sklearn 框架系统性概要介绍 2024年5月29日
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Scikit-learn（简称 sklearn）是一个用于机器学习的开源 Python 库。它构建在 NumPy、SciPy 和 matplotlib 之上，提供了简单而高效的工具进行数据挖掘和数据分析。以下是 Scikit-learn 框架的一些系统性概要介绍，包括其主要功能、核心组件和基本使用示例。

核心组件

  1. 数据预处理：
  • 提供数据标准化、归一化、编码等功能。
  • 例如：StandardScaler, MinMaxScaler, LabelEncoder, OneHotEncoder 等。
  1. 数据集：
  • 包含了一些内置的小型数据集用于教学和示例。
  • 提供生成模拟数据集的工具。
  • 例如：load_iris, load_digits, make_classification, make_regression 等。
  1. 模型选择：
  • 提供工具进行交叉验证、网格搜索、随机搜索等。
  • 例如：train_test_split, cross_val_score, GridSearchCV, RandomizedSearchCV 等。
  1. 监督学习算法：
  • 回归：LinearRegression, Ridge, Lasso, ElasticNet, SVR, DecisionTreeRegressor 等。
  • 分类：LogisticRegression, KNeighborsClassifier, SVC, DecisionTreeClassifier, RandomForestClassifier, GradientBoostingClassifier 等。
  1. 无监督学习算法：
  • 聚类：KMeans, DBSCAN, AgglomerativeClustering 等。
  • 降维：PCA, KernelPCA, TruncatedSVD 等。
  1. 模型评估：
  • 提供多种模型评估指标和工具。
  • 例如：accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_auc_score 等。

主要功能

  1. 数据预处理
  • 数据标准化、归一化、特征选择和特征提取。
  1. 模型选择和评估
  • 交叉验证、超参数调优、评估指标等。
  1. 监督学习
  • 回归和分类算法。
  1. 无监督学习
  • 聚类、降维和异常检测。

示例代码

以下是一个基本的机器学习工作流程示例，包括数据加载、预处理、模型训练、预测和评估。

1. 数据加载和预处理

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载数据集
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target

# 拆分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

2. 模型训练和预测

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 创建模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

3. 模型评估

from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Accuracy: {accuracy:.2f}')

# 打印分类报告
print(classification_report(y_test, y_pred, target_names=data.target_names))

输出：

Accuracy: 1.00
              precision    recall  f1-score   support

      setosa       1.00      1.00      1.00         8
  versicolor       1.00      1.00      1.00        11
   virginica       1.00      1.00      1.00        11

    accuracy                           1.00        30
   macro avg       1.00      1.00      1.00        30
weighted avg       1.00      1.00      1.00        30

总结

Scikit-learn 是一个功能强大且易于使用的机器学习库，适用于各种数据挖掘和数据分析任务。其核心组件和功能涵盖了从数据预处理、模型选择、模型训练到模型评估的完整工作流程，适合不同层次的用户使用，从入门到高级应用。通过学习和掌握 Scikit-learn，可以有效地进行各种机器学习任务。