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深度之眼（二十三）——Python：Sklearn库(上）

2023-01-31 141
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简介： 深度之眼（二十三）——Python：Sklearn库(上）

零、导读

0a2653c851af460fa595bd959398a8f1.png

scikit-learn库是当今最流行的机器学习算法库之一

可用来解决分类与回归问题

本章以鸢尾花数据集为例，简单了解八大传统机器学习分类算法的sk-learn实现

欲深入了解传统机器算法的原理和公式推导，请继续学习《统计学习方法》或《西瓜书》


一、数据集的预处理（鸢尾花数据集为例）

（1）下载数据集


iris = sns.load_dataset("iris")
iris.head()

0eacb84100b54626af849e6b562bf92a.png


（2）查看数据集


2d65d23f6d4748949b924e4057485923.png2e9b90b2ca334476abebe75bafe6eeaa.png


sns.pairplot(data=iris,hue="species")

0a2653c851af460fa595bd959398a8f1.png

（3）标签清洗


iris_sip = iris.drop(["sepal_length","sepal_width"],axis=1)
iris_sip.head()

0eacb84100b54626af849e6b562bf92a.png


（4）标签编码


from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
encoder = LabelEncoder()
iris_sip["species"] = encoder.fit_transform(iris_sip["species"])
iris_sip

0a2653c851af460fa595bd959398a8f1.png


（5）数据集的标准化

0eacb84100b54626af849e6b562bf92a.png

（6）构建训练集和测试集

80% 是训练集

20% 是测试集

将x和y分开

0a2653c851af460fa595bd959398a8f1.png


二、八大传统分类算法

2.1 K邻近


[1]基本思想

与待预测点最近的训练数据集中的k个邻居

把k个近邻中最常见的类别预测为带预测点的类别


0eacb84100b54626af849e6b562bf92a.png2d65d23f6d4748949b924e4057485923.png2e9b90b2ca334476abebe75bafe6eeaa.png


（5）可视化

0a2653c851af460fa595bd959398a8f1.png


2.2 朴素贝叶斯

[1]基本思想

当X=(x1, x2)发生的时候，哪一一个yk发生的概率最大

0eacb84100b54626af849e6b562bf92a.png

可视化

0eacb84100b54626af849e6b562bf92a.png

文章标签：
Python
机器学习/深度学习
数据可视化
算法
关键词：
Python库
Python sklearn
Python sklearn库
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