机器学习之sklearn基础教程

2744557306

) D3 ~1 V+ n$ p引言
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。

sklearn简介
& A) \% ~+ G1 q, mscikit-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。
/ f5 v$ i; w, }  @2 g5 C$ h! q+ }
( g% P4 I/ D: a" P) j( Q安装和导入sklearn
要使用sklearn，首先需要安装它。可以通过pip命令进行安装：
) p# p9 C2 y# [
+ t& Q8 h/ o" K! ppip install scikit-learn
5 {' }( h7 [& h
安装完成后，可以在Python代码中导入所需的模块：
1 u- E) a0 I5 Z# m; r
8 F& s: [" h" m% J$ [# Sfrom sklearn import preprocessing
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
- \/ N3 T/ a8 i4 \import numpy as np
8 j1 g1 O1 i) \% ]
数据预处理
在应用机器学习算法之前，通常需要对数据进行预处理。

% n- q# m1 Z# p. `2 T; D1. 数据清洗
" ~2 `4 H; y6 k7 X数据清洗包括处理缺失值、去除重复项和转换数据类型等。
  L) s# N) E+ H
2. 特征缩放
4 a; P/ }. e4 x/ r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）。
! p& S& y) h0 i* h7 M
- m# Q/ Y! }1 u$ ~1 L  f1 s3. 编码类别型变量
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）。
" o( P, }( M# ]5 ?- _
: `6 s; s- N- g选择模型
sklearn提供了丰富的机器学习模型供选择。
' G5 O* u) {( ^5 o, g
1. 线性模型
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。

4 l  p7 {/ f. l2. 树形模型
5 F' O" R, U$ x! O: E$ g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。

. u9 n+ i( `* e) u3. 聚类和降维
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。

训练模型
" y/ X; [8 \9 @6 C选择了合适的模型后，接下来就是训练模型。
. q- Y3 F' h  ]9 a! C
/ d6 V; G3 n" m' X  T; Y% B1. 划分数据集
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。
, b" ]. \' f' m) I$ _" `" D4 T
! X# ^0 G( I9 m6 \2. 交叉验证
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。

. I. L4 h* U( k3 Y' ~0 d3. 拟合模型
使用模型的fit方法来训练模型。
7 P" G8 f, J  T" y, Z; D  K
% ~3 b! @. W! C" V' D评估模型
. E: x. b' y- N. a7 E  X& ]训练完成后，我们需要评估模型的性能。
% M, e5 i6 N1 Q7 y$ s
+ k* c  W  E1 m' O/ ?# A1. 预测
& O1 i) o* f( o; v' w4 E使用模型的predict方法来做出预测。

2. 准确率、召回率和F1分数
7 P- B: Q# J. A/ l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。
  h+ T+ s$ P$ N% z/ ?; V$ a
3. ROC曲线和AUC分数
+ Q: j7 l4 j9 wROC曲线和AUC分数是评估分类模型性能的有用工具。
5 X) I( c2 \1 l4 ~: H
* m' @0 }2 @  U$ n+ \& x) j7 k7 K超参数调优
  q' M: k& q4 R0 ~  z8 X为了提高模型的性能，我们可以调整模型的超参数。

. n; F1 B& O$ E+ z; t. \* p2 H1. 网格搜索（GridSearchCV）
, _3 Z, a( h( ~* y2 t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。
$ }9 ~8 a: V, P- j
" G2 u1 h& y# }+ @- R1 ^2. 随机搜索（RandomizedSearchCV）
随机搜索是一种更高效的搜索方法，可以使用RandomizedSearchCV类来实现。
0 K) c  I- k" b3 u( n( c; |
结语
# }# ^8 p6 T- w) m; _# \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。
————————————————
9 B) ]* e9 X% d  d; Y  h+ A
                            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。
+ z$ R; |" o+ a+ l1 l2 L* k: }% Z
+ U) ]% \: r: ~) L原文链接：https://blog.csdn.net/qq_45764938/article/details/138229021