机器学习之sklearn基础教程

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  p" u, f- F! C引言
4 ~, ]7 W/ |- U! }  ?, U& O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
scikit-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。
. V$ `3 r1 E, P4 i  ~5 U
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：

pip 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
! e7 n2 _) |( Mfrom sklearn.model_selection import train_test_split
: C' Y, m( r( i: y1 K7 `7 \+ Rfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression
import numpy as np
$ G8 R4 X. S6 b4 b8 L$ ~4 [
数据预处理
+ `. t: L; A' `" w5 K在应用机器学习算法之前，通常需要对数据进行预处理。

1. 数据清洗
- R$ U- ^- P) Q9 e( {6 _数据清洗包括处理缺失值、去除重复项和转换数据类型等。
% G9 {3 }8 L  h% ]% ]
2. 特征缩放
$ m% S: ]$ Y) c- `6 `; r2 L. q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）。
! f" K" v( l$ ~7 U8 J- `' [
/ {1 c4 v3 z5 D! p0 A+ O3. 编码类别型变量
' P# N; j8 c+ q3 u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）。
: \, T0 L: P- C0 j% O! J
- z! Y+ d$ L3 _( v7 `选择模型
2 `5 K) x0 _! W5 l) Y) @sklearn提供了丰富的机器学习模型供选择。

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。

0 Z. l/ I/ j+ ^/ o4 F2. 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。

+ O; }- |4 q# T- B5 ^3. 聚类和降维
9 d% E9 E3 Y+ o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。

; T7 Y1 B9 s) `, @! s5 s训练模型
选择了合适的模型后，接下来就是训练模型。
8 @: k5 j7 X1 v) c9 T
. j! R4 D, ~# x8 i* z& w- e1. 划分数据集
2 e- }  u$ N3 W1 x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。

2. 交叉验证
1 S- |5 W  f" @# K1 W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。
) E8 P8 g$ ^4 d" B
5 H4 _9 K" g' r5 c4 U3 K3. 拟合模型
使用模型的fit方法来训练模型。

. v. E6 N, U+ B1 v! S( L! ?评估模型
训练完成后，我们需要评估模型的性能。

1. 预测
- V" e: H3 O% \4 S- H使用模型的predict方法来做出预测。
2 T# f* I  ^! d; u
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。
9 |' q: T% h; W: E
9 X' u# h9 k4 \9 [& X. H5 R9 Z3. 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 S2 @5 r8 u# H, q
. Q- }4 ^: y9 n- u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。
/ {* |2 E# p5 V
6 R& U/ c5 A2 z$ {" a, s7 B1. 网格搜索（GridSearchCV）
+ i6 l) i5 p- `' U8 Q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。

7 S) _4 k1 v: V2 R7 v' J# \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。
+ _& J/ a' x5 o& v8 x5 {* G: L
结语
6 B# b8 b+ R' }' _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。
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3 }+ U- t; ^+ d4 F) z) {原文链接：https://blog.csdn.net/qq_45764938/article/details/138229021
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