帮运行python代码，生成图片，有仓

Question

问题遇到的现象和发生背景

遇到的现象和发生背景，请写出第一个错误信息

用代码块功能插入代码，请勿粘贴截图。 不用代码块回答率下降 50%

运行结果及详细报错内容

我的解答思路和尝试过的方法，不写自己思路的，回答率下降 60%

我想要达到的结果，如果你需要快速回答，请尝试 “付费悬赏”

# 导入核心库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, roc_auc_score
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler
import matplotlib.pyplot as plt

# 1. 数据加载与初步探索
df = pd.read_csv('Fashion_Retail_Sales.csv')
print(df.info())
print(df.describe())

# 2. 数据清洗与预处理
# 处理日期和缺失值（示例：处理Rating缺失）
df['Date Purchased'] = pd.to_datetime(df['Date Purchased'], errors='coerce')
df['Review Rating'].fillna(df.groupby('Item Purchased')['Review Rating'].transform('mean'), inplace=True)
df['Is_Rating_Missing'] = df['Review Rating'].isnull().astype(int)

# 定义目标变量（假设中位数为阈值）
median_amount = df['Purchase Amount (USD)'].median()
df['High_Value_Flag'] = (df['Purchase Amount (USD)'] > median_amount).astype(int)

# 3. 特征工程 - 聚合到客户级别
# 按客户ID聚合
customer_features = df.groupby('Customer Reference ID').agg({
    'Purchase Amount (USD)': ['count', 'mean'], # 交易次数，平均金额
    'Item Purchased': lambda x: x.mode()[0],    # 最喜爱的类别
    'Payment Method': lambda x: x.mode()[0],   # 最常用支付方式
    'Review Rating': 'mean',                   # 平均评分
    'Date Purchased': 'max'                      # 最近购买日期
}).reset_index()

# 重命名列
customer_features.columns = ['CustomerID', 'Total_Transactions', 'Avg_Spending',
                             'Favorite_Category', 'Preferred_Payment', 'Avg_Rating', 'Last_Purchase_Date']

# 计算Recency（假设当前日期为2023-12-31）
customer_features['Recency'] = (pd.to_datetime('2023-12-31') - customer_features['Last_Purchase_Date']).dt.days
customer_features.drop('Last_Purchase_Date', axis=1, inplace=True)

# 编码分类变量
label_encoders = {}
for col in ['Favorite_Category', 'Preferred_Payment']:
    le = LabelEncoder()
    customer_features[col] = le.fit_transform(customer_features[col].astype(str))
    label_encoders[col] = le

# 将目标变量合并回来（取该客户最后一次交易的价值标签）
customer_target = df.sort_values('Date Purchased').groupby('Customer Reference ID')['High_Value_Flag'].last()
customer_df = customer_features.merge(customer_target, left_on='CustomerID', right_index=True)

# 4. 模型训练与评估
X = customer_df.drop(['CustomerID', 'High_Value_Flag'], axis=1)
y = customer_df['High_Value_Flag']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 标准化（对线性模型很重要）
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

# 逻辑回归（基线模型）
lr_model = LogisticRegression()
lr_model.fit(X_train_scaled, y_train)
y_pred_lr = lr_model.predict(X_test_scaled)
print("Logistic Regression AUC: ", roc_auc_score(y_test, lr_model.predict_proba(X_test_scaled)[:, 1]))

# 随机森林
rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf_model.fit(X_train, y_train) # 树模型不需要标准化
y_pred_rf = rf_model.predict(X_test)
print("Random Forest AUC: ", roc_auc_score(y_test, rf_model.predict_proba(X_test)[:, 1]))

# 5. 特征重要性可视化
feature_importances = pd.DataFrame({
    'feature': X.columns,
    'importance': rf_model.feature_importances_
}).sort_values('importance', ascending=True)

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.barh(feature_importances['feature'], feature_importances['importance'])
plt.xlabel('Feature Importance')
plt.title('Random Forest Feature Importance')
plt.tight_layout()
plt.show()

Answer 1

晚上好🌙🌙🌙
本答案参考通义千问

你提供的代码看起来是用于对客户数据进行分类预测的，目标是根据客户特征判断其是否为高价值客户。不过，你在运行时遇到了错误。由于你没有提供具体的错误信息或报错内容，我将基于常见的问题来分析并给出可能的解决方案。

---

第一个错误信息（假设）：

File "script.py", line 10, in <module>
    df = pd.read_csv('Fashion_Retail_Sales.csv')
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'Fashion_Retail_Sales.csv'

这个错误表示 Python 在尝试读取文件 Fashion_Retail_Sales.csv 时找不到该文件。

---

原因分析：

• 文件路径不正确
• 文件名拼写错误
• 文件未在当前工作目录中

---

解决方案：

1. 确认文件路径和名称：

   • 检查文件是否存在于当前脚本所在的目录。
   • 确保文件名与代码中的完全一致，包括大小写和扩展名（例如 .csv）。

2. 使用绝对路径或相对路径：

   • 如果文件不在当前目录，可以使用绝对路径，例如：

     df = pd.read_csv(r'C:\path\to\Fashion_Retail_Sales.csv')
     

   • 或者使用相对路径，例如：

     df = pd.read_csv('./data/Fashion_Retail_Sales.csv')
     

3. 检查文件是否存在：

   • 可以在代码中加入以下语句，确保文件存在后再读取：

     import os
     if not os.path.exists('Fashion_Retail_Sales.csv'):
         raise FileNotFoundError("The file 'Fashion_Retail_Sales.csv' was not found.")
     df = pd.read_csv('Fashion_Retail_Sales.csv')
     

4. 修改后的代码示例：

   import pandas as pd
   import os
   
   # 检查文件是否存在
   if not os.path.exists('Fashion_Retail_Sales.csv'):
       raise FileNotFoundError("The file 'Fashion_Retail_Sales.csv' was not found.")
   
   # 数据加载
   df = pd.read_csv('Fashion_Retail_Sales.csv')
   print(df.info())
   print(df.describe())
   

---

其他潜在问题及解决方法：

1. 缺少依赖库：

• 确保已安装所有需要的库，如 pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib。
• 安装方式如下：

  pip install pandas numpy scikit-learn matplotlib
  

2. 特征列不存在：

• 检查数据集中是否有 Customer Reference ID, Purchase Amount (USD), Item Purchased 等列。
• 如果列名不同，请修改代码中的列名。

3. 数据类型问题：

• 某些列可能是字符串类型，无法直接处理，需转换为数值类型。

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总结：

• 首先解决文件路径问题，确保 Fashion_Retail_Sales.csv 存在且路径正确。
• 然后逐步调试其他潜在问题，如缺失列、数据类型等。

如果你能提供完整的错误信息或具体报错内容，我可以更精准地帮助你解决问题。