在这篇文章中，将探讨如何使用数据科学和机器学习技术来预测农作物的损害情况。将通过简单的分类模型来尝试获得较高的准确率，并从数据集中获得深入的洞察。
目标是确定收获季节的结果，即作物是否健康（存活）、是否因农药而受损，或因其他原因受损。有两个数据集，一个用于训练，一个用于测试。
数据集中包含以下字段：
ID: 唯一标识符
Estimated_Insects_Count: 每平方米估计的昆虫数量
Crop_Type: 作物类型（0,1）
Soil_Type: 土壤类型（0,1）
Pesticide_Use_Category: 农药使用类型（1-从未使用，2-之前使用过，3-目前正在使用）
Number_Doses_Week: 每周剂量数量
Number_Weeks_Used: 使用周数
Number_Weeks_Quit: 停止使用周数
Season: 季节类别（1,2,3）
Crop_Damage: 作物损害类别（0=存活，1=其他原因损害，2=农药损害）
首先，需要导入必要的库，如NumPy、pandas、matplotlib和seaborn。然后，将数据集从CSV格式加载并转换为panda DataFrame，并检查前五行以分析数据。
在数据清洗阶段，执行以下步骤：
dataset.isnull().sum()检查数据集中的空值，发现Number_Weeks_Used变量中有9000个缺失值。在这个阶段，将进行EDA以获得数据的洞察并熟悉数据。首先，使用info()方法获取信息。
相关性：使用sns.heatmap()检查相关性。从热图中得出的推断：
数据可视化：为了收集洞察，数据可视化是必不可少的。
对于单变量，绘制了Crop_Damage的计数图。观察结果：与农药损害相比，其他原因造成的作物损害较少。作物类型0的生存几率比作物类型1高。
现在，为Crop_Damage与作物类型的昆虫数量绘制了计数图。观察结果：
单变量分析中的另一个图表以收集更多洞察。观察结果：
在双变量分析中，绘制了Crop_Damage与Estimated_Insects_Count之间的条形图。从上面的图表中可以清楚地观察到，大多数昆虫攻击发生在作物类型0上。
作物类型与使用周数之间的条形图。观察结果：
在数据预处理阶段，执行以下步骤：
现在将使用箱线图检查异常值。在Insect_Count、doses_week和number_weeks_quit列中明显存在一些异常值。为了移除这些异常值，简单地找到每列的平均值，并用它替换异常值。
使用histplot检查数据的偏斜性，并观察到所有数据都呈正态分布。现在，数据集已经准备好输入机器学习模型进行分类分析。
缩放数据集：通常，第一步是丢弃目标变量，然后使用Standard Scaler对数据集进行缩放，使数据呈正态分布。
分割数据集：预处理后，现在将数据分割为训练/测试子集。
评估模型：现在检查了各种分类模型，并计算了精确度、召回率和F1分数等指标。将运行以下模型：
从初始模型准确率值来看，KNN的表现优于其他模型，准确率为83%。它具有最高的准确率得分和最小的标准差。
现在使用GridSearchCV找到最佳参数，即n_neighbors，范围为（2,30），cv=5，评分为‘accuracy’，为KNN模型找到了n_neighbor=22。
再次运行KNN模型，使用其最佳参数，即n_neighbor=22。
为了检查模型性能，现在将绘制不同的性能指标。
从观察中，发现模型的准确率（~0.84）、精确度和召回率都不错，这表明模型适合预测。
为了获得更好的结果，可以进行超参数调整，这将有助于提高模型的准确率。但总体而言，KNN在所有模型中提供了良好的准确率，因此将其保存为最终模型。