小编们最近参加了数据城堡举办的“大学生助学金精准资助预测”比赛，分组第19名的成绩进入了复赛，很激动有木有！在上一篇文章中，小编介绍了一下我们准备使用的分类算法，包括决策树算法、朴素贝叶斯分类器、随机森林等等。这一节，小编将带你使用参赛中使用到的sklearn中另外两个重要的技术：数据标准化和网格搜索。
1 上节回顾
首先，小编带你一起回顾一下sklearn中各种分类算法的导入及调用：
决策树
代码语言：javascript复制from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
dtc=DecisionTreeClassifier()随机森林
代码语言：javascript复制from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
rfc=RandomForestClassifier()朴素贝叶斯
代码语言：javascript复制from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
mnb=MultinomialNB()支持向量机
代码语言：javascript复制from sklearn.svm import SVC
svc=SVC()梯度提升决策树
代码语言：javascript复制from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
gbdt=GradientBoostingClassifier()2 读入数据
首先，我们读入合并后的数据，并通过info()方法查看数据的信息：
代码语言：javascript复制train_x = pd.read_csv('train_x.csv', index_col=0)
train_y = pd.read_csv('train_y.csv', index_col=0, header=None)
test_x = pd.read_csv('test.csv', index_col=0)
train_ys = np.array(train_y).reshape(-1)
print train_x.info()结果如下：
代码语言：javascript复制Int64Index: 15118 entries, 31 to 9048
Data columns (total 36 columns):
id 15118 non-null int64
college 15118 non-null int64
order 15118 non-null float64
consume 15118 non-null int64
consumesum 15118 non-null float64
consumeavg 15118 non-null float64
consumemax 15118 non-null float64
remaindersum 15118 non-null float64
remainderavg 15118 non-null float64
remaindermax 15118 non-null float64
en1 15118 non-null float64
sum 15118 non-null float64
time_stamp 15118 non-null float64
dtypes: float64(33), int64(3)
memory usage: 4.3 MB这里需要注意的是，我们需要对我们的特征值进行变换，如果直接读去csv，得到的将是n行1列的数据，如果在sklearn中运行会报错，我们需要首先转换为1行n列的数据，这里使用的是numpy中的reshape方法。
我们可以看到，训练集中有多个特征，为了计算的方便，我们只选取五个特征，分别是order（学生的成绩排名）、consumeavg（平均消费）、en1（恩格尔系数）、sum（学生借阅图书的次数）、time_stamp（学生进出图书馆的天数）。
代码语言：javascript复制predict = ['order', 'en1','sum', 'time_stamp', 'consumeavg']
train_x=train_x[predict]
text_x=test_x[predict]3 标准化数据
sklearn中提供了多种标准化数据的方法，小编采用的是StandardScaler，它将数据转换为均值为0，标准差为1的标准正态分布数据。首先我们导入该方法：
代码语言：javascript复制from sklearn.preprocessing import StandardScaler调用的方法很简单：
代码语言：javascript复制ss = StandardScaler()接着就要对数据进行处理，首先我们尝试如下的做法：
代码语言：javascript复制train_x=ss.fit_transform(train_x)呀，报错了：
代码语言：javascript复制Traceback (most recent call last):
File "/Users/shixiaowen/PycharmProjects/help/new_help/predict_model.py", line 48, in <module>
train_x[c] = ss.fit_transform(train_x[c])
IndexError: only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), numpy.newaxis (`None`) and integer or boolean arrays are valid indices这个的意思是说，我们是不能将一个多维的DataFrame进行标准化处理的，需要一列一列的进行处理，所以，我们采用如下的方式对数据进行正确的标准化：
代码语言：javascript复制for c in predict:
train_x[c] = ss.fit_transform(train_x[c])
test_x[c] = ss.transform(test_x[c])4 网格搜索
数据处理之后，我们可以训练我们的模型，比如我们使用支持向量机算法。如果我们想要试一下不同的参数设置对于结果的影响，那么我们就要不断修正模型的参数，或者使用一个循环，不断的调用。哈哈，其实sklearn提供了叫网格搜索的工具，供我们进行参数寻优，下面小编将带你一探究竟。
首先，我们导入网格搜索方法：
代码语言：javascript复制from sklearn.grid_search import GridSearchCV接下来我们需要设置一下我们想要测试的参数以及其对应的值：
代码语言：javascript复制parameter={
'gamma':np.logspace(-2,1,4),
'C':np.logspace(-1,1,3)
}这里，我们设置了gamma和C两个参数，使用如下的方法进行网格搜索：
代码语言：javascript复制svmc = SVC()
svm_gs = GridSearchCV(svmc, parameter, n_jobs=-1, verbose=1,cv=5)
svm_gs.fit(train_x, train_ys)这里，n_jobs设置为-1，表明最大化利用计算资源进行并行计算，cv设置为5表明在训练时将数据集分为五份进行交叉验证。
训练时会有如下输出：
代码语言：javascript复制[Parallel(n_jobs=-1)]: Done 1 jobs | elapsed: 11.1s
[Parallel(n_jobs=-1)]: Done 46 out of 60 | elapsed: 1.3min remaining: 23.5s
[Parallel(n_jobs=-1)]: Done 60 out of 60 | elapsed: 1.6min finished可以使用如下的方法查看最优的参数组合：
代码语言：javascript复制print svm_gs.best_params_输出如下：
代码语言：javascript复制{'C': 10.0, 'gamma': 10.0}随后sklearn会使用最优参数组合对模型进行训练。我们利用训练好的模型来预测结果：
代码语言：javascript复制result = svm_gs.predict(test_x)5 总结
本篇，小编带你一同了解了sklearn中数据标准化和利用网格搜索进行参数寻优的过程，并详细介绍了如何从读入数据到得到预测结果的一个完整建模流程，相信大家都有所收获。下一节，小编将带你体验一下一种更加强大的分类方法，敬请期待！
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