说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档），如需数据+代码+文档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：

3）数据缺失值个数：

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。

关键代码如下：

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”。

l 优：最优解，

l 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

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：

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

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。

# 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：
 
# 获取方式一：
 
# 项目实战合集导航：
 
https://docs.qq.com/sheet/DTVd0Y2NNQUlWcmd6?tab=BB08J2
 
# 获取方式二：
 
链接：https://pan.baidu.com/s/1zn-fVeI-jamhr4y5lK9Gkw 
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