本文详细介绍了使用scikit-learn对玻璃和蘑菇数据集进行分类的过程，包括数据加载、预处理、模型训练与验证。通过比较不同分类器的表现，发现梯度提升分类器在玻璃数据集上表现最优，而对于包含分类特征的蘑菇数据集，经过one-hot编码和特征扩展后的模型取得了高准确率。文章还强调了超参数优化和探索性数据分析（EDA）在理解数据集和提升模型性能中的重要性。
一、概述
scikit-learn是基于python语言构建机器学习应用程序的最佳库之一。简单易用，并且它有很多示例和教程。除了监督式机器学习（分类和回归）外，它还可用于聚类、降维、特征提取和工程以及数据预处理。该接口在所有这些方法上都是一致的，因此它不仅易于使用，而且也很容易构建一个大型分类器/回归模型集合并使用相同的命令训练它们。
我们这里基于scikit-learn构建，训练，评估和验证分类器，通过超参数优化改进初始分类器。这里通过两个简单的示例数据集来进行分类。
这里选择了玻璃数据集和蘑菇数据集，玻璃数据集包含六种玻璃的数据（来自建筑窗户、容器、餐具、前照灯等），每种类型的玻璃都可以通过几种矿物质（例如钠、铁、钾等）的含量来识别。此数据集仅包含数值数据，因此是一个很好的入门数据集。蘑菇数据集包含非数值数据，我们需要一个额外的步骤，将分类数据编码为数值数据。
玻璃数据集下载地址
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
