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& v! q) O4 h( J- e$ ], J$ c# n
引言/ X" Z/ x; M6 L: n
在数据科学和人工智能的世界中,机器学习是一个核心领域,它使计算机能够从数据中学习并做出预测或决策。scikit-learn(简称sklearn)是一个非常流行的Python库,提供了许多简单高效的工具来处理数据挖掘和数据分析任务。本教程旨在介绍sklearn的基础用法,帮助初学者快速上手。
/ z% N4 [- I5 L( \
. T" i4 _# Q9 y p3 Nsklearn简介
% j6 @) h# K3 |% U1 N, Gscikit-learn是一个用于数据挖掘和数据分析的开源Python库,建立在Python的NumPy、SciPy和matplotlib等库之上。它包含了几乎所有常见的机器学习算法,如分类、回归、聚类和降维等。% h& M* g A% M; t0 p
i/ \, ^ L2 Y安装和导入sklearn; v- {: ] A; ` N+ q5 m" o0 G
要使用sklearn,首先需要安装它。可以通过pip命令进行安装:& U% k" r( G- |4 W" H+ y
" t3 F$ ~ ~: v) j: b
pip install scikit-learn
; j$ [( E6 U6 ^0 Q3 A
G1 ~+ B/ Y/ Z安装完成后,可以在Python代码中导入所需的模块:: G9 ~& m$ o! j6 ]7 l
& X& N1 |6 M& [1 ?from sklearn import preprocessing8 Y! A0 X& f6 _4 @1 i0 b/ ?( Y- a; j
from sklearn.model_selection import train_test_split
7 B# \; N# B- N) Yfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression
* b4 V: D; a1 y$ E0 s" a. |import numpy as np! Z% n4 k- j) q9 F+ M! e3 b3 |; Z
* v8 W+ K. @0 B7 y3 v
数据预处理9 ~, E/ ?6 h/ N7 H) j
在应用机器学习算法之前,通常需要对数据进行预处理。& l( L+ @3 ]$ z
/ t s* {' M5 T; L1. 数据清洗- ]" |* O9 f8 x P
数据清洗包括处理缺失值、去除重复项和转换数据类型等。
, ]. U4 q+ R. w/ e: k# o+ P
/ f& C' c; j6 \1 k, j3 u X2. 特征缩放# y' K4 k! v' Y. M
特征缩放是预处理的一个重要步骤,它可以将不同范围的特征转换为相同的范围,例如使用标准化(StandardScaler)或归一化(MinMaxScaler)。
3 B9 q4 U; M! C
, w6 |# W+ r7 O3. 编码类别型变量
5 K D o; d I+ z对于类别型变量,我们需要将其转换为数值型,以便机器学习模型能够处理。常用的方法有标签编码(LabelEncoder)和独热编码(OneHotEncoder)。5 y" _) y+ E/ C9 n- U1 }
, Y- Y/ P* R' O) ^* N* r9 B* j
选择模型6 q: ^9 O# Q* I& j% h* r- U4 F
sklearn提供了丰富的机器学习模型供选择。, F: C& f" B+ Y1 i
& [ P+ [8 U. s/ K1 g4 L
1. 线性模型) t/ h: m+ H+ m' h6 w9 Y
线性模型包括线性回归(Linear Regression)、逻辑回归(Logistic Regression)和支持向量机(SVM)等。
f) E# D6 P9 {9 k* \- O4 \/ _+ I: ~ G
2. 树形模型
" P! g0 t/ w1 l/ [树形模型包括决策树(Decision Tree)、随机森林(Random Forest)和梯度提升(Gradient Boosting)等。
' K- P: }; [! U( `: E/ b; ?$ L+ Z A& s/ P, r
3. 聚类和降维
! y6 w. p K4 J& L8 j0 l聚类算法如K-means和DBSCAN可以用于发现数据中的模式。降维算法如PCA(主成分分析)和t-SNE可以用于减少数据的维度。* l# b6 Z. S( W1 {& s2 K& |
& i) Q& y( _9 o& |" \8 V# _# D9 f- q
训练模型
" m( ?; K/ P1 `3 a选择了合适的模型后,接下来就是训练模型。
& ?' V7 v$ T8 K: N' u3 E( N8 D! B8 a0 C6 q& G [
1. 划分数据集
3 {5 m" w( X* u3 ?( o# H9 h通常需要将数据集划分为训练集和测试集,可以使用train_test_split函数来实现。
( c, y. D: y6 @' R: g3 k$ M' i A/ D$ y/ N
2. 交叉验证 U8 [: h) Q! t. ~5 _9 G1 Q1 y
交叉验证是一种评估模型性能的方法,可以使用cross_val_score函数来进行交叉验证。0 {3 F) K9 C6 c% o2 N' C" V
, L: n4 T7 E: X9 Z6 e8 y, }$ j
3. 拟合模型
) K1 T2 i Q; Q' r5 n; b使用模型的fit方法来训练模型。3 p' K. [; e; m& g
5 M% V* h, k* | o评估模型
: b9 t3 Z+ {4 R. G8 B. f训练完成后,我们需要评估模型的性能。8 G6 r% C# H; u- U" K" `! i
( {# Y4 j( q( B" }, {
1. 预测7 V0 h( l) Z8 U4 G% G" S
使用模型的predict方法来做出预测。
1 P. p5 f: w% K: A1 ]# s
5 a; q/ D3 ?# ?( R2. 准确率、召回率和F1分数$ |% N' @$ I# O+ k4 S$ T
这些指标可以帮助我们了解模型的准确性、完整性和稳健性。
4 n+ P. g+ f" W$ t( I5 o U* z* ^- t! G+ m6 R' P* v) \' s8 F
3. ROC曲线和AUC分数
% w7 f& T0 I. n) _' _ROC曲线和AUC分数是评估分类模型性能的有用工具。1 Z' ?$ T6 m! [4 e, P2 Q
6 P8 N$ a' F+ k" d6 L超参数调优
G5 ^) r% B( B4 t为了提高模型的性能,我们可以调整模型的超参数。
' J: n: X* s5 a# q2 C' ?
! D4 ^, a* q* D2 M0 K9 B1. 网格搜索(GridSearchCV)
$ m$ U( h* N4 `网格搜索是一种暴力搜索超参数空间的方法,可以使用GridSearchCV类来实现。
0 [% m0 a1 o, J: M
) Q6 a; X7 k2 u1 M" W2 {- E2 i2. 随机搜索(RandomizedSearchCV)
. n; o) {$ j' n$ G: o' }8 w随机搜索是一种更高效的搜索方法,可以使用RandomizedSearchCV类来实现。+ E. ]4 C8 P+ _6 O) s# ]5 }- H% K( Y
6 F3 X0 M6 F u7 M: d/ C; V& O; M结语& u8 V& s& T1 M, ]* k; s: h s3 C B
scikit-learn是一个非常强大的机器学习库,它提供了大量的工具来处理各种数据挖掘任务。通过本教程,你应该已经掌握了sklearn的基本用法,包括数据预处理、选择模型、训练和评估模型以及超参数调优。随着实践的深入,你将能够更好地理解和应用这个库,解决更复杂的机器学习问题。
: Z& O) q) g, w/ }& O$ e1 u7 I————————————————
) e9 U$ Q9 s+ L; d
- O4 [' h8 o1 V8 w4 j4 o: |/ K 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。$ t) O2 ], ]6 W. }, e
4 F, i7 x; O) @' m, |0 f! d- P原文链接:https://blog.csdn.net/qq_45764938/article/details/138229021
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0 i% D9 o" h# K S( D. c2 f s, ? o* ~4 l" l
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