計算庫可用以進行矩陣運算_ensure("pandas")#確保數據表格庫可用以讀寫數據集_ensure("scikit_learn","scikit-learn")#確保機器學習工具集可用以變換與評估_ensure("torch","torch")#確保深度學習框架可用以構建Transformer_ensure("matplotlib")#確保繪圖庫可用以生成可視化圖像_ensure("tkinterweb","tk")#觸發(fā)tk依賴檢查；在多數系統已內置無需額外安裝配置GPU加速device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")#torch.backends.cudnn.benchmark=True#啟用CUDNN基準以在固定輸入維torch.backends.cudnn.deterministic=False#提升在大多數分類任務更高效torch.set_float32_matmul_precision("high")#提升矩陣乘精度策略減少導入必要的庫importpandasaspd#表格容器便于I0與數據管道#數據切分與交叉驗證工具QuantileTransformer#特征縮放與穩(wěn)健變換組件r2_score,mean_squared_error,mean_absolute_error#評估指標組件importmath#引入數學函數以支持對數與其他importtime#引入時間模塊用于計時與GUI刷新進度fromcollectionsimportdefaultdict#便捷的字第二階段：數據準備數據導入和導出功能defload_data_csv(path):#定義CSV裝載函數為數據準備提供入口df=pd.read_csv(path)#讀取CSV文件為DataFrame以便后續(xù)特征工程returndf#返回表格數據供管道使用X=d["X"]if"X"indelseNone#解析特征矩陣鍵名為X的情況y=d["y"].ravel().astype(int)if"y"indelseNone#解析標簽向df=pd.DataFrame(X,columns=[f"f{i}"foriinrange(1,X.shape[1]+1)])#將特征矩陣映射為DataFrame并命名df["label"]=y#附加標簽列形成完整數據表returndf#返回DataFrame供統一處理defsave_data(df,csv_path,mat_path):#定義雙格式導出函數以便后續(xù)復用df.to_csv(csv_path,index=False)#X=df.drop(columns=["label"]).values#提取特征矩陣以便保存為文本處理與數據窗口化defrolling_window_agg(series,win=7):#定義簡單滾動窗口聚合以平滑單維序列s=pd.Series(series)#轉換為Pandas序列以使用滾動算子為平滑特征V=s.rolling(win,min_periods=1).std(ddof=0).fillna(0).valureturnnp.stack([m,v],axis=1)#返回二維特征以擴展原始表示defwindowize(X,w=5):#定義多特征同步窗口化函數增強時序上下文X=np.asarray(X)#保證為數組類型以便索引out=[]#準備收集窗口拼接結果foriinrange(len(X)):#遍歷out.append(X[s:i+1].mean(axis=0))#使用窗口均值作為聚合特征returnnp.vstack(out)#拼接為數據處理功能defdetect_outliers_iqr(x):#基于IQR的異常值檢測用于穩(wěn)健處理極端點q1,q3=np.percentile(xlow,high=q1-1.5*iqr,q3+1.5*iqrmask=(x<low)|(x>high)#標記超出范圍的位置returnmask#返回布爾掩碼用于后續(xù)處理df2=df.copy()#復制數據以保持原表不被修改num_cols=[cforcindf2.columnsifc!="label"]col=df2[c].values#取出列值為數組mask=np.isnan(col)#識別缺失值位置med=np.nanmedian(col)#使col[mask]=med#應用填充值提升數據完整性out_mask=detect_outliers_iqr(col)#檢測異常值位置low,high=np.percentile(col,[5,95])和裁剪col[out_mask]=np.clip(col[out_mask],low,high)returndf2#返回清洗結果數據處理功能(填補缺失值和異常值的檢測和處理功能)defpreprocess_pipeline(df,scaler_type="robust"):#定義預處理主流程df_clean=fillna_and_clip量feats=df_clean.drop(columns=["label"]).values#提取數值特征矩陣scaler=RobustScaler()#采用穩(wěn)健縮放對離群點更不敏感elifscaler_typescaler=StandardScaler()#使用標準化使各維零均值單位方差scaler=QuantileTransformer(output_distribution="normal")#Xs=scaler.fit_transform(feats)#擬合并變換得到縮放后的特征y=df_clean["label"].values.astype(int)#取出標簽向量并轉換為整型returnXs,y,scaler#返回特征矩陣標defbasic_stats(df):#生成基礎統計概覽以審視數據質量desc=df.describe(include='all')#計算總體label_counts=df["label"].value_counts()#計算類別分布以評估不returndesc,label_counts數據分析(平滑異常數據、歸一化和標準化等)defsmooth_and_scale(df):#進一步提供平滑增強接口X=df.drop(columns=["label"]).values#提取原始特征矩陣sm_feat=rolling_window_agg(X[:,i],win=9)#生成移動均標準差兩列sm_list.append(sm_feat)#存入列表待X_ext=np.hstack([X]+sm_list)#將原始特征與平滑統計拼接scaler=StandardScaler()#使用標準化使擴展后各特征量綱一致Xn=scaler.fit_transform(X_ext)y=df["label"].values.astype(int)#讀取標簽特征提取與序列創(chuàng)建defcreate_sequence_features(X):#基于窗口均值擴展序列感知特征Xw=windowize(X,w=7)#生成窗口統計以引入局部上poly=X*X#創(chuàng)建二次項以刻畫非線性關系inter=X[:,[0]]*X[:,[1]]#生成交互項增強組合表達returnnp.hstack([X,Xw,poly,inter])#拼裝得到擴展特征集合劃分訓練集和測試集defsplit_data(X,y,test_size=0.2,seed=42):#統一封裝分層切分Xtr,Xte,ytr,yte=train_test_split(X,y,test_size=tstratify=y,random_state=seed)#分層切分確保類別比例一致returnXtr,Xte,ytr,yte#返回訓練與測試子集classConfig:#定義集中超參數配置類便于在GUI與腳本間共享d_model=64#Transformer隱藏維度設置在輕量與表達力之間取得平衡nlayers=2#編碼器層數控制模型深度dim_ff=128#前饋層寬度影響非線性擬合能力pdrop=0.1#Dropout概率用于正則化rounds=5#AdaBoost輪數決定集成規(guī)模epochs_weak=3#每個弱學習器訓練輪數保持輕量以符合Boosting設定batch_size=256#批量大小平衡吞吐與穩(wěn)定性def_empirical_mi(x_bins,y_bins):#經驗互信息計算子程序用于MIC網格px=np.bincount(x_bins)/len(x_bins)#計算X邊際分布用于互信息py=np.bincount(y_bins)/len(y_bins)#計算Y邊際分布用于互信息pxy=np.zeros((px.size,py.size))#初始化聯合分布表以累計頻次forxb,ybinzip(x_bins,y_bins):#遍歷樣本對將頻次寫入二維表pxy/=len(x_bins)#歸一化為概率以滿足信息論公式foriinrange(px.size):#外層循環(huán)遍歷X分箱forjinrange(py.size):#內層循環(huán)遍歷Y分箱ifpxy[i,j]>0andpx[i]>0andpy[j]>0:#僅在有效mi+=pxy[i,j]*math.log(pxy[i,j]/(px[i]*py[j]))#套用互信息定義進行累計defmic_score(x,y,max_bins=10,reps=3,seed=42):#簡化MIC:跨多網格搜索最大歸一化互信息rng=np.random.default_rng(seed)#創(chuàng)建本地隨機源以保證復現X=np.asarray(x).reshape(-1,1)#保證X為二維列向量y=np.asarray(y).reshape(-1,1)#保證Y為二維列向量qx=QuantileTransformer(n_quantiles=min(100,output_distribution="uniform",random_state=seed)#將X拉直到均勻分布qy=QuantileTransformer(n_quantiles=min(100,output_distribution="uniform",random_state=seed)#將Y拉直到均勻分布xu=qx.fit_transform(x).ravel()#得到X的[0,1]表示以穩(wěn)定分箱yu=qy.fit_transform(y).ravel()#得到Y的[0,1]表示以穩(wěn)定分箱best=0.0#記錄最優(yōu)歸一化互信息for_inrange(reps):#多次重復引入微擾提升穩(wěn)健性forbxinrange(2,max_bins+1):#遍歷X方向分箱數量forbyinrange(2,max_bins+1):#遍歷Y方向分箱數量xb=np.minimum((映射到分箱索引yb=np.minimum((yu*by).as映射到分箱索引mi=_empirical_mi(xb,yb)#計算當前網格的互信息norm=math.log(min(bx,by))#使用最小分箱數的對數進val=mi/normifnorm>0else0.0#best=valifval>bestelsebest#更新全局最優(yōu)對X進行極小擾動避免對齊效應yu=np.clip(+rng.normal(0,le-3,size=xu.shape),0,1)#+rng.normal(0,1e-3,size=yu.shape),0,1)#對Y進行極小擾動避免對齊效應classFeatureTokenizer(torch.nn.Module):#特征Tokenizer模塊用于將表格列映射到token空間definit(self,num_features,d_mosuper().init()#調用父類初始化j=torch.nn.Linear(num_featur#線性投影從特征維映射到模型維度self.pos=torch.nn.Parameter(torch.randn(1,num_feaself.register_buffer("mic_scale",torch.on1))#緩沖區(qū)保存MIC縮放向量避免被優(yōu)化器更新self.cls=torch.nn.Parameter(torch.randn(1,1,d_model))學習CLStoken負責全局匯聚defset_mic(self,mic_vec):#注入MIC分數以驅動通道縮放t=torch.tensor(mic_vec,dtype=torch.float32).vi#將傳入分數轉換形狀匹配通道self.mic_scale=t/(t.max()+1e-8)#歸一到[0,值放大B=x.size(0)#x=x.unsqueeze(-1)#擴展最后一維以便與投影參數按廣播相乘emb=j.weight.t().unsqueeze(0)*x.transpose(1,2)#emb=emb*(0.5+0.5*self.mic_scale)#基于MIC對每個通道cls=self.cls.expand(B,-1,-1)#生成與批一致的CLStokenseq=torch.cat([cls,emb],dim=1)#將CLS拼接在特征tokenseq=seq+self.pos[:,:seq.size(1),:]#加入可學習位置編碼returnseq#返回形狀[classEncoderLayer(torch.nn.Module):#單層Transformer編碼器實現defnit(self,dmodel,nhead,dimff,pdrop):#構造函數指定結構規(guī)模self.attn=torch.nn.MultiheadAttention(d_model,ndropout=pdrop,batch_first=True)#多頭自注意力核心算子self.ff=torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(d_model,dim_ff),torch.nn.GELU(),torch.nn.Dropout(pdrop),torch.nn.Linear(dself.norm1=torch.nn.LayerNorm(d_model)#第一條殘差路徑的層self.norm2=torch.nn.LayerNorm(d_model)#第二條殘差路徑的層self.drop=torch.nn.Dropout(pdrop)#均勻的Dropout用于正則化defforward(self,x):#前向傳播實現標準的h,_=self.attn(x,x,x,need_weights=False)#計算自注意力x=self.norm1(x+self.drop(h))#殘差連接并歸一化穩(wěn)定梯度h2=self.ff(x)#前饋層提取非線性組合特征x=self.norm2(x+self.drop(h2))#再次殘差與歸一化提高訓練returnx#返回編碼后序列classTabTransformer(torch.nn.Module):#面向表格的Transformer分類器definit(self,num_features,d_model,nhead,nlayers,dim_ff,n_classes,pdrop):#構造函數收集超參數super().init()#父類初始化self.tok=FeatureTokenizer(num_features,d_model)#實例化特征Tokenizer以構造token序列self.layers=torch.nn.ModuleList([EncoderLayer(d_model,nhead,dim_ff,pdrop)for_inrange(nlayers)])#堆疊多個編碼層形成深度網絡self.head=torch.nn.Sequential(torch.torch.nn.Linear(d_model,n_classes))#分類頭對CLS向defset_mic(self,mic_vec):#暴露MIC注入入口用于外部驅動self.tok.set_mic(mic_vec)#將MIC向量傳給T區(qū)defforward(self,featsforlyrinself.layers:#逐層通過編碼器堆棧提取高級表示x=lyr(x)#應用注意力與前饋模塊pooled=x[:,0,:]#選擇CLS向量作為全局表示logits=self.head(pooled)#經過分類頭輸出未歸一化分數defweighted_ce_loss(logits,targets,sample_weight=None):#定義可插ce=torch.nn.CrossEntropyLoss(reduction='none’)#逐樣本計算損失li=ce(logits,targets)#獲得每returnli.mean()#返回平均損失用于反向傳播w=sample_weight/(sample_weight.mean()+le-8)return(li*w).mean()#返回加權后的平均損失classAdaBoostTrainer:#自定義AdaBoost外殼以驅動深度弱學習器序列defnit(self,numfeaself.num_features=num_features#緩存特征數量用于構建模型self.n_classes=n_classes#緩self.cfg=cfg#保存配置對象以便self.device=device#設置計算設備self.alphas=[]#保存每輪權重系數用于推理加權deffit(self,X,y,mic_vec):#訓練接口負責多輪弱學習器構建與樣rng=np.random.default_rng(self.cfg.seed)#創(chuàng)建隨機N=X.shape[0]#樣本數緩存用于初始化分布w=torch.ones(N,device=self.device)/N#初始化樣本權重為X_t=torch.tensor(X,dtype=torch.float32,devi#將特征轉為張量并遷移設備y_t=torch.tensor(y,dtype=torch.long,device=self.device)#fortinrange(self.cfg.rounds):#主循環(huán)遍歷每個弱學習器輪次model=TabTransformer(self.num_features,self.cfg.d_model,self.cfg.nhead,self.cfg.nlayers,self.cfg.dim_self.cfg.pdrop).to(self.device)#構建輕量Transformer作為弱學習器model.set_mic(mic_vec)#注入MIC縮放向量以增強特征先驗opt=torch.optim.AdamW(model.parametweight_decay=1e-4)#采用AdamW優(yōu)化器并加入L2權重model.train()#切換到訓練模式以啟用Dropoutforepochinrange(self.cfidx=rng.permutation(N)#打亂索sel=idx[s:s+self.cfg.batch_size]#選取當前批次索引xb=X_t[sel]#切片得到批次特征loss=weighted_ce_loss(lo權交叉熵損失opt.zero_grad(set_to_none=True)#梯度清零以避免torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parammax_norm=5.0)#統一裁剪梯度避免爆炸opt.step()#更新參數完成一次迭代model.eval()#切換到評估模式以固定Dropoutwithtorch.no_grad():#評估階段關閉logits_full=model(X_t)#計算全量樣本的logitspred=logits_full.argmax(dim=1)#轉換為離散類別預測err=(w*(pred!=y_t).float()).sum().err=max(1e-6,min(err,1-1e-6))#邊界裁剪避免數alpha=0.5*math.log((1-err)/err)#根據AdaBoostw