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1.1 什么是sklearn
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1.1 什么是sklearn
sklearn或者更正式地称为scikit-learn是一个基于Python的开源机器学习库。它建立在NumPy、SciPy和matplotlib之上提供了简单而有效的工具用于数据挖掘和数据分析。sklearn支持监督学习和无监督学习算法包括分类、回归、聚类和降维等。
1.2 sklearn的主要功能
数据预处理提供标准化、归一化、填充缺失值等工具。特征选择与提取支持PCA、LDA等降维技术以及特征选择方法。模型选择与评估提供交叉验证、网格搜索等模型选择和评估工具。监督学习包括分类和回归算法如SVM、决策树、随机森林、逻辑回归等。无监督学习包括聚类、降维算法如K-means、DBSCAN、t-SNE等。集成学习支持Bagging、Boosting等方法如AdaBoost、Gradient Boosting等。
2. 安装sklearn
你可以通过pip或conda来安装sklearn。以下是使用pip安装的命令
pip install scikit-learn
如果你使用的是conda环境可以使用以下命令
conda install scikit-learn
3. 数据预处理
在使用sklearn进行机器学习之前数据预处理是非常关键的一步。它包括数据清洗、特征缩放、特征编码等。
3.1 特征缩放
特征缩放可以帮助提升机器学习算法的性能和稳定性。sklearn提供了多种特征缩放工具
StandardScaler用于特征的标准化即将特征值缩放到均值为0方差为1的分布。MinMaxScaler将特征数据缩放到一个指定的范围通常是0到1。MaxAbsScaler将每个特征缩放到[-1, 1]的范围内通过除以每个特征的最大绝对值来实现。RobustScaler使用中位数和四分位数范围(IQR)来缩放特征对有许多离群点的数据集特别有用。Normalizer将每个样本缩放到单位范数即使得每个样本的L1或L2范数为1。
3.2 数据清洗
数据清洗包括处理缺失值、异常值、重复值等。sklearn提供了SimpleImputer来处理缺失值可以选择用平均值、中位数或众数填充。
3.3 编码分类特征
对于分类数据需要将其转换为机器学习模型可以理解的数值形式。sklearn提供了LabelEncoder用于单个分类特征和OneHotEncoder用于多个分类特征等工具来实现这一功能。
4. 加载数据集
sklearn自带了一些用于示例和测试的数据集如鸢尾花数据集Iris dataset、波士顿房价数据集Boston housing dataset等。以下是如何加载鸢尾花数据集的示例
from sklearn.datasets import load_iris iris load_iris() X iris.data # 特征数据 y iris.target # 目标标签
5. 划分数据集
在训练模型之前通常需要将数据集划分为训练集和测试集。sklearn提供了train_test_split函数来实现这一功能
from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0.2, random_state42)
6. 训练模型
sklearn提供了多种内置的机器学习算法。以下是如何使用逻辑回归算法训练模型的示例
from sklearn.linear_model import LogisticRegression model LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train)
7. 模型评估
训练好模型后我们需要评估其在测试集上的性能。sklearn提供了各种评估指标如准确率、精确率、召回率、F1分数等。以下是如何计算模型准确率的示例
from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred model.predict(X_test) accuracy accuracy_score(y_test, y_pred) print(Accuracy:, accuracy)
8. 交叉验证
为了更准确地评估模型的性能可以使用交叉验证Cross-Validation。sklearn提供了cross_val_score函数来实现这一功能
from sklearn.model_selection import cross_val_score scores cross_val_score(model, X_train, y_train, cv5
