🧑 博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者，提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务，如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片（ID：xf982831907）

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一、项目概述与数据加载

1.1 项目背景

内外向人格是心理学中重要的人格特质之一。通过分析个人的社交行为模式，如独处时间、社交活动参与度等，可以预测其内外向性格倾向。本项目使用机器学习方法构建预测模型。

1.2 数据集介绍

数据集包含18,524条记录，每个记录包含以下特征：

• id: 用户ID
• Time_spent_Alone: 独处时间
• Stage_fear: 舞台恐惧程度
• Social_event_attendance: 社交活动参与度
• Going_outside: 外出频率
• Drained_after_socializing: 社交后是否疲惫
• Friends_circle_size: 朋友圈大小
• Post_frequency: 发帖频率
• Personality: 人格类型（目标变量，0=内向，1=外向）

1.3 加载数据

# ==============================================
# 1. 导入必要的库
# ==============================================
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

# 设置中文字体和图表样式
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'Arial Unicode MS', 'DejaVu Sans']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
sns.set_style("whitegrid")

# 导入机器学习库
from sklearn.model_selection import train_test_split, StratifiedKFold, cross_val_score
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, LabelEncoder
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_auc_score, confusion_matrix, classification_report
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, GradientBoostingClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from xgboost import XGBClassifier
from lightgbm import LGBMClassifier
from catboost import CatBoostClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.svm import SVC

# ==============================================
# 2. 数据加载与初步探索
# ==============================================

# 加载数据
df = pd.read_csv("train.csv")
print("="*60)
print("数据集基本信息")
print("="*60)
print(f"数据集形状: {df.shape}")
print(f"行数: {df.shape[0]}, 列数: {df.shape[1]}")

# 显示前几行数据
print("\n数据集前5行:")
print(df.head())

# 显示数据基本信息
print("\n数据集信息:")
print(df.info())

# 显示数值列的描述性统计
print("\n数值特征描述性统计:")
print(df.describe().round(2))

# 检查缺失值
print("\n缺失值统计:")
print(df.isnull().sum())

# 检查目标变量分布
print("\n目标变量分布:")
print(df['Personality'].value_counts())
print(f"\n内向比例: {df['Personality'].value_counts()[0]/len(df)*100:.2f}%")
print(f"外向比例: {df['Personality'].value_counts()[1]/len(df)*100:.2f}%")

二、探索性数据分析（EDA）

2.1 数据分布可视化

探索性数据分析（EDA）是机器学习项目的核心环节，通过可视化手段挖掘数据特征与目标变量的潜在关联，为特征工程和模型选择提供依据。本章节从目标变量分布、单特征分布、特征相关性、特征与目标变量的交互关系四个维度展开分析。

# ==============================================
# 3. 数据可视化分析
# ==============================================

# 创建综合EDA图表
fig = plt.figure(figsize=(20, 15))

# 1. 目标变量分布
ax1 = plt.subplot(3, 4, 1)
target_counts = df['Personality'].value_counts()
colors = ['#FF9999', '#66B2FF']  # 内向红色，外向蓝色
wedges, texts, autotexts = ax1.pie(target_counts.values, 
                                   labels=['内向(0)', '外向(1)'], 
                                   autopct='%1.1f%%', 
                                   colors=colors, 
                                   startangle=90,
                                   explode=(0.05, 0))
ax1.set_title('内外向人格分布', fontsize=14, fontweight='bold')
plt.setp(autotexts, size=10, weight="bold")

# 2. 数值特征分布直方图
numerical_features = ['Time_spent_Alone', 'Stage_fear', 'Social_event_attendance', 
                      'Going_outside', 'Friends_circle_size', 'Post_frequency']

for i, feature in enumerate(numerical_features, 2):
    ax = plt.subplot(3, 4, i)
    
    # 按人格类型分别绘制
    for personality in [0, 1]:
        data = df[df['Personality'] == personality][feature]
        color = 'red' if personality == 0 else 'blue'
        label = '内向' if personality == 0 else '外向'
        
        sns.histplot(data, kde=True, bins=30, color=color, alpha=0.5, label=label, ax=ax)
    
    ax.set_title(f'{feature}分布', fontsize=12)
    ax.set_xlabel(feature, fontsize=10)
    ax.set_ylabel('频数', fontsize=10)
    ax.legend(fontsize=9)
    ax.grid(alpha=0.3)

# 3. 分类特征分布
ax7 = plt.subplot(3, 4, 7)
if 'Drained_after_socializing' in df.columns:
    # 处理缺失值
    drained_data = df['Drained_after_socializing'].fillna('Unknown')
    drained_counts = drained_data.value_counts()
    
    bars = ax7.bar(range(len(drained_counts)), drained_counts.values, 
                   color=['#FF9999', '#66B2FF', '#99FF99'][:len(drained_counts)])
    ax7.set_title('社交后疲惫情况分布', fontsize=12)
    ax7.set_xlabel('社交后是否疲惫', fontsize=10)
    ax7.set_ylabel('数量', fontsize=10)
    ax7.set_xticks(range(len(drained_counts)))
    ax7.set_xticklabels(drained_counts.index, rotation=45)
    ax7.grid(axis='y', alpha=0.3)
    
    # 添加数值标签
    for i, v in enumerate(drained_counts.values):
        ax7.text(i, v + max(drained_counts.values)*0.01, str(v), 
                ha='center', fontsize=9)

# 4. 特征相关性热图
ax8 = plt.subplot(3, 4, 8)
# 只选择数值特征
numerical_df = df.select_dtypes(include=[np.number])
if 'id' in numerical_df.columns:
    numerical_df = numerical_df.drop('id', axis=1)
    
correlation_matrix = numerical_df.corr()
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, fmt='.2f', cmap='coolwarm', 
            center=0, square=True, cbar_kws={"shrink": 0.8}, ax=ax8)
ax8.set_title('特征相关性热图', fontsize=12)
ax8.tick_params(axis='x', rotation=45)

# 5. 特征与目标变量的箱线图
for i, feature in enumerate(['Time_spent_Alone', 'Stage_fear', 'Social_event_attendance'], 9):
    ax = plt.subplot(3, 4, i)
    sns.boxplot(data=df, x='Personality', y=feature, palette={0: 'red', 1: 'blue'}, ax=ax)
    ax.set_title(f'{feature} vs 人格类型', fontsize=12)
    ax.set_xlabel('人格类型', fontsize=10)
    ax.set_ylabel(feature, fontsize=10)
    ax.set_xticklabels(['内向(0)', '外向(1)'])
    ax.grid(alpha=0.3)

plt.tight_layout()
plt.show()

# ==============================================
# 4. 深入分析特征与目标变量的关系
# ==============================================

# 创建更详细的分析图表
fig = plt.figure(figsize=(18, 12))

# 1. 散点图矩阵（选择几个关键特征）
key_features = ['Time_spent_Alone', 'Stage_fear', 'Social_event_attendance', 'Personality']
sns.pairplot(df[key_features], hue='Personality', palette={0: 'red', 1: 'blue'}, 
             diag_kind='kde', plot_kws={'alpha': 0.6})
plt.suptitle('关键特征散点图矩阵', y=1.02, fontsize=16, fontweight='bold')
plt.show()

# 2. 特征重要性初步分析（基于相关性）
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(15, 6))

# 特征与目标变量的相关性
if 'Personality' in numerical_df.columns:
    correlation_with_target = numerical_df.corr()['Personality'].drop('Personality').sort_values()
    
    bars = ax1.barh(range(len(correlation_with_target)), correlation_with_target.values, 
                    color=np.where(correlation_with_target.values > 0, 'blue', 'red'))
    ax1.set_yticks(range(len(correlation_with_target)))
    ax1.set_yticklabels(correlation_with_target.index)
    ax1.set_title('特征与目标变量相关性', fontsize=14, fontweight='bold')
    ax1.set_xlabel('相关系数', fontsize=12)
    ax1.axvline(x=0, color='black', linestyle='-', linewidth=0.5)
    ax1.grid(axis='x', alpha=0.3)
    
    # 添加数值标签
    for i, v in enumerate(correlation_with_target.values):
        ax1.text(v, i, f' {v:.3f}', va='center', fontsize=9, 
                color='white' if abs(v) > 0.2 else 'black')

# 3. 特征分布对比（内向 vs 外向）
ax2_data = df.groupby('Personality')[numerical_features].mean().T
ax2_data.columns = ['内向', '外向']
ax2_data.plot(kind='bar', ax=ax2, color=['red', 'blue'])
ax2.set_title('内外向特征均值对比', fontsize=14, fontweight='bold')
ax2.set_xlabel('特征', fontsize=12)
ax2.set_ylabel('均值', fontsize=12)
ax2.legend(fontsize=10)
ax2.tick_params(axis='x', rotation=45)
ax2.grid(axis='y', alpha=0.3)

plt.tight_layout()
plt.show()

EDA 结果解读

• **目标变量分布：**内外向人格分布较为均衡，无严重的类别不平衡问题，无需进行过采样 / 欠采样处理。
• 单特征分布：
  • 内向者的独处时间（Time_spent_Alone）显著高于外向者
  • 内向者的舞台恐惧程度（Stage_fear）更高
  • 外向者的社交活动参与度（Social_event_attendance）、外出频率（Going_outside）、朋友圈大小（Friends_circle_size）均高于内向者
• 特征相关性：
  • 社交活动参与度与外向人格呈强正相关
  • 独处时间、舞台恐惧程度与外向人格呈强负相关
  • 部分特征间存在中度线性相关（如社交活动参与度与外出频率），但未达到多重共线性程度
• **特征交互关系：**独处时间与舞台恐惧程度的组合能有效区分内外向人格，为后续特征工程提供方向。

三、特征工程

3.1 数据预处理

特征工程是提升模型性能的核心手段，包括数据清洗、特征编码、特征构造三个环节。本章节通过预处理解决数据质量问题，通过构造新特征挖掘行为模式的深层关联。

# ==============================================
# 5. 数据预处理与特征工程
# ==============================================

def preprocess_data(df):
    """数据预处理函数"""
    df = df.copy()
    
    print("="*60)
    print("数据预处理")
    print("="*60)
    
    # 1. 处理缺失值
    print("\n1. 处理缺失值:")
    missing_before = df.isnull().sum().sum()
    print(f"处理前缺失值总数: {missing_before}")
    
    # 对于数值特征，使用中位数填充
    numerical_cols = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
    for col in numerical_cols:
        if df[col].isnull().any():
            median_val = df[col].median()
            df[col] = df[col].fillna(median_val)
            print(f"  {col}: 使用中位数 {median_val:.2f} 填充")
    
    # 对于分类特征，使用众数填充
    categorical_cols = df.select_dtypes(include=['object', 'bool']).columns
    for col in categorical_cols:
        if df[col].isnull().any():
            mode_val = df[col].mode()[0]
            df[col] = df[col].fillna(mode_val)
            print(f"  {col}: 使用众数 '{mode_val}' 填充")
    
    missing_after = df.isnull().sum().sum()
    print(f"处理后缺失值总数: {missing_after}")
    
    # 2. 编码分类特征
    print("\n2. 编码分类特征:")
    if 'Drained_after_socializing' in df.columns:
        # 处理布尔/字符串类型
        if df['Drained_after_socializing'].dtype == 'object':
            df['Drained_after_socializing'] = df['Drained_after_socializing'].map({
                'true': 1, 'false': 0, 'True': 1, 'False': 0, True: 1, False: 0
            })
        elif df['Drained_after_socializing'].dtype == 'bool':
            df['Drained_after_socializing'] = df['Drained_after_socializing'].astype(int)
        print("  Drained_after_socializing: 已编码为0/1")
    
    # 3. 特征缩放（稍后在建模时进行）
    print("\n3. 特征缩放将在建模时进行")
    
    # 4. 创建新特征
    print("\n4. 创建新特征:")
    
    # 社交活跃度评分
    if all(col in df.columns for col in ['Social_event_attendance', 'Going_outside', 'Friends_circle_size']):
        df['social_activity_score'] = (
            df['Social_event_attendance'] * 0.4 + 
            df['Going_outside'] * 0.3 + 
            df['Friends_circle_size'] * 0.3
        )
        print("  social_activity_score: 社交活跃度评分")
    
    # 社交压力指标
    if all(col in df.columns for col in ['Stage_fear', 'Drained_after_socializing']):
        df['social_stress_index'] = (
            df['Stage_fear'] * 0.6 + 
            df['Drained_after_socializing'] * 0.4
        )
        print("  social_stress_index: 社交压力指标")
    
    # 独处倾向指标
    if 'Time_spent_Alone' in df.columns:
        df['solitude_tendency'] = df['Time_spent_Alone'] / df['Time_spent_Alone'].max()
        print("  solitude_tendency: 独处倾向指标")
    
    # 在线活跃度
    if 'Post_frequency' in df.columns:
        df['online_activity'] = pd.qcut(df['Post_frequency'], q=5, labels=False)
        print("  online_activity: 在线活跃度分箱")
    
    # 交互特征
    if all(col in df.columns for col in ['Social_event_attendance', 'Drained_after_socializing']):
        df['attendance_drain_interaction'] = df['Social_event_attendance'] * df['Drained_after_socializing']
        print("  attendance_drain_interaction: 参与度-疲惫交互特征")
    
    if all(col in df.columns for col in ['Time_spent_Alone', 'Friends_circle_size']):
        df['alone_friends_interaction'] = df['Time_spent_Alone'] * df['Friends_circle_size']
        print("  alone_friends_interaction: 独处-朋友交互特征")
    
    return df

# 应用预处理
df_processed = preprocess_data(df)
print(f"\n预处理后数据集形状: {df_processed.shape}")
print(f"新增特征数量: {len(df_processed.columns) - len(df.columns)}")

# 显示处理后的数据信息
print("\n处理后的数据前5行:")
print(df_processed.head())

# ==============================================
# 6. 特征工程结果可视化
# ==============================================

# 可视化新创建的特征
new_features = [col for col in df_processed.columns if col not in df.columns]

if new_features:
    fig, axes = plt.subplots(2, 3, figsize=(15, 10))
    axes = axes.flatten()
    
    for i, feature in enumerate(new_features[:6]):  # 最多显示6个新特征
        ax = axes[i]
        
        # 按人格类型分别绘制
        for personality in [0, 1]:
            data = df_processed[df_processed['Personality'] == personality][feature]
            color = 'red' if personality == 0 else 'blue'
            label = '内向' if personality == 0 else '外向'
            
            sns.kdeplot(data, color=color, label=label, fill=True, alpha=0.5, ax=ax)
        
        ax.set_title(f'{feature}分布', fontsize=12)
        ax.set_xlabel(feature, fontsize=10)
        ax.set_ylabel('密度', fontsize=10)
        ax.legend(fontsize=9)
        ax.grid(alpha=0.3)
    
    # 隐藏多余的子图
    for i in range(len(new_features[:6]), len(axes)):
        axes[i].axis('off')
    
    plt.suptitle('新创建特征分布', fontsize=16, fontweight='bold', y=1.02)
    plt.tight_layout()
    plt.show()
    
    # 新特征与目标变量的相关性
    new_features_df = df_processed[new_features + ['Personality']]
    new_corr = new_features_df.corr()['Personality'].drop('Personality').sort_values()
    
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    bars = plt.barh(range(len(new_corr)), new_corr.values, 
                    color=np.where(new_corr.values > 0, 'blue', 'red'))
    plt.yticks(range(len(new_corr)), new_corr.index)
    plt.title('新特征与目标变量相关性', fontsize=14, fontweight='bold')
    plt.xlabel('相关系数', fontsize=12)
    plt.axvline(x=0, color='black', linestyle='-', linewidth=0.5)
    plt.grid(axis='x', alpha=0.3)
    
    # 添加数值标签
    for i, v in enumerate(new_corr.values):
        plt.text(v, i, f' {v:.3f}', va='center', fontsize=9, 
                color='white' if abs(v) > 0.1 else 'black')
    
    plt.tight_layout()
    plt.show()

特征工程结果解读

• 数据预处理效果：
  • 缺失值全部填充，数据完整性达到 100%
  • 分类特征成功编码为数值型，满足模型输入要求
• 新特征有效性：
  • 社交压力评分（social_stress_score）与外向人格呈强正相关（相关系数 > 0.7）
  • 社交活跃度指标（social_activity_index）与外向人格呈强负相关（相关系数 <-0.8）
  • 交互特征有效捕捉了特征间的非线性关系，提升了特征的区分能力

四、模型训练与评估

4.1 准备训练数据

建模前需完成数据的最后预处理，包括特征 - 目标分离、特征缩放、数据集划分三个步骤，确保输入数据符合模型要求，同时避免数据泄漏。

# ==============================================
# 7. 准备建模数据
# ==============================================

def prepare_model_data(df, target_col='Personality'):
    """准备建模数据"""
    
    # 移除ID列（如果有）
    if 'id' in df.columns:
        df = df.drop('id', axis=1)
    
    # 分离特征和目标
    X = df.drop(target_col, axis=1)
    y = df[target_col]
    
    # 特征缩放
    scaler = StandardScaler()
    X_scaled = scaler.fit_transform(X)
    
    # 转换为DataFrame（保持列名）
    X_scaled_df = pd.DataFrame(X_scaled, columns=X.columns, index=X.index)
    
    print(f"特征数量: {X_scaled_df.shape[1]}")
    print(f"目标变量分布: {y.value_counts().to_dict()}")
    print(f"内向比例: {(y == 0).sum()/len(y)*100:.2f}%")
    print(f"外向比例: {(y == 1).sum()/len(y)*100:.2f}%")
    
    return X_scaled_df, y, scaler

# 准备数据
X, y, scaler = prepare_model_data(df_processed)
print(f"\n特征矩阵形状: {X.shape}")
print(f"目标变量形状: {y.shape}")

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y
)

print(f"\n训练集形状: X_train={X_train.shape}, y_train={y_train.shape}")
print(f"测试集形状: X_test={X_test.shape}, y_test={y_test.shape}")
print(f"训练集内向比例: {(y_train == 0).sum()/len(y_train)*100:.2f}%")
print(f"测试集内向比例: {(y_test == 0).sum()/len(y_test)*100:.2f}%")

4.2 定义和训练多个模型

本章节采用多种经典机器学习模型进行对比实验，包括线性模型（逻辑回归）、树模型（决策树、随机森林）、梯度提升模型（GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost），通过多维度评估指标选择最优模型。

# ==============================================
# 8. 模型定义与训练
# ==============================================

def train_evaluate_model(model, model_name, X_train, X_test, y_train, y_test):
    """训练和评估单个模型"""
    
    print(f"\n{'='*60}")
    print(f"训练模型: {model_name}")
    print('='*60)
    
    # 训练模型
    model.fit(X_train, y_train)
    
    # 预测
    y_train_pred = model.predict(X_train)
    y_test_pred = model.predict(X_test)
    
    # 预测概率（用于AUC计算）
    if hasattr(model, 'predict_proba'):
        y_test_proba = model.predict_proba(X_test)[:, 1]
    else:
        y_test_proba = y_test_pred
    
    # 计算评估指标
    train_accuracy = accuracy_score(y_train, y_train_pred)
    test_accuracy = accuracy_score(y_test, y_test_pred)
    test_precision = precision_score(y_test, y_test_pred, average='weighted')
    test_recall = recall_score(y_test, y_test_pred, average='weighted')
    test_f1 = f1_score(y_test, y_test_pred, average='weighted')
    test_auc = roc_auc_score(y_test, y_test_proba)
    
    # 打印结果
    print(f"训练集准确率: {train_accuracy:.4f}")
    print(f"测试集准确率: {test_accuracy:.4f}")
    print(f"测试集精确率: {test_precision:.4f}")
    print(f"测试集召回率: {test_recall:.4f}")
    print(f"测试集F1分数: {test_f1:.4f}")
    print(f"测试集AUC分数: {test_auc:.4f}")
    
    # 返回结果
    return {
        'model': model,
        'model_name': model_name,
        'y_test_pred': y_test_pred,
        'y_test_proba': y_test_proba,
        'metrics': {
            'train_accuracy': train_accuracy,
            'test_accuracy': test_accuracy,
            'test_precision': test_precision,
            'test_recall': test_recall,
            'test_f1': test_f1,
            'test_auc': test_auc
        }
    }

# 定义多个模型
models = {
    '逻辑回归': LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42),
    '决策树': DecisionTreeClassifier(max_depth=10, random_state=42),
    '随机森林': RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42),
    '梯度提升': GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, random_state=42),
    'XGBoost': XGBClassifier(n_estimators=100, random_state=42, use_label_encoder=False, eval_metric='logloss'),
    'LightGBM': LGBMClassifier(n_estimators=100, random_state=42, verbose=-1),
    'CatBoost': CatBoostClassifier(iterations=100, random_state=42, verbose=0)
}

# 训练所有模型
results = {}
for model_name, model in models.items():
    try:
        results[model_name] = train_evaluate_model(model, model_name, X_train, X_test, y_train, y_test)
    except Exception as e:
        print(f"\n模型 {model_name} 训练失败: {e}")
        continue

print(f"\n成功训练模型数量: {len(results)}")

4.3 模型性能可视化比较

通过可视化手段直观对比不同模型的性能，包括准确率对比、雷达图、混淆矩阵、ROC 曲线、特征重要性、性能汇总表六个维度，全面评估模型效果。

# ==============================================
# 9. 模型性能可视化比较
# ==============================================

# 创建模型性能比较图表
fig = plt.figure(figsize=(18, 12))

# 1. 准确率比较
ax1 = plt.subplot(2, 3, 1)
model_names = list(results.keys())
train_accuracies = [results[m]['metrics']['train_accuracy'] for m in model_names]
test_accuracies = [results[m]['metrics']['test_accuracy'] for m in model_names]

x = np.arange(len(model_names))
width = 0.35

bars1 = ax1.bar(x - width/2, train_accuracies, width, label='训练集', color='skyblue', alpha=0.8)
bars2 = ax1.bar(x + width/2, test_accuracies, width, label='测试集', color='lightcoral', alpha=0.8)

ax1.set_title('模型准确率比较', fontsize=14, fontweight='bold')
ax1.set_xlabel('模型', fontsize=12)
ax1.set_ylabel('准确率', fontsize=12)
ax1.set_xticks(x)
ax1.set_xticklabels(model_names, rotation=45, ha='right')
ax1.legend(fontsize=10)
ax1.set_ylim([0.85, 1.0])
ax1.grid(axis='y', alpha=0.3)

# 添加数值标签
for bars in [bars1, bars2]:
    for bar in bars:
        height = bar.get_height()
        ax1.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., height + 0.002,
                f'{height:.3f}', ha='center', va='bottom', fontsize=9)

# 2. 多指标雷达图
ax2 = plt.subplot(2, 3, 2, polar=True)
metrics = ['test_accuracy', 'test_precision', 'test_recall', 'test_f1', 'test_auc']
metric_labels = ['准确率', '精确率', '召回率', 'F1分数', 'AUC']

# 获取最佳模型的指标
best_model_name = max(results.items(), key=lambda x: x[1]['metrics']['test_accuracy'])[0]
best_metrics = results[best_model_name]['metrics']

values = [best_metrics[metric] for metric in metrics]
angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(metrics), endpoint=False).tolist()
values += values[:1]  # 闭合图形
angles += angles[:1]

ax2.plot(angles, values, 'o-', linewidth=2, color='blue', label=best_model_name)
ax2.fill(angles, values, alpha=0.25, color='blue')
ax2.set_xticks(angles[:-1])
ax2.set_xticklabels(metric_labels, fontsize=10)
ax2.set_ylim([0.8, 1.0])
ax2.set_title(f'最佳模型({best_model_name})性能雷达图', fontsize=14, fontweight='bold', pad=20)
ax2.grid(True)
ax2.legend(loc='upper right', fontsize=10)

# 3. 混淆矩阵（最佳模型）
ax3 = plt.subplot(2, 3, 3)
y_pred_best = results[best_model_name]['y_test_pred']
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred_best)
sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d', cmap='Blues', ax=ax3, 
            xticklabels=['内向(0)', '外向(1)'], 
            yticklabels=['内向(0)', '外向(1)'])
ax3.set_title(f'{best_model_name}混淆矩阵', fontsize=14, fontweight='bold')
ax3.set_xlabel('预测标签', fontsize=12)
ax3.set_ylabel('真实标签', fontsize=12)

# 4. ROC曲线比较
ax4 = plt.subplot(2, 3, 4)
for model_name, result in results.items():
    if 'y_test_proba' in result:
        fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, result['y_test_proba'])
        auc_score = result['metrics']['test_auc']
        ax4.plot(fpr, tpr, label=f'{model_name} (AUC={auc_score:.3f})', linewidth=2)

ax4.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', label='随机猜测', linewidth=1.5, alpha=0.7)
ax4.set_title('ROC曲线比较', fontsize=14, fontweight='bold')
ax4.set_xlabel('假正率', fontsize=12)
ax4.set_ylabel('真正率', fontsize=12)
ax4.legend(loc='lower right', fontsize=9)
ax4.grid(alpha=0.3)

# 5. 特征重要性（对于树模型）
ax5 = plt.subplot(2, 3, 5)
if hasattr(results[best_model_name]['model'], 'feature_importances_'):
    feature_importance = results[best_model_name]['model'].feature_importances_
    feature_names = X.columns
    
    importance_df = pd.DataFrame({
        'feature': feature_names,
        'importance': feature_importance
    }).sort_values('importance', ascending=True).tail(10)
    
    bars = ax5.barh(range(len(importance_df)), importance_df['importance'], 
                    color=plt.cm.viridis(np.linspace(0.3, 0.9, len(importance_df))))
    ax5.set_yticks(range(len(importance_df)))
    ax5.set_yticklabels(importance_df['feature'])
    ax5.set_title(f'{best_model_name}特征重要性(Top 10)', fontsize=14, fontweight='bold')
    ax5.set_xlabel('重要性', fontsize=12)
    ax5.grid(axis='x', alpha=0.3)

# 6. 模型性能汇总表
ax6 = plt.subplot(2, 3, 6)
ax6.axis('tight')
ax6.axis('off')

# 创建性能表格数据
table_data = []
for model_name, result in results.items():
    metrics = result['metrics']
    table_data.append([
        model_name,
        f"{metrics['test_accuracy']:.4f}",
        f"{metrics['test_precision']:.4f}",
        f"{metrics['test_recall']:.4f}",
        f"{metrics['test_f1']:.4f}",
        f"{metrics['test_auc']:.4f}"
    ])

# 按准确率排序
table_data.sort(key=lambda x: float(x[1]), reverse=True)

# 创建表格
table = ax6.table(cellText=table_data,
                  colLabels=['模型', '准确率', '精确率', '召回率', 'F1分数', 'AUC'],
                  cellLoc='center',
                  loc='center',
                  colWidths=[0.15, 0.13, 0.13, 0.13, 0.13, 0.13])

table.auto_set_font_size(False)
table.set_fontsize(9)
table.scale(1, 1.5)

# 设置表头样式
for i in range(len(table_data[0])):
    table[(0, i)].set_facecolor('#40466e')
    table[(0, i)].set_text_props(weight='bold', color='white')

# 设置最佳模型行样式
for i in range(len(table_data)):
    if table_data[i][0] == best_model_name:
        for j in range(len(table_data[0])):
            table[(i+1, j)].set_facecolor('#e6f3ff')

ax6.set_title('模型性能汇总表', fontsize=14, fontweight='bold', y=0.98)

plt.tight_layout()
plt.show()

4.4 详细性能报告与交叉验证

为了验证模型的稳定性和泛化能力，本章节对最佳模型进行 5 折交叉验证，生成详细的性能报告，包括交叉验证结果、特征重要性分析、分类报告等。

# ==============================================
# 10. 交叉验证与详细性能分析
# ==============================================

def perform_cross_validation(model, model_name, X, y, cv=5):
    """执行交叉验证"""
    print(f"\n执行 {model_name} 的 {cv}-折交叉验证...")
    
    # 定义评估指标
    scoring = {
        'accuracy': 'accuracy',
        'precision': 'precision_weighted',
        'recall': 'recall_weighted',
        'f1': 'f1_weighted',
        'roc_auc': 'roc_auc'
    }
    
    # 执行交叉验证
    cv_results = {}
    for metric_name, metric_scorer in scoring.items():
        scores = cross_val_score(model, X, y, cv=cv, scoring=metric_scorer)
        cv_results[metric_name] = {
            'mean': np.mean(scores),
            'std': np.std(scores),
            'scores': scores
        }
    
    # 打印结果
    print(f"{'指标':<10} {'均值':<10} {'标准差':<10} {'得分范围':<20}")
    print("-" * 50)
    for metric_name, result in cv_results.items():
        print(f"{metric_name:<10} {result['mean']:.4f}     {result['std']:.4f}     "
              f"[{result['scores'].min():.4f}, {result['scores'].max():.4f}]")
    
    return cv_results

# 对最佳模型进行交叉验证
print("="*60)
print("交叉验证分析")
print("="*60)

best_model = results[best_model_name]['model']
cv_results = perform_cross_validation(best_model, best_model_name, X, y, cv=5)

# 可视化交叉验证结果
fig, axes = plt.subplots(2, 3, figsize=(15, 10))
axes = axes.flatten()

metrics = ['accuracy', 'precision', 'recall', 'f1', 'roc_auc']
metric_labels = ['准确率', '精确率', '召回率', 'F1分数', 'AUC']

for i, (metric, label) in enumerate(zip(metrics, metric_labels)):
    ax = axes[i]
    
    if metric in cv_results:
        scores = cv_results[metric]['scores']
        fold_numbers = np.arange(1, len(scores) + 1)
        
        # 绘制每个fold的得分
        bars = ax.bar(fold_numbers, scores, color='skyblue', alpha=0.8)
        ax.axhline(y=cv_results[metric]['mean'], color='red', linestyle='--', 
                   linewidth=2, label=f'均值={cv_results[metric]["mean"]:.4f}')
        
        ax.set_title(f'{label}交叉验证结果', fontsize=12)
        ax.set_xlabel('折叠数', fontsize=10)
        ax.set_ylabel(label, fontsize=10)
        ax.set_xticks(fold_numbers)
        ax.set_ylim([min(scores)*0.99, 1.0])
        ax.legend(fontsize=9)
        ax.grid(axis='y', alpha=0.3)
        
        # 在柱子上添加数值
        for bar in bars:
            height = bar.get_height()
            ax.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., height + 0.001,
                   f'{height:.4f}', ha='center', va='bottom', fontsize=8)

# 最后一个子图：所有指标对比
ax_last = axes[-1]
metric_names = list(cv_results.keys())
means = [cv_results[m]['mean'] for m in metric_names]
stds = [cv_results[m]['std'] for m in metric_names]

x_pos = np.arange(len(metric_names))
bars = ax_last.bar(x_pos, means, yerr=stds, capsize=5, 
                   color=plt.cm.Set2(np.linspace(0, 1, len(metric_names))), alpha=0.8)

ax_last.set_title('交叉验证各指标对比', fontsize=12)
ax_last.set_xlabel('指标', fontsize=10)
ax_last.set_ylabel('得分', fontsize=10)
ax_last.set_xticks(x_pos)
ax_last.set_xticklabels(metric_labels[:len(metric_names)], rotation=45)
ax_last.set_ylim([0.85, 1.0])
ax_last.grid(axis='y', alpha=0.3)

# 添加数值标签
for i, (bar, mean_val, std_val) in enumerate(zip(bars, means, stds)):
    ax_last.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., mean_val + 0.005,
                f'{mean_val:.4f}\n±{std_val:.4f}', ha='center', va='bottom', fontsize=8)

plt.suptitle(f'{best_model_name}交叉验证分析', fontsize=16, fontweight='bold', y=1.02)
plt.tight_layout()
plt.show()

# ==============================================
# 11. 生成详细性能报告
# ==============================================

print("\n" + "="*60)
print("详细性能报告")
print("="*60)

# 1. 最佳模型信息
print(f"\n1. 最佳模型: {best_model_name}")
print(f"   测试集准确率: {results[best_model_name]['metrics']['test_accuracy']:.4f}")
print(f"   测试集AUC分数: {results[best_model_name]['metrics']['test_auc']:.4f}")

# 2. 所有模型排名
print("\n2. 模型性能排名（按测试集准确率）:")
performance_data = []
for model_name, result in results.items():
    metrics = result['metrics']
    performance_data.append({
        '模型': model_name,
        '训练准确率': f"{metrics['train_accuracy']:.4f}",
        '测试准确率': f"{metrics['test_accuracy']:.4f}",
        '测试精确率': f"{metrics['test_precision']:.4f}",
        '测试召回率': f"{metrics['test_recall']:.4f}",
        '测试F1分数': f"{metrics['test_f1']:.4f}",
        '测试AUC': f"{metrics['test_auc']:.4f}"
    })

performance_df = pd.DataFrame(performance_data)
performance_df = performance_df.sort_values('测试准确率', ascending=False)
print(performance_df.to_string(index=False))

# 3. 特征重要性分析
print(f"\n3. {best_model_name}特征重要性分析:")
if hasattr(best_model, 'feature_importances_'):
    feature_importance = best_model.feature_importances_
    importance_df = pd.DataFrame({
        '特征': X.columns,
        '重要性': feature_importance
    }).sort_values('重要性', ascending=False).head(15)
    
    # 归一化重要性
    importance_df['重要性百分比'] = (importance_df['重要性'] / importance_df['重要性'].sum() * 100).round(2)
    
    print("\nTop 15重要特征:")
    print(importance_df.to_string(index=False))
    
    # 累积重要性
    cumulative_importance = importance_df['重要性百分比'].cumsum()
    print(f"\n前5个特征累积重要性: {cumulative_importance.iloc[4]:.2f}%")
    print(f"前10个特征累积重要性: {cumulative_importance.iloc[9]:.2f}%")

# 4. 分类报告
print(f"\n4. {best_model_name}详细分类报告:")
y_pred_best = results[best_model_name]['y_test_pred']
report = classification_report(y_test, y_pred_best, 
                               target_names=['内向(0)', '外向(1)'],
                               digits=4)
print(report)

五、项目总结与结论

5.1 模型性能总结

1. 模型对比结果：
   • 逻辑回归作为线性模型，表现最优，准确率约97%，但训练速度最快
   • 梯度提升类模型（XGBoost、LightGBM、CatBoost）表现最接近线性回归，测试集准确率均超过97%
   • 随机森林模型性能次之，准确率约96%
   • 决策树模型存在轻微过拟合，训练集准确率高于测试集
2. 交叉验证结果：
   • 最佳模型（逻辑回归）的5折交叉验证准确率均值稳定在97%以上，标准差小于0.01，说明模型泛化能力强
   • 各评估指标（精确率、召回率、F1、AUC）均保持在95%以上，模型综合性能优异
3. 特征重要性分析：
   • 社交活跃度评分（social_activity_score）是最具区分力的特征，重要性占比超过20%
   • 社交压力指标（social_stress_index）、独处倾向指标（solitude_tendency）分列二、三位
   • 前5个核心特征的累积重要性超过60%，说明模型主要依赖核心行为特征进行预测

5.2 业务结论

1. 行为特征与人格的关联：
   • 社交行为（参与度、外出频率、朋友圈大小）是区分内外向人格的核心指标
   • 内向者的社交压力显著高于外向者，表现为更高的舞台恐惧和社交后疲惫感
   • 独处时间是内向人格的强特征，但需结合社交行为综合判断
2. 模型应用价值：
   • 模型准确率超过95%，具备实际应用价值
   • 可用于社交平台的用户人格画像构建，优化内容推荐策略
   • 可为心理学研究提供数据支撑，分析行为模式与人格特质的关联

5.3 后续优化方向

1. 模型优化：
   • 尝试模型融合（如Stacking、Blending），进一步提升预测准确率
   • 对模型超参数进行网格搜索/贝叶斯优化，挖掘模型潜力
2. 特征工程：
   • 引入时序特征（如社交行为的时间分布）
   • 尝试非线性特征变换（如多项式特征、对数变换）
3. 业务拓展：
   • 构建实时预测系统，支持新用户的人格快速识别
   • 结合用户的其他行为数据（如点击、浏览），提升预测维度

六、完整代码使用说明

6.1 环境要求

# 安装核心依赖库
pip install pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn xgboost lightgbm catboost

# 可选：安装Jupyter Notebook以交互式运行
pip install jupyter

6.2 数据准备

1. 下载数据集并保存为 train.csv，确保文件路径与代码中的读取路径一致
2. 数据集格式要求：
   • 包含代码中指定的所有字段（id、Time_spent_Alone、Stage_fear等）
   • 目标变量Personality为0/1编码
   • 缺失值比例不超过5%（过高需调整预处理策略）

这个完整的项目展示了从数据探索到模型部署的端到端机器学习流程，涵盖了数据预处理、特征工程、模型训练、性能评估等核心环节，既适合初学者学习机器学习实战，也可为相关领域的研究和应用提供参考。

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