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简介：来自西电机器学习课程设计的10个实验项目资料包，面向初学者和高校课程设计需求，整合了完整源码、文档与实验报告，涵盖线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、聚类算法等经典主题。每个实验配有带详细注释的Python代码，从数据预处理、特征分析到模型训练与评估均有完整呈现，可直接作为课程设计或期末大作业参考模板。资源共21个文件，以10个py源码脚本为主体，辅以csv数据文件、data数据集、txt说明文档、docx实验报告及知识拓展zip压缩包，整体约5.05MB，结构清晰便于按实验编号查找。目前已有167人学习下载，适合希望快速上手机器学习实操、需要参考完整作业流程的新手。通过这些项目实践，可积累从算法理解到实际落地的项目经验，为后续深入研究打下坚实基础。

1. 这门课程设计到底卡在哪：源码、文档和报告一次给齐

做西电机器学习大作业的时候，最常见的状态不是不会写代码，而是不知道一个能拿高分、老师看得下去的课程设计应该长什么样，更不知道去哪找一份结构完整的参考源码。这套资源把10个实验项目和对应的源码、文档、报告一次性打包好了，从线性回归、逻辑回归一路做到SVM、K-Means和PCA，覆盖机器学习课程设计里最常被点名验证的那批算法。它解决两个具体问题：一是手头没有结构完整的参考实现，二是不知道报告里该放什么图、什么结论才能显得你真做完做了。适合正在赶机器学习大作业、期末课程设计的本科生，也适合想快速对照一份规范化项目结构的在职学习者。

2. 10个实验的排列逻辑：从回归到聚类的完整闭环

这套课程设计不是把10个孤立实验堆在一起，而是按一条学习曲线排下来的。先看清这10个实验分别对应什么，再把环境一次配好，最后按目录结构把代码和报告组织起来，复现和提交都会省很多事。

2.1 十个实验清单与知识点映射

这套资源里的10个实验，用的数据集基本都是sklearn内置的，好处是不用联网下载、论文和报告里也容易引用来源。如果老师要求换成真实CSV，读取后走同样的标准化、划分、训练流程即可，代码结构不用动。

这个排序逻辑值得沿用：先回归后分类，因为回归版的梯度下降是后面所有模型的地基；先KNN、贝叶斯这类简单分类器，再上决策树和SVM，复杂度一层层递进；集成放在单模型之后，才能解释清楚「为什么集成比单模型稳」；无监督放到最后，正好对齐课程后半段的节奏。报告按这个顺序写，老师一眼能看出你对课程结构有理解，而不是随机拼了10个小程序。

2.2 环境搭建：一套环境跑到底

尽量用一套Python环境跑完10个实验，版本锁定很重要。sklearn近几个版本API有调整，比如AdaBoost的base_estimator参数改成了estimator，旧代码直接跑会报错。我一般会新建一个专用环境，装好下面这组版本，能少踩很多兼容性的坑。

conda create -n ml_design python=3.9 -y conda activate ml_design pip install numpy==1.24.3 pandas==2.0.3 scikit-learn==1.3.0 matplotlib==3.7.2 jupyter

numpy和scikit-learn的版本不用追求最新，这个组合在Windows和Linux上都稳。scikit-learn 1.3.0还保留着base_estimator写法，同时兼容新老代码，对课程设计场景来说最省心。装完后在终端执行python -c "import sklearn; print(sklearn.version)"确认版本号，再往下走。

2.3 目录结构与报告骨架

拿到这份资源后，建议先花十分钟看目录结构，再动手跑代码。工程化的目录能让最后打包提交时加分，老师看压缩包时也能快速找到他要的东西。

ml_course_design/ ├── datasets/ # 公共数据集，附 readme 说明来源 ├── exp01_linear_regression/ │ ├── linear_regression.py # 手写梯度下降版 │ ├── sklearn_compare.py # sklearn 对照实验 │ ├── figures/ # 输出的图统一放这里 │ └── README.md # 本实验一句话说明 ├── exp02_logistic_regression/ ├── exp03_knn/ ├── exp04_naive_bayes/ ├── exp05_decision_tree/ ├── exp06_svm/ ├── exp07_ensemble/ ├── exp08_kmeans/ ├── exp09_pca/ ├── exp10_mlp/ ├── docs/ │ └── 课程设计报告.md └── requirements.txt

每个实验目录下单独放README，写五件事：实验目的、怎么运行、数据来源、调参结论、和课程哪个知识点对应。最终报告里的每一章都来自这些README，组合起来就是完整文档。报告骨架通常固定在六块：实验目的、算法原理、数据集描述、实现细节、结果分析、结论与改进方向。这样写的好处是老师不用猜你在做什么，每一节都有明确的评分对应点。

3. 复现回归与分类：线性回归、逻辑回归和SVM的参数细节

这一章拆三个「必做」实验，它们覆盖参数模型里最典型的两种场景：回归和二分类。这三个实验的代码逻辑是整个课程设计的骨架，后面的非参数模型基本都在重复「划分数据、标准化、训练、评价」这条链路。

3.1 线性回归：先手写梯度下降，再和sklearn对照

课程设计里线性回归这个实验的高分关键是「手写实现 + 标准库对照」。如果只调用sklearn的LinearRegression，报告写不出东西；如果只手写梯度下降，又没法和标准实现做精度对比。两个都放进去，再补一组R²对照，老师能看到你既懂原理又会用工具。

import numpy as np from sklearn.datasets import load_diabetes from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import r2_score # 1. 加载数据 X, y = load_diabetes(return_X_y=True) # 2. 先划分，再标准化，顺序不能反 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.2, random_state=42 ) scaler = StandardScaler() X_train_s = scaler.fit_transform(X_train) X_test_s = scaler.transform(X_test) # 测试集只用 transform # 3. 手写梯度下降 def gradient_descent_linear(X, y, lr=0.05, epochs=3000): m, n = X.shape theta = np.zeros((n, 1)) loss_hist = [] for i in range(epochs): pred = X @ theta grad = X.T @ (pred - y.reshape(-1, 1)) / m theta -= lr * grad loss_hist.append(float(np.mean((pred - y.reshape(-1, 1)) ** 2))) if i % 500 == 0: print(f"epoch {i}: loss = {loss_hist[-1]:.4f}") return theta, loss_hist theta, loss = gradient_descent_linear(X_train_s, y_train) y_pred = X_test_s @ theta print("手写梯度下降 R2:", round(r2_score(y_test, y_pred), 4)) # 4. sklearn 对照 lr = LinearRegression().fit(X_train_s, y_train) print("sklearn R2:", round(r2_score(y_test, lr.predict(X_test_s)), 4))

标准化必须在train_test_split之后做，而且测试集只能用transform。我在线下帮人改过不少次，把scaler在切分数据前fit了一下，测试集的信息就通过均值方差混进了训练流程，最后测试分数虚高，这叫数据泄漏。代码里learning_rate设0.05，在diabetes上是稳的经验值；如果loss曲线震荡，优先把lr降到0.01，而不是去加batch size这类复杂操作。

手写梯度下降和sklearn的R²差0.01以内都是正常的，因为sklearn内部用了闭式解或更精确的求解器。报告里把两个R²同时列出来，再补一句「误差来源是梯度下降的迭代终止条件」，这个实验的深度就出来了。

3.2 逻辑回归：正则化参数C到底怎么调

逻辑回归实验里，C值是最值得写进报告的参数。C是正则化强度的倒数，C越小正则化越强、系数越往0收缩；C越大模型越贴近训练数据、过拟合风险越高。调C不能靠猜，用网格搜索加交叉验证一次定位。

from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.pipeline import Pipeline data = load_breast_cancer() X, y = data.data, data.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.2, random_state=42 ) pipe = Pipeline([ ("scaler", StandardScaler()), ("lr", LogisticRegression(max_iter=2000, solver="lbfgs")) ]) param_grid = {"lr__C": [0.01, 0.1, 1, 10, 100], "lr__penalty": ["l2"]} grid = GridSearchCV(pipe, param_grid, cv=5, scoring="roc_auc") grid.fit(X_train, y_train) print("最优参数:", grid.best_params_, "AUC:", round(grid.best_score_, 4))

用Pipeline把标准化和逻辑回归串起来，交叉验证时每一折都会在训练部分单独fit标准化器，从机制上避免泄漏。solver选lbfgs适合中小规模数据集，max_iter给到2000是防止默认100轮不收敛。GridSearchCV的scoring选roc_auc而不是accuracy，因为breast_cancer标签比例约37%对63%，accuracy在这种数据上不够敏感。

报告里可以补一张「C从0.01到100的AUC变化曲线」，横坐标用对数刻度。曲线如果呈现「先升后平」，说明正则化路径是健康的；如果一直下降，大概率是数据没标准化。

3.3 SVM：C和gamma是一对联动参数

SVM实验最容易掉进去的坑是只调C不动gamma。RBF核下，C控制误分类惩罚，gamma控制单个样本的影响半径，两个是联动的。gamma越大，高斯核越窄，决策边界越弯曲，训练集分数高但测试集崩；gamma太小，所有样本的影响范围都叠在一起，边界又过于平滑。

from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.metrics import classification_report param_grid = { "kernel": ["rbf", "linear"], "C": [0.1, 1, 10, 100], "gamma": [0.01, 0.1, 1] } svm = SVC(probability=True, random_state=42) grid = GridSearchCV(svm, param_grid, cv=5, scoring="f1") grid.fit(X_train_s, y_train) # X_train_s 是标准化后的训练集 print("最优参数:", grid.best_params_) print(classification_report(y_test, grid.predict(X_test_s)))

注意SVC里要设probability=True，否则后面画ROC曲线时调predict_proba会报错。gamma的直觉解释在报告里这样写：gamma=0.01时每个支持向量的影响范围很大，决策边界近似线性；gamma=1时边界会绕出很多小弯。C和gamma一起进网格搜索，和只调C的对照组分别给出F1，对比结论就是「SVM的参数敏感性分析」——这正好是课程设计报告里老师最爱看的段落类型。

4. 分类模型全线打通：KNN、朴素贝叶斯、决策树与集成的调参要点

第3章讲的是参数模型，这一章是非参数模型和集成。这部分实验常被当成送分题，但很多人栽在默认参数上：KNN不归一化、贝叶斯用错分布、决策树不剪枝、随机森林只会堆树。逐个看它们的正确打开方式。

4.1 KNN：K的取值和距离度量是两回事

KNN是懒学习模型，没有训练过程，所以重点全在预测参数上。K值太小，决策边界碎，方差大；K值太大，邻居里混入大量远距离样本，偏差大。用交叉验证扫一遍K值，比拍脑袋选K靠谱得多。

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import cross_val_score k_range = range(1, 31) mean_scores = [] for k in k_range: knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k, weights="distance") mean_scores.append(cross_val_score(knn, X_train_s, y_train, cv=5).mean()) best_k = k_range[np.argmax(mean_scores)] print("最优 K:", best_k)

weights="distance"让距离近的样本拥有更大投票权，适合簇大小不均匀的数据；默认的weights="uniform"在数据分布不均衡时会误判边界样本。代码里X_train_s是上一章标准化后的结果，KNN对量纲极其敏感，如果不标准化，特征值范围大的维度会直接压制其他维度，距离计算全部失真。报告里把「不同K值下的交叉验证得分曲线」画出来，最高点标一下，这个实验的图表分就拿到了。

4.2 朴素贝叶斯：连续和离散要用不同的分布

朴素贝叶斯的核心是条件独立假设，课程设计里常被拿来和逻辑回归对比。很多人一个GaussianNB用到底，但数据是离散计数特征时，多项式分布才是对的。

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB, MultinomialNB, BernoulliNB # 连续特征：用高斯分布 gnb = GaussianNB() gnb.fit(X_train_s, y_train) # 离散计数特征（词频、TFIDF）：用多项式分布 # mnb = MultinomialNB(alpha=1.0) # 二值特征（词是否出现）：用伯努利分布 # bnb = BernoulliNB()

高斯贝叶斯假设每个特征在类内服从正态分布，好处是训练极快、不需要调参，适合做baseline。MultinomialNB的alpha是拉普拉斯平滑系数，默认1.0，稀疏数据下降一点到0.1效果更好，但不建议取0，否则稀疏维度会出现零概率导致数值不稳。报告里写「连续数据不要用MultinomialNB，因为负数的概率密度没有意义」这一句，就能体现出你真的懂分布假设的边界。

4.3 决策树：剪枝比选gini还是entropy重要得多

决策树实验里，很多人在gini和entropy之间纠结半天，实际多数数据集上两个准则的结果差异很小。真正影响分数的是剪枝参数——不设max_depth的决策树会把训练集分到每个样本一个叶子，准确率100%，测试集一塌糊涂。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, plot_tree import matplotlib.pyplot as plt tree = DecisionTreeClassifier( criterion="gini", max_depth=5, min_samples_split=10, min_samples_leaf=5, random_state=42 ) tree.fit(X_train, y_train) print("train acc:", round(tree.score(X_train, y_train), 4)) print("test acc:", round(tree.score(X_test, y_test), 4)) plt.figure(figsize=(12, 8)) plot_tree(tree, filled=True, feature_names=None) plt.savefig("decision_tree.png", dpi=200, bbox_inches="tight")

max_depth=5在wine这类小数据集上能平衡拟合度与泛化，min_samples_leaf=5保证叶子节点至少5个样本，从数据层面压制过拟合。train和test的accuracy差控制在0.05以内，说明剪枝到位；如果差到0.2以上，继续降max_depth。树结构图保存成PDF或高分辨率PNG放进报告，老师能直观看到你选了哪些特征做分裂，这比任何文字解释都有说服力。

4.4 集成学习：随机森林加树数与AdaBoost调学习率

集成实验是对前面单模型的一次汇总。随机森林的n_estimators不是越大越好，300棵树和500棵树的精度差距很小，但训练时间翻倍；AdaBoost则要注意弱学习器的深度和学习率的配合。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, AdaBoostClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier rf = RandomForestClassifier( n_estimators=300, max_depth=8, min_samples_leaf=3, n_jobs=-1, random_state=42 ) ada = AdaBoostClassifier( estimator=DecisionTreeClassifier(max_depth=1), n_estimators=200, learning_rate=0.8, random_state=42 )

随机森林里n_jobs=-1是所有CPU核心并行，小数据集上不明显，但能体现工程意识。AdaBoost的弱学习器用max_depth=1的树桩是常见做法，learning_rate降到0.8时，n_estimators要从默认的50加到200来补偿，否则欠拟合。这里有个版本坑：sklearn 1.4之后base_estimator改名为estimator，如果资源里的代码用老写法，在新版本环境里会报TypeError，这也是我一直建议锁版本的原因。

集成实验的报告里放一张柱状图，对比单个决策树、随机森林、AdaBoost三者的F1，再写一句「集成模型的方差显著小于单棵树」，整个实验的结论就立住了。

5. 排查与避坑：跑通这10个实验最容易翻车的五个现场

下面五条是我跑同类课程设计时真实踩过、或帮别人debug过的坑。每条按「现象→原因→解决」写，复现这套资源时如果某个实验的结果对不上，先查这几条。

5.1 数据泄漏：先标准化还是先划分

现象：训练集和测试集分开评估时，测试集分数高得反常，但交叉验证得分和真实测试得分差一大截。

原因：在train_test_split之前就对全量X做了scaler.fit_transform()，测试集的均值和方差已经混进了标准化器，模型在训练时间接见过测试集的统计信息。这个问题在标准化、PCA、特征选择里都会出现。

解决：流程统一为「先划分、再fit_transform训练集、最后transform测试集」。PCA和特征选择同样遵守这个顺序。代码里只要看到fit_transform出现在split前面，基本可以判定是泄漏了。

5.2 类别不平衡：accuracy当唯一指标会骗人

现象：正样本只占5%的数据集，模型全部预测负样本，accuracy高达95%，报告看起来漂亮，但老师一追问就露馅。

原因：accuracy对多数类过于敏感，模型根本没有学到正样本的规律，只是在猜多数类。

解决：二分类至少同时报告roc_auc、f1、precision和recall，多分类用macro f1。sklearn的classification_report一次输出全部指标，ROC曲线作为配图。报告里写清「数据不平衡，因此以AUC和F1为主要评价指标」，老师知道你有这个意识。

5.3 K-Means的K：肘部法则不是万能的

现象：SSE随K变化的曲线没有明显拐点，K值靠猜，最后聚类结果在报告里解释不通。

原因：数据簇重叠严重或本身是均匀分布时，不同K的SSE差值很小，肘部法则失效。

解决：加上轮廓系数做第二判断。轮廓系数范围[-1, 1]，越接近1说明样本离自己簇近、离其他簇远。

from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score for k in range(2, 11): km = KMeans(n_clusters=k, n_init=10, random_state=42) labels = km.fit_predict(X_scaled) # X_scaled 是标准化后的特征 print(k, round(silhouette_score(X_scaled, labels), 4))

n_init=10是因为K-Means初始点随机，多跑几次取最优，避免单次初始化陷入局部最优。轮廓系数和肘部法则两个指标选同一个K值，报告里的结论才有说服力。

5.4 决策树过拟合：深度和叶子节点必须限制

现象：决策树训练集accuracy 1.0，测试集只有0.78；随机森林一味增加n_estimators，测试集分数纹丝不动。

原因：默认决策树不限制深度时，会把每个训练样本都分到一个独立叶子，纯属记忆数据，没有泛化能力。随机森林的n_estimators解决的是方差问题，解决不了单棵树的偏差。

解决：决策树先设max_depth=5试起，再看train/test差值调min_samples_leaf。随机森林同时调max_depth和min_samples_leaf，别只堆树的数量。

5.5 PCA不标准化等于白做

现象：PCA降维后的散点图被某一维特征主导，第一主成分方差占比超过99%，但降维后分类效果反而变差。

原因：PCA找的是方差最大的方向，特征量纲不同时，数值范围大的特征天然占优，而数值大不等于可分性好。

解决：PCA之前先StandardScaler。唯一例外是图像像素这类本身同量纲的数据，可以直接进PCA。标准化后主成分的方差占比会均匀得多，降维散点图也能看出真实的簇结构。

6. 把报告从「能跑」改成「高分」：对比表、ROC曲线与结论写法

6.1 一张对比表胜过十段描述

实验做完后，把关键结果汇总成一张表放进报告最显眼的位置。表里要有模型名、核心指标、训练时间，最好还有调参前后的对照。

老师看到这张表，能一眼确认你做了实验、有对比、有选择依据，比读三段形容词有用得多。表下方的结论里写「SVM以略微增加的训练时间换来了更高AUC，因此选该模型」，这就是从数据到决策的完整逻辑。

6.2 出图前先想清楚：ROC曲线和保存格式

课程设计里最常提交的图是ROC曲线，但很多人直接plt.show()截图，导出后字体发虚、坐标轴被裁。统一用下面的方式保存，保证报告插图清晰。

import matplotlib matplotlib.use("Agg") # 无显示环境下不弹窗也不报错 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import roc_curve, auc fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, clf.predict_proba(X_test)[:, 1]) plt.figure(figsize=(6, 5)) plt.plot(fpr, tpr, lw=2, label=f"AUC = {auc(fpr, tpr):.3f}") plt.plot([0, 1], [0, 1], "k--", lw=1) plt.xlabel("False Positive Rate") plt.ylabel("True Positive Rate") plt.legend(loc="lower right") plt.grid(alpha=0.3) plt.savefig("figures/roc_auc.png", dpi=200, bbox_inches="tight")

matplotlib.use("Agg")在服务器或无显示环境下不弹窗也不报错，本地跑也不会干扰调试。dpi=200保证报告插字清晰，bbox_inches="tight"防止坐标轴标签被裁掉。predict_proba只能用于支持概率输出的模型，SVC要开probability=True，之前提过这个坑。

6.3 结论里写数字，别写形容词

我交第一版课程设计时，报告里只有准确率和两张图，老师批注「实验对比不足」。后来我把每个实验都补一组调参前后的对比表，结论改成「C取0.1时AUC达到0.977，相对默认参数提升0.013，训练时间没有明显增加，因此选这个配置」，分数立刻上去了。从那以后，我每次提交课程设计和项目报告都强制走一遍「代码可复现 → 图表带参数 → 结论里有数字」这三步，再没被说过报告空。希望帮到你。

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