python_sklearn库的使用

读取数据并按比例分为训练集和测试集

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import pandas as pd
import sklearn.model_selection import train_test_split

data = pd.read_csv('./dataset/data.csv', header=None, sep='')
x_data = data.iloc[:, :-1]	#输入变量
y_data = data.iloc[:, -1:]	#实际结果
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x_data, y_data, test_size=0.2)

train_test_split()可以将数据按比例随机分为训练集和测试集；参数如下：

第一个参数：输入变量

第二个参数：与输入变量对应的实际结果

test_size：测试集占总数据的比例。例如test_size=0.2，则训练集:测试集=8:2

random_state：随机数的种子。若为None，则每次生成的数据都是随机的；若为整数，则每次生成的数据相同。

使用机器学习算法训练

1.监督学习

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sklearn.neighbors 				#近邻算法
sklearn.svm 					#支持向量机
sklearn.kernel_ridge 			#核-岭回归
sklearn.discriminant_analysis 	#判别分析
sklearn.linear_model 			#广义线性模型

sklearn.ensemble		 		#集成学习
sklearn.tree 					#决策树
sklearn.naive_bayes 			#朴素贝叶斯
sklearn.cross_decomposition 	#交叉分解
sklearn.gaussian_process 		#高斯过程

sklearn.neural_network 			#神经网络
sklearn.calibration 			#概率校准
sklearn.isotonic 				#保守回归
sklearn.feature_selection 		#特征选择
sklearn.multiclass 				#多类多标签算法

2.无监督学习

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sklearn.decomposition 			#矩阵因子分解
sklearn.cluster 				#聚类
sklearn.manifold 				#流形学习
sklearn.mixture 				#高斯混合模型
sklearn.neural_network 			#无监督神经网络
sklearn.covariance 				#协方差估计

3.数据变换

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sklearn.feature_extraction 		#特征提取
sklearn.feature_selection 		#特征选择
sklearn.preprocessing 			#预处理
sklearn.random_projection 		#随机投影
sklearn.kernel_approximation 	#核逼近

示例

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from sklearn.linear_model import LogisticRegression

logr = LogisticRegression()	#新建一个逻辑回归器
logr.fit(x_train, y_train.values.ravel())	#对训练集进行拟合
y_pred = logr.predict(x_test)	#使用训练好的逻辑回归器对测试集进行预测

计算模型的评价指标

使用sklearn.metrics可以计算模型的各种评价指标，例如：准确率、召回率、精确度、F1分数、ROC曲线、AUC等指标。

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from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, precision_score, roc_curve

acc = accuracy_score(y_test, y_pred)	#计算准确率
recall = recall_score(y_test, y_pred)	#计算召回率
precision = precision_score(y_test, y_pred)	#计算精确度

#ROC曲线
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred)
plt.([0, 1], [0, 1], 'k-')
plt.plot(fpr, tpr)
plt.show()

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from classification_report

print(classification_report(y_test, y_predict, digits=5))

输出结果为：

评价指标说明

准确率：所有样本总被分对的比例 a c c = T P T N T P T N F P F N acc=frac{TP TN}{TP TN FP FN} acc=TP TN FP FNTP TN 召回率（灵敏度）：所有正例中被分对的比例 r e c a l l = T P T P F N recall = frac{TP}{TP FN} recall=TP FNTP 精确度：被分为正例的示例中实际为正例的比例 p r e c i s i o n = T P T P F P precision = frac{TP}{TP FP} precision=TP FPTP 特效度：所有负例中被分对的比例（即为classification_report中负样本的recall值） s p e c i f i c i t y = T N F P T N specificity = frac{TN}{FP TN} specificity=FP TNTN

发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/180974.html原文链接：https://javaforall.cn

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