机器学习之sklearn基础教程

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& w  R8 |& ~1 T2 F' R- e- y+ Q' c" 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
) _2 ^5 Z& L8 S$ {6 nscikit-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。
$ N* J( e0 k7 F/ `* ]- g+ u" T
安装和导入sklearn
' j4 U" ?8 C4 @9 q$ \$ l3 i- ~要使用sklearn，首先需要安装它。可以通过pip命令进行安装：

/ o, d& {4 U7 \+ c9 w: y, fpip install scikit-learn

安装完成后，可以在Python代码中导入所需的模块：

from sklearn import preprocessing
2 m$ L% W9 |" y, [1 D9 Efrom sklearn.model_selection import train_test_split
" j; G! i- L0 D4 ofrom sklearn.linear_model import LogisticRegression
import numpy as np

数据预处理
* l1 h# y5 @  }- [+ @& h$ b在应用机器学习算法之前，通常需要对数据进行预处理。
9 I% P) y9 e8 X7 e
* r" r3 Y# _* g4 A- T1. 数据清洗
' h! F( e* c2 ^" c4 P  A5 F- m数据清洗包括处理缺失值、去除重复项和转换数据类型等。

: r3 {2 r4 }" L, F2 w, F4 H2. 特征缩放
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）。
9 H5 B9 B1 D4 k& t! ~  u! ~0 V
* Y) J5 S4 K  K7 G! F/ F2 J3. 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）。
2 ~% b3 s# l1 O
选择模型
$ e- J! y' @' O2 R; M  w1 Esklearn提供了丰富的机器学习模型供选择。

& n* V; Q. [& B$ }4 ]+ L1. 线性模型
+ W( J8 q, L3 Z+ ?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。

2. 树形模型
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。

, i3 L: B* r9 s3. 聚类和降维
* k$ \6 j$ R3 j) g  Z6 J+ Q( w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。
0 I/ G( a$ J9 g: h, n* T
训练模型
选择了合适的模型后，接下来就是训练模型。

1. 划分数据集
) l/ p# I. t" a- ?" p( f. P) \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。
6 Q7 b8 p6 S. Z, w
7 H+ v$ {( U0 x% V. r! S: l* J2. 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。

3. 拟合模型
. g) P/ K2 D& V% m4 T' `5 T使用模型的fit方法来训练模型。
5 Y. H; p% r0 f- }5 s
* E$ q4 Q% @9 d评估模型
3 z  V* T: E6 A- \+ a7 C2 }9 @训练完成后，我们需要评估模型的性能。

; {& m; }; V2 F3 q3 g& w/ l! f3 U1. 预测
( T. o. X( E! u* i0 j0 S' ]4 `使用模型的predict方法来做出预测。

2. 准确率、召回率和F1分数
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。
6 d% B0 V) M, a5 k, O& F0 _
$ u( J. [$ Y4 c4 a$ {1 t3. ROC曲线和AUC分数
ROC曲线和AUC分数是评估分类模型性能的有用工具。
1 h% p/ }: w" J8 {9 Z$ f: z# E% T  X1 H
$ n, @; a6 M$ n4 K! n; ?% c5 Q超参数调优
为了提高模型的性能，我们可以调整模型的超参数。

* U! O+ K5 g1 m' m. x5 P# l( {0 H" S1. 网格搜索（GridSearchCV）
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。

% s9 `2 j) B8 z" ~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。
$ A' D7 A3 G, |. y# w  E! Y, P
" Z9 v% ?6 _! s0 m! t结语
" R4 O: T2 c& l$ m8 u% R- Lscikit-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。
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" |) `! W. a9 k* o$ Q. u) l                            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。

4 H& {9 {- f! e原文链接：https://blog.csdn.net/qq_45764938/article/details/138229021