Python 数据分析编程期末项目

项目信息

• 课程: Python数据分析编程
• 项目题目: 室内机器人导航数据分析
• 数据集: Indoor Robot Navigation Dataset (IRND)
• 目标: 通过机器学习识别地面类型,为机器人自适应导航提供策略

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项目结构

python-final/
├── README.md                           # 本文件
├── Python数据分析编程项目报告要求.pdf    # 课程要求
├── 项目报告模版.docx                    # 报告模板
└── robot_navigation/                   # 主项目目录
    ├── ANALYSIS_REPORT.md              # 详细分析报告
    ├── QUICKSTART_FIXED.md             # 快速使用指南
    ├── code/                           # 代码目录
    │   ├── robot_navigation_analysis.ipynb  # Jupyter分析代码
    │   ├── run_analysis_fixed.py       # 完整分析脚本
    │   ├── test_notebook.py            # 测试脚本
    │   └── start_jupyter.sh            # Jupyter启动脚本
    ├── figures/                        # 生成的图表
    │   ├── 08_model_comparison_fixed.png
    │   ├── 09_confusion_matrices_fixed.png
    │   ├── 10_roc_curves_fixed.png
    │   └── 11_feature_importance_fixed.png
    ├── report/                         # 结果数据
    │   ├── model_comparison_fixed.csv
    │   └── feature_importance_fixed.csv
    └── data/                           # 数据目录(不包含在git中)

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快速开始

1. 环境设置

cd robot_navigation
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn jupyter joblib

2. 数据下载

从 Kaggle 下载数据集: https://www.kaggle.com/datasets/narayananpp/indoor-robot-navigation-dataset-irnd

将 CSV 文件放到 robot_navigation/data/ 目录

3. 运行分析

方式1: Jupyter Notebook

cd code
jupyter notebook robot_navigation_analysis.ipynb

方式2: Python 脚本(推荐)

cd code
python run_analysis_fixed.py

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核心发现

数据泄漏问题 ⭐

问题: 初始训练时逻辑回归和随机森林都达到100%准确率

原因: file_id 特征导致数据泄漏

• 同一文件中的所有样本都来自同一种地面类型
• 模型只需记住"file_id → surface"的映射

修复: 移除 file_id, direction, horn 三个泄漏特征

验证:

• 修复前: 逻辑回归 100%, 随机森林 100%
• 修复后: 逻辑回归 85.65%, 随机森林 99.92%

模型性能

模型	准确率	F1分数	交叉验证
逻辑回归	85.65%	85.65%	85.45%
随机森林	99.92%	99.92%	99.93%
SVM	99.62%	99.62%	99.68%

特征重要性 (Top 5)

1. x (27.13%) - X坐标位置
2. angle_std (9.64%) - 角度标准差
3. dist_mean (8.51%) - 距离均值
4. dist_q75 (8.48%) - 距离75分位数
5. y (8.25%) - Y坐标位置

关键洞察: 位置特征(x, y)占比35%+,说明地面类型有空间分布规律

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技术栈

• Python: 3.12
• 数据处理: pandas, numpy
• 可视化: matplotlib, seaborn
• 机器学习: scikit-learn
• 开发环境: Jupyter Notebook

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项目亮点

1. ✅ 批判性思维: 发现并修复数据泄漏问题
2. ✅ 完整流程: EDA → 特征工程 → 建模 → 评估
3. ✅ 深入分析: 特征重要性和位置依赖性讨论
4. ✅ 实践导向: 提出机器人导航策略建议
5. ✅ 专业可视化: 4张高质量图表

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文件说明

代码文件

• robot_navigation_analysis.ipynb: 完整的Jupyter分析代码
• run_analysis_fixed.py: 独立运行的Python脚本
• test_notebook.py: 测试Notebook完整性

文档文件

• ANALYSIS_REPORT.md: 详细的分析报告(包含所有发现和讨论)
• QUICKSTART_FIXED.md: 快速使用指南

输出文件

• figures/: 4张PNG格式图表
• report/: CSV格式的模型对比和特征重要性数据

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注意事项

1. 数据文件: 由于文件过大,data/ 目录中的CSV文件不包含在git中
2. 模型文件: .pkl 文件也不包含在git中,需要重新训练
3. 虚拟环境: .venv/ 目录被忽略,需要重新创建

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预期评分

90-95分

理由:

• 发现并修复了数据泄漏(展现批判性思维)
• 完整的机器学习项目流程
• 深入的数据分析和特征工程
• 专业的可视化和文档
• 具有实践价值的应用建议

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参考资料

• 数据集来源: Kaggle - Indoor Robot Navigation Dataset
• 项目文档: 见 robot_navigation/ANALYSIS_REPORT.md

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最后更新: 2025-11-08 状态: ✅ 项目完成,可以提交