机器学习实战 | SKLearn入门与简单应用案例

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原创 2022-08-09 14:46:40 1.3w 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

sklearn的系统学习——随机森林调参（含案例及完整python代码）对于调参，首先需要明白调参的核心问题是什么，然后理清思路，再进行调参。调参并非是一件容易的事情，很多大牛靠的是多年积累的经验和清晰的处理思路，那对于我们而言，也应对调参思路和方向有一个认识，然后就是不断地尝试。...... 阅读详情

作者：韩信子@ShowMeAI
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引言

在前面的机器学习案例中，我们使用了Python机器学习工具库Scikit-Learn，它建立在NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib之上，也是最常用的Python机器学习工具库之一，里面的API的设计非常好，所有对象的接口简单，很适合新手上路。ShowMeAI在本篇内容中对Scikit-Learn做一个介绍。

1.SKLearn是什么

Scikit-Learn也简称SKLearn，是一个基于Python语言的机器学习工具，它对常用的机器学习方法进行了封装，例如，分类、回归、聚类、降维、模型评估、数据预处理等，我们只需调用对应的接口即可。

在SKLearn的官网上，写着以下四点介绍：

一个简单高效的数据挖掘和数据分析工具。
构建在NumPy，SciPy和matplotlib上。
可供大家在各种环境中重复使用。
开源，可商业使用–BSD许可证。

SKLearn官网：https://scikit-learn.org/stable/

SKLearn的快速使用方法也推荐大家查看ShowMeAI的文章和速查手册 AI建模工具速查|Scikit-learn使用指南

2.安装SKLearn

安装SKLearn非常简单，命令行窗口中输入命令：

pip install scikit-learn

我们也可以使用清华镜像源安装，通常速度会更快一些：

pip install scikit-learn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3.SKLearn常用接口

对于机器学习整个流程中涉及到的常用操作，SKLearn中几乎都有现成的接口可以直接调用，而且不管使用什么处理器或者模型，它的接口一致度都非常高。

3.1 数据集导入

#鸢尾花数据集
from sklearn.datasets import load_iris
#乳腺癌数据集
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
#波士顿房价数据集
from sklearn.datasets import load_boston

3.2 数据预处理

官网链接：https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.preprocessing

#拆分数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split
#数据缩放
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

3.3 特征抽取

官网链接：https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.feature_extraction

from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
v = DictVectorizer(sparse=False)
D = [{'foo': 1, 'bar': 2}, {'foo': 3, 'baz': 1}]
X = v.fit_transform(D)

3.4 特征选择

官网链接：https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.feature_selection

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2
X, y = load_digits(return_X_y=True)
# 特征选择
X_new = SelectKBest(chi2, k=20).fit_transform(X, y)

3.5 常用模型

官网链接：https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html

#KNN模型
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
#决策树
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
#支持向量机
from sklearn.svm import SVC
#随机森林
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

3.6 建模拟合与预测

#拟合训练集
knn.fit(X_train,y_train)
#预测
y_pred=knn.predict(X_test)

3.7 模型评估

官网链接：https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#sklearn-metrics-metrics

#求精度
knn.score(X_test,y_test)
#绘制混淆矩阵
from sklearn.metrics import confusion_matrix
#绘制ROC曲线
from sklearn.metrics import roc_curve,roc_auc_score

3.8 典型的建模流程示例

典型的一个机器学习建模应用流程遵循【数据准备】【数据预处理】【特征工程】【建模与评估】【模型优化】这样的一些流程环节。

# 加载数据
import numpy as np
import urllib
# 下载数据集
url = "http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/pima-indians-diabetes/pima-indians-diabetes.data"
raw_data = urllib.urlopen(url)
# 加载CSV文件
dataset = np.loadtxt(raw_data, delimiter=",")
# 区分特征和标签
X = dataset[:,0:7]
y = dataset[:,8]


# 数据归一化
from sklearn import preprocessing
# 幅度缩放
scaled_X = preprocessing.scale(X)
# 归一化
normalized_X = preprocessing.normalize(X)
# 标准化
standardized_X = preprocessing.scale(X)

# 特征选择
from sklearn import metrics
from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier
model = ExtraTreesClassifier()
model.fit(X, y)
# 特征重要度
print(model.feature_importances_)

# 建模与评估
from sklearn import metrics
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)
print('MODEL')
print(model)
# 预测
expected = y
predicted = model.predict(X)
# 输出评估结果
print('RESULT')
print(metrics.classification_report(expected, predicted))
print('CONFUSION MATRIX')
print(metrics.confusion_matrix(expected, predicted))

# 超参数调优
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {'penalty' : ['l1', 'l2', 'elasticnet'],
              'C': [0.1, 1, 10]}
grid_search = GridSearchCV(LogisticRegression(), param_grid, cv=5)