import、from...improt、from...import *三者的区别

本文详细解释了Python中import与from...import的区别,包括它们在导入模块、函数时的不同用法,以及如何在代码中正确引用模块的变量和方法。通过具体示例,展示了两种导入方式在实际编程中的应用。

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首先你要了解 import 与 from…import 的区别。

  • import 模块:导入一个模块;注:相当于导入的是一个文件夹,是个相对路径。
  • from…import:导入了一个模块中的一个函数;注:相当于导入的是一个文件夹中的文件,是个绝对路径。
  •  

所以使用上的的区别是当引用文件时是:

import   //模块.函数

from…import  // 直接使用函数名使用就可以了

所以

from…import *:是把一个模块中所有函数都导入进来; 注:相当于:相当于导入的是一个文件夹中所有文件,所有函数都是绝对路径。

结论:

from…import *语句与import区别在于:

import 导入模块,每次使用模块中的函数都要是定是哪个模块。

from…import * 导入模块,每次使用模块中的函数,直接使用函数就可以了;注因为已经知道该函数是那个模块中的了。

 

import 和 from … import 模块的变量、方法引用差异

还是上面例子中的模块 support.py:

def print_func( par ):
   print "Hello : ", par
   return

使用 import 引入并调用 support 模块的正确方法:

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
# 导入模块
import support
 
# 现在可以调用模块里包含的函数了
support.print_func("Runoob")

提示:并不能直接使用 print_func() 实现调用,必须将引入的模块名称当作一个对象,调用这个模块对象下的方法 print_func,这时才能实现调用。

使用 from … import 模块的正确方法:

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
# 导入模块
from support import *
 
# 现在可以调用模块里包含的函数了
print_func("Runoob")

提示:可以直接使用 print_func() 实现调用。

笔者建议:一般来说,推荐使用 import 语句,避免使用 from … import,因为这样可以使你的程序更加易读,也可以避免名称冲突。

转载来源:http://www.runoob.com/note/26325

<think>嗯,用户现在想了解scikit-learn中的MultiOutputRegressor的用法解释。让我先回忆一下相关的知识。MultiOutputRegressor是一个用于多输出回归的包装器,当目标变量(y)有多个输出时使用。例如,当需要同时预测多个连续值时,这个模型就派上用场了。 首先,我需要确定用户的需求是什么。用户可能遇到了需要同时预测多个目标变量的情况,比如预测一个物体的多个属性(温度、湿度、压力等)。这时候,他们需要一个能够处理多个输出的回归模型,而普通的回归模型可能只能处理单个输出。MultiOutputRegressor的作用就是将单一回归模型扩展到多个输出,每个输出对应一个单独的模型。 接下来,我应该检查用户提供的引用内容,看看是否有相关的信息可以辅助回答。在用户提供的引用中,引用[1]提到了随机森林决策树的对比,引用[2]讨论了神经网络的局限性,引用[3][4]涉及代码示例任务调度,引用[5]是签证相关的,似乎当前问题无关。不过,用户之前的问题是关于MinMaxScalertrain_test_split的,所以可能需要结合之前提到的数据预处理步骤来解释MultiOutputRegressor的用法。 用户可能需要知道MultiOutputRegressor的基本原理、如何在实际中使用它,以及它与其他方法(如直接支持多输出的回归器)的区别。比如,MultiOutputRegressor会为每个目标变量创建一个单独的回归器实例,而像RandomForestRegressor这样的模型本身就支持多输出,不需要包装器。这时候可能需要解释这两种方法的区别适用场景。 另外,用户可能需要一个代码示例来展示如何使用MultiOutputRegressor。例如,导入必要的库,准备数据,初始化基础回归器(如LinearRegression),然后用MultiOutputRegressor包装它,接着进行训练预测。同时,应该提到数据预处理的步骤,比如使用之前提到的MinMaxScaler进行归一化,以及使用train_test_split划分数据集,避免数据泄漏的问题。 还要注意用户可能关心的性能问题。比如,当目标变量之间存在相关性时,使用MultiOutputRegressor是否有效,或者是否应该选择其他能够利用这种相关性的模型。这时候可能需要比较MultiOutputRegressorChainRegressor(比如RegressorChain)的不同,后者会考虑目标变量之间的顺序依赖关系。 此外,用户可能想知道在什么情况下应该使用MultiOutputRegressor。例如,当基础模型不支持多输出时,或者当想要明确地为每个目标变量单独训练模型时。还需要提到一些常见的应用场景,比如环境监测(同时预测多个污染物浓度)、经济预测(多个经济指标)等。 需要确保回答结构清晰,分点解释,包括核心功能、使用步骤、代码示例、与其他方法的对比以及注意事项。同时,根据用户之前的问题,可能需要强调数据预处理数据集划分的正确流程,避免数据泄漏,比如先划分数据集再拟合Scaler,测试集只进行transform操作。 最后,生成的相关问题需要围绕用户可能进一步想了解的内容,比如选择MultiOutputRegressor与其他多输出方法的对比、如何处理高维目标变量、性能优化技巧等。这些问题应该帮助用户深入理解该工具的不同方面。</think>#### 一、MultiOutputRegressor 的核心功能 **MultiOutputRegressor** 是 scikit-learn 中用于**多目标回归任务**的包装器类。当需要同时预测多个连续型目标变量(即 $y$ 的维度为 `[n_samples, n_targets]`)时,该模型通过为每个目标变量训练一个独立的回归器,实现多输出预测。例如: - 预测房屋的“价格”“维护成本” - 同时估计环境监测中的“温度”“湿度” **与直接支持多输出的回归器的区别**: - **MultiOutputRegressor**:强制将每个目标视为独立任务,为每个目标单独训练模型(如 `LinearRegression`) - **内置多输出支持的模型**:如 `RandomForestRegressor`,直接通过单模型处理多目标(可能利用目标间的相关性) --- #### 二、使用方法与代码示例 ##### 1. **基础用法** ```python from sklearn.multioutput import MultiOutputRegressor from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.datasets import make_regression # 生成多输出数据集(100样本,10特征,3目标) X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=10, n_targets=3, random_state=42) # 初始化基础回归器 base_regressor = LinearRegression() # 包装为多输出回归器 multi_reg = MultiOutputRegressor(base_regressor) # 训练与预测 multi_reg.fit(X, y) y_pred = multi_reg.predict(X) print("预测形状:", y_pred.shape) # (100, 3) ``` ##### 2. **整合数据预处理与评估** 结合 `MinMaxScaler` `train_test_split`(参考用户历史提问[^1]): ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.metrics import mean_squared_error # 数据归一化(先划分再缩放,避免数据泄漏) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) scaler = MinMaxScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) # 训练多输出回归器 multi_reg.fit(X_train_scaled, y_train) # 评估每个目标的误差 for i in range(y_test.shape[1]): mse = mean_squared_error(y_test[:, i], multi_reg.predict(X_test_scaled)[:, i]) print(f"目标 {i+1} 的均方误差: {mse:.3f}") ``` --- #### 三、关键参数与特性 | 参数/特性 | 说明 | |-------------------|----------------------------------------------------------------------------------------| | `estimator` | 必须传入的基础回归器(如 `LinearRegression`, `SVR` 等) | | `n_jobs` | 并行训练目标的数量(设为 `-1` 使用全部CPU核加速) | | `multi_reg.estimators_` | 训练后生成的独立回归器列表(可通过索引访问每个目标的模型) | --- #### 四、与类似方法的对比 | 方法 | 优点 | 缺点 | |---------------------|------------------------------------------|-----------------------------------| | **MultiOutputRegressor** | 简单易用,兼容所有单输出回归器 | 忽略目标间的潜在相关性 | | **RegressorChain** | 通过链式传递利用目标间依赖关系(顺序敏感) | 性能受目标顺序影响 | | **内置多输出模型** | 高效且可能捕获目标相关性(如随机森林) | 仅限特定算法(如 `RandomForestRegressor`) | --- #### 五、注意事项 1. **适用场景** - 目标变量之间**独立性较强**时效果更佳 - 适合对解释性要求较高的场景(每个目标对应独立模型) 2. **计算效率** - 当目标数量 $n$ 较大时,训练时间随 $n$ 线性增长 - 使用 `n_jobs=-1` 可加速并行训练 3. **模型选择** - 基础回归器应具备足够的表达能力(如用 `GradientBoostingRegressor` 替代简单线性模型处理复杂数据) --- #### 六、扩展应用:自定义多输出逻辑 若需更灵活的多输出处理(如共享部分特征),可自定义元估计器: ```python from sklearn.base import BaseEstimator, RegressorMixin class CustomMultiOutputRegressor(BaseEstimator, RegressorMixin): def __init__(self, base_estimator): self.base_estimator = base_estimator def fit(self, X, y): self.estimators_ = [clone(self.base_estimator).fit(X, y[:, i]) for i in range(y.shape[1])] return self def predict(self, X): return np.hstack([estimator.predict(X)[:, np.newaxis] for estimator in self.estimators_]) ``` ---
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