动手实践Scikit-learn（sklearn）

嗨伙计们，欢迎回来，非常感谢你的爱和支持，我希望你们都做得很好。在今天的版本中，我们将学习被称为sklearn的scikit-learn。

在这个博客中，我们将了解如何从动手角度使用这个库，我也将博客放在分段部分，这将帮助我们以更全面的格式学习sklearn，这将有助于你甚至记住。博客实际上将作为学习者的备忘单，流程包括为我们提供加载数据，预处理数据，学习如何训练和测试数据，使用有监督和无监督学习创建模型的学习，学习如何使模型适合预测并最终了解我们如何评估模型的性能。

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scikit learn，它是一个用于Python编程语言的免费软件机器学习库。它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度增强，k均值和DBSCAN，旨在与Python数值和科学库NumPy和SciPy互操作。（维基百科）

它从哪里来的？

Scikit-learn最初是由David Cournapeau在2007年开发的Google夏季代码项目。

后来Matthieu Brucher加入了这个项目并开始将其作为论文工作的一部分。2010年，INRIA参与其中，第一次公开发布（v0.1 beta）于2010年1月下旬发布。

该项目目前有30多名活跃的贡献者，并已获得INRIA，Google，Tinyclues和Python软件基金会的赞助。

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使用sklearn库之前需要先决条件

该库基于SciPy（Scientific Python）构建，必须先安装才能使用scikit-learn。这个堆栈包括：

· NumPy：基本n维数组包

· SciPy：科学计算的基础库

· Matplotlib：全面的2D / 3D绘图

· IPython：增强的交互式控制台

· Sympy：符号数学

· Pandas：数据结构和分析

现在，让我们深入了解如何在各自的场景中使用。

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开始加载数据

您的数据需要是数字并存储为NumPy数组或SciPy稀疏矩阵。其他可转换为数字数组的类型（如Pandas DataFrame）也是可以接受的。

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>>> import numpy as np

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>>> X = np.random.random((10,5))

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>>> y = np.array(['M','M','F','F','M','F','M','M','F','F','F'])

预处理数据

标准化

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>>> from sklearn.preprocessing import StandardScaler

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>>> scaler = StandardScaler().fit(X_train)

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>>> standardized_X = scaler.transform(X_train)

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>>> standardized_X_test = scaler.transform(X_test)

正则化

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>>> from sklearn.preprocessing import Normalizer

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>>> scaler = Normalizer().fit(X_train)

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>>> normalized_X = scaler.transform(X_train)

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>>> normalized_X_test = scaler.transform(X_test)

二值化

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>>> from sklearn.preprocessing import Binarizer

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>>> binarizer = Binarizer(threshold=0.0).fit(X)

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>>> binary_X = binarizer.transform(X)

编码分类功能

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>>> from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

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>>> enc = LabelEncoder()

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>>> y = enc.fit_transform(y)

输入缺失值

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>>>from sklearn.preprocessing import Imputer

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>>>imp = Imputer(missing_values=0, strategy='mean', axis=0)

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>>>imp.fit_transform(X_train)

生成多项式特征

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>>> from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

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>>> poly = PolynomialFeatures(5)

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>>> oly.fit_transform(X)

训练和测试数据

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>>> from sklearn.model_selection import train_test_split

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>>> X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,random_state=0)

创建你的模型

监督学习估算

线性回归

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>>> from sklearn.linear_model import LinearRegression

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>>> lr = LinearRegression(normalize=True)

支持向量机（SVM）

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>>> from sklearn.svm import SVC

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>>> svc = SVC(kernel='linear')

朴素贝叶斯

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>>> from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

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>>> gnb = GaussianNB()

KNN

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>>> from sklearn import neighbors

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>>> knn = neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

无监督学习估计器

主成分分析（PCA）

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>>> from sklearn.decomposition import PCA

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>>> pca = PCA(n_components=0.95)

K均值

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>>> from sklearn.cluster import KMeans

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>>> k_means = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)

模型拟合

监督学习

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>>> lr.fit(X, y)

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>>> knn.fit(X_train, y_train)

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>>> svc.fit(X_train, y_train)

无监督学习

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>>> k_means.fit(X_train)

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>>> pca_model = pca.fit_transform(X_train)

预测

监督预测

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>>> y_pred = svc.predict(np.random.random((2,5)))

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>>> y_pred = lr.predict(X_test)

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>>> y_pred = knn.predict_proba(X_test))

无监督估计

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>>> y_pred = k_means.predict(X_test)

评估您的模型的性能

分类指标

准确度分数

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>>> knn.score(X_test, y_test)

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>>> from sklearn.metrics import accuracy_score

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>>> accuracy_score(y_test, y_pred)

分类报告

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>>> from sklearn.metrics import classification_report

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>>> print(classification_report(y_test, y_pred)))

混淆矩阵

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>>> from sklearn.metrics import confusion_matrix

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>>> print(confusion_matrix(y_test, y_pred)))

回归指标

平均绝对误差

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>>> from sklearn.metrics import mean_absolute_error

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>>> y_true = [3, -0.5, 2])

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>>> mean_absolute_error(y_true, y_pred))

均方误差

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>>> from sklearn.metrics import mean_squared_error

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>>> mean_squared_error(y_test, y_pred))

决定系数 r2

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>>> from sklearn.metrics import r2_score

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>>> r2_score(y_true, y_pred))

群集指标

调整兰德系数

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>>> from sklearn.metrics import adjusted_rand_score

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>>> adjusted_rand_score(y_true, y_pred))

同质性

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>>> from sklearn.metrics import homogeneity_score

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>>> homogeneity_score(y_true, y_pred))

调和平均V-measure

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>>> from sklearn.metrics import v_measure_score

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>>> metrics.v_measure_score(y_true, y_pred))

交叉验证

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>>> print(cross_val_score(knn, X_train, y_train, cv=4))

代码语言：javascript复制

>>> print(cross_val_score(lr, X, y, cv=2))

Sckit-learn算法备忘单

scikit-learn.png

我希望上面收集的内容是知识渊博的，并且会给你一个关于这个主题的一瞥，在这个说明中，我想今天签字。请关注我以获取有关Medium和LinkedIn上所有博客的更新。如果你真的喜欢上面的东西，那么通过敲打下面的Claps按钮来表达你的爱，因为学习没有限制。

谢谢你阅读......

原文：https://towardsdatascience.com/hands-on-introduction-to-scikit-learn-sklearn-f3df652ff8f2 作者：Madhav Mishra

监督学习 numpy

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