sklearn_classification 项目使用教程

sklearn_classification 项目使用教程

sklearn-classification Data Science Notebook on a Classification Task, using sklearn and Tensorflow. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sk/sklearn-classification

1. 项目介绍

本项目是基于 sklearn 和 TensorFlow 的数据科学笔记本，旨在使用 Census Income Dataset 数据集进行分类任务。该数据集用于预测个人的年收入是否超过 50K 美元，基于人口普查数据。本项目提供了一个 Jupyter Notebook，其中包含数据探索、数据清洗、特征选择、特征编码、特征排名以及机器学习模型的训练和评估等步骤。

2. 项目快速启动

环境准备

• 确保已经安装 Docker。如果未安装，请访问 Docker 官网 下载并安装。
• 打开命令行终端，运行以下命令启动 Jupyter Docker 容器：

docker run -itd \
--restart always \
--name jupyter \
--hostname jupyter \
-p 8888:8888 \
-p 6006:6006 \
jupyter/tensorflow-notebook:latest \
start-notebook.sh --NotebookApp.token=

• 等待 Docker 容器启动，然后在浏览器中访问 http://localhost:8888。

Notebook 加载

• 下载本项目中的 Jupyter Notebook 文件：Data Science Workbook - Census Income Dataset.ipynb。
• 在 Jupyter 界面中上传并打开该 Notebook 文件。
• 运行 Notebook 中的所有单元格。

3. 应用案例和最佳实践

在本项目的 Notebook 中，你可以看到以下步骤的应用案例：

• 特征探索：使用单变量和多变量分析来理解数据。
• 特征填充：处理数据中的缺失值。
• 特征选择：从数据中选择有助于模型性能的特征。
• 特征编码：将分类特征转换为数值特征。
• 特征排名：评估特征对模型预测的重要性。
• 机器学习训练：使用 sklearn 和 TensorFlow 训练分类模型。
• 随机搜索：用于超参数调优。
• 评估指标：计算准确率、精确度、召回率和 F1 分数。
• ROC 曲线：绘制不同模型的 ROC 曲线。

4. 典型生态项目

• sklearn：scikit-learn 是一个 Python 机器学习库，它支持监督和无监督学习算法。
• TensorFlow：TensorFlow 是一个开源的符号数学库，用于高性能数值计算。
• Jupyter Notebook：一个开放源代码的交互式计算平台，支持超过 40 种编程语言。

以上步骤和项目构成了一个典型的数据科学工作流程，适用于多种机器学习任务。通过本教程的学习和实践，你可以更好地理解如何使用这些工具来解决实际的数据科学问题。

sklearn-classification Data Science Notebook on a Classification Task, using sklearn and Tensorflow. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sk/sklearn-classification