机器学习库sklearn入门与实践

机器学习库sklearn入门与实践

引言

随着机器学习技术的发展，越来越多的开发者和研究者开始使用Python中的sklearn库进行数据处理和模型训练。本文将基于Iris（月尾花）数据集，详细介绍数据预处理过程以及八个传统机器学习分类算法的实现。本文旨在帮助读者快速入门并掌握sklearn库的基本使用方法。

数据预处理

数据集下载与查看

首先，我们需要下载Iris数据集。可以通过seaborn库中的load_dataset方法获取数据：

我们把seaborn库导入之后，然后load_dataset，我们就可以下载到这个数据集。得到数据集后，可以使用pandas库查看数据集的基本信息：

数据集有150行5列，其中前四列为特征值（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度），最后一列为标签值，表示花的种类。数据集中无缺失值，且特征值均为浮点型。

特征选择与标签编码

为了简化问题，我们仅保留花瓣长度和花瓣宽度两个特征，并删除其余特征。由于某些算法要求标签值为数值类型，因此需要对标签进行编码：

使用LabelEncoder将标签值编码为整数类型，即第一类映射为0，第二类映射为1，第三类映射为2。

数据标准化

考虑到不同特征之间数值差异较大可能影响算法性能，我们对数据进行标准化处理：

标准化公式为(X’ = \frac{X - \mu}{\sigma})，其中(\mu)为均值，(\sigma)为标准差。标准化后，数据均值为0，标准差为1。

构造训练集与测试集

将数据集划分为训练集和测试集，通常按照8:2的比例划分：

分类算法实现

我们将介绍以下八个传统机器学习分类算法：

1. K近邻算法 (KNN)

   KNN算法通过计算待预测样本与训练集中最近的k个邻居的距离，选择出现次数最多的类别作为预测结果。默认情况下，k=5。

2. 朴素贝叶斯算法

   朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，计算每个类别出现的概率，选择概率最大的类别作为预测结果。对于连续型特征，使用高斯朴素贝叶斯。

3. 决策树算法

   决策树通过递归地将数据集划分为更纯净的子集，最终形成一棵树结构。为了避免过拟合，通常会对树进行剪枝。

4. 逻辑回归算法

   尽管名为“回归”，但逻辑回归实际上是一种分类算法。它通过构造映射函数，将特征值映射为类别的概率，选择概率最大的类别作为预测结果。

5. 支持向量机 (SVM)

   支持向量机寻找一个超平面，使得该超平面能够最大化地分离不同类别的样本点。对于线性不可分的情况，可以通过核函数将数据映射到高维空间。

6. 随机森林

   随机森林通过多次有放回地抽样，构建多个决策树，然后通过投票机制确定最终的预测结果。

7. AdaBoost

   AdaBoost通过迭代地训练弱分类器，并根据上一轮分类器的表现调整样本权重，最终将多个弱分类器组合成一个强分类器。

8. 梯度提升树 (GBDT)

   梯度提升树通过逐步拟合上一轮预测值与真实值之间的残差，最终将多个弱分类器组合成一个强分类器。

---

习题

单选题

1. sklearn库中用于实现K近邻算法的模块是？

   • A) sklearn.neighbors
   • B) sklearn.svm
   • C) sklearn.tree
   • D) sklearn.linear_model
     答案：A

2. 在sklearn中，用于对数据进行标准化处理的模块是？

   • A) sklearn.preprocessing
   • B) sklearn.model_selection
   • C) sklearn.metrics
   • D) sklearn.impute
     答案：A

3. 在sklearn中，用于实现逻辑回归的模块是？

   • A) sklearn.neighbors
   • B) sklearn.svm
   • C) sklearn.linear_model
   • D) sklearn.tree
     答案：C

4. 在sklearn中，用于实现支持向量机的模块是？

   • A) sklearn.neighbors
   • B) sklearn.svm
   • C) sklearn.linear_model
   • D) sklearn.tree
     答案：B

5. 在sklearn中，用于实现随机森林的模块是？

   • A) sklearn.ensemble.RandomForestClassifier
   • B) sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier
   • C) sklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier
   • D) sklearn.neural_network.MLPClassifier
     答案：A

6. 在sklearn中，用于实现AdaBoost算法的模块是？

   • A) sklearn.ensemble.RandomForestClassifier
   • B) sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier
   • C) sklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier
   • D) sklearn.neural_network.MLPClassifier
     答案：B

7. 在sklearn中，用于实现梯度提升树的模块是？

   • A) sklearn.ensemble.RandomForestClassifier
   • B) sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier
   • C) sklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier
   • D) sklearn.neural_network.MLPClassifier
     答案：C

判断题

1. sklearn库中，K近邻算法的默认邻居数是5。

   • 正确
     答案：正确

2. 在sklearn中，逻辑回归算法只能用于二分类任务。

   • 错误
     答案：错误

3. 在sklearn中，支持向量机只能用于线性分类。

   • 错误
     答案：错误

4. 在sklearn中，随机森林是一种集成学习方法。

   • 正确
     答案：正确

5. 在sklearn中，AdaBoost是一种基于梯度下降的集成学习方法。

   • 错误
     答案：错误

填空题

1. 在sklearn中，用于实现数据集划分的函数是______。
   答案：train_test_split

2. 在sklearn中，用于实现标签编码的类是______。
   答案：LabelEncoder

3. 在sklearn中，用于实现数据标准化的类是______。
   答案：StandardScaler

4. 在sklearn中，用于实现朴素贝叶斯分类器的类是______。
   答案：GaussianNB

5. 在sklearn中，用于实现决策树分类器的类是______。
   答案：DecisionTreeClassifier

简答题

1. 简述K近邻算法的基本思想。
   答案：K近邻算法的基本思想是：对于待预测样本，找到与其最近的k个邻居样本，然后根据这k个邻居样本的多数类别来预测该样本的类别。

2. 简述朴素贝叶斯算法的基本思想。
   答案：朴素贝叶斯算法的基本思想是：根据贝叶斯定理，计算给定特征条件下每个类别的后验概率，选择后验概率最大的类别作为预测类别。

3. 简述决策树算法的基本思想。
   答案：决策树算法的基本思想是：通过递归地选择最优特征进行分裂，将数据集划分为尽可能纯净的子集，直到满足停止条件。

4. 简述逻辑回归算法的基本思想。
   答案：逻辑回归算法的基本思想是：通过构建一个映射函数，将特征映射为类别的概率，然后通过最大化似然估计来确定映射函数的参数。

5. 简述支持向量机的基本思想。
   答案：支持向量机的基本思想是：寻找一个超平面，使得该超平面能够最大化两类样本之间的间隔，从而实现最佳分类效果。

6. 简述随机森林的基本思想。
   答案：随机森林的基本思想是：通过有放回地随机抽样，构建多个决策树，然后通过投票或其他方式组合这些决策树的结果，形成一个强分类器。

7. 简述AdaBoost的基本思想。
   答案：AdaBoost的基本思想是：通过迭代地调整样本权重，逐步训练多个弱分类器，并根据弱分类器的误差率赋予不同的权重，最终将多个弱分类器组合成一个强分类器。

8. 简述梯度提升树的基本思想。
   答案：梯度提升树的基本思想是：通过逐步拟合上一轮预测值与真实值之间的残差，不断优化模型，最终将多个弱分类器组合成一个强分类器。

---

习题

一、数据读取与转换

1. 如何将文本数据读取并转换为DataFrame格式？

   • 首先将文件打开，构造一个date列表，对于每一行进行row的初始化，将每个数据用split分开，然后pad到row里面去，row再用pen到data里面去。最后将该数据用pen.dataframe转换成DataFrame格式。
   • 答案：将文件进行打开，然后构造一个data列表，对于每一行，进行一个row的初始化，然后将每一个数据用split将其分开，然后pad到row里面去，然后row我们再用pen到data里面去。然后这个data就是一个类似于二维形式的数据，我们就要将该数据用pen.dataframe进行转换。

2. 为什么需要将数据集中的所有数据转化为float类型？

   • 因为要对数据进行数学运算和模型训练，所以需要将数据统一为数值型，即float类型。
   • 答案：为了方便后续的数据处理和模型训练。

二、数据探索与预处理

3. 使用什么工具来初步查看数据？

   • 使用pandas_profiling工具进行数据域分析，可以查看数据的相关性图等信息。
   • 答案：pandas_profiling

4. 在绘制图表时遇到中文显示问题如何解决？

   • 使用seaborn绘图时，需要额外三行代码来解决中文显示问题。
   • 答案：使用额外的三行代码来解决seaborn绘图时的中文显示问题。

5. 为什么“每周消费冰淇淋的公升数”这个特征可能对预测结果的贡献度不高？

   • 从可视化结果可以看出，这个特征的曲线几乎完全重叠在一起，因此对预测结果的贡献度可能不高。
   • 答案：因为它的曲线几乎都是完全覆盖在一起，对最后预测的结果贡献度可能不高。

三、数据标准化与拆分

6. 如何对数据集进行标准化处理？

   • 从sklearn.preprocessing中导入标准化工具，然后对数据进行标准化处理。
   • 答案：从sklearn.preprocessing中导入StandardScaler，然后对数据进行标准化处理。

7. 为什么选择20%作为测试集的比例？

   • 测试表明，20%是一个较为合适的选择，若超过此比例（如25%或30%），模型预测率会降低。
   • 答案：经过测试，发现20%是一个比较合适的数字，如果使用25%或者30%，会降低模型的预测率。