sklearn基础教程

简介: sklearn基础教程

Scikit-learn(简称sklearn)是一个基于Python的开源机器学习库,它建立在NumPy、SciPy和matplotlib这些科学计算库之上,提供了简单而有效的工具,用于机器学习和统计建模,包括分类、回归、聚类和降维等。

以下是一些sklearn基础教程的要点:

  1. 安装:
  • 可以使用pip安装:pip install scikit-learn
  1. 导入库:
  2. from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score加载数据:
  • sklearn自带了一些数据集,例如鸢尾花数据集(Iris dataset):
  1. iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target
  2. 划分数据集:
  • 将数据集分为训练集和测试集:
  1. X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
  2. 数据预处理:
  • 标准化数据以提高模型性能:
  1. scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test)
  2. 选择模型:
  • 选择一个模型,例如逻辑回归:
  1. model = LogisticRegression()
  2. 训练模型:
  • 使用训练集数据训练模型:
  1. model.fit(X_train, y_train)
  1. 预测:
  • 使用测试集数据进行预测:
  1. y_pred = model.predict(X_test)
  2. 评估模型:
  • 评估模型性能,例如使用准确率:
  1. print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))
  2. 参数调优:

使用网格搜索(GridSearchCV)等技术进行参数调优:

from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = {'C': [0.1, 1, 10, 100], 'solver': ['lbfgs', 'liblinear']} grid_search = GridSearchCV(LogisticRegression(), param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train)

18.模型持久化:

  • 保存训练好的模型,以便以后使用:from joblib import dump, load dump(model, 'model.joblib') loaded_model = load('model.joblib')

       这些是sklearn使用的基础步骤。根据具体的应用场景,你可能还需要了解更高级的模型和特性,比如支持向量机(SVM)、随机森林、主成分分析(PCA)等。你可以通过阅读sklearn的官方文档和教程来获取更深入的知识。

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