100-Days-Of-ML-Code项目权威指南：Scikit-Learn库全方位应用教程

100-Days-Of-ML-Code项目权威指南：Scikit-Learn库全方位应用教程

【免费下载链接】100-Days-Of-ML-Code 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/100d/100-Days-Of-ML-Code

你是否在机器学习入门时遇到算法实现困难、模型调参复杂、项目实战无门的问题？本文将通过100-Days-Of-ML-Code项目中的实战案例，系统讲解Scikit-Learn（机器学习工具包）的核心功能与应用方法。读完本文，你将掌握从数据预处理到模型评估的完整流程，能够独立完成分类、回归等常见机器学习任务。

项目概述与环境准备

100-Days-Of-ML-Code项目是一个面向机器学习初学者的实战教程，通过100天的渐进式学习，覆盖从基础算法到高级应用的全部内容。项目结构清晰，包含代码实现、数据集和可视化资源，适合自学和教学使用。

项目核心资源：

• 官方文档：README.md
• 代码实现：Code/
• 数据集：datasets/
• 速查手册：Other Docs/速查手册/


环境配置步骤

1. 克隆项目仓库：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/100d/100-Days-Of-ML-Code

2. 安装依赖库：

pip install numpy pandas scikit-learn matplotlib

数据预处理：机器学习的第一步

数据预处理是机器学习项目的基础，直接影响模型效果。100-Days-Of-ML-Code项目的Day 1详细展示了完整的数据预处理流程，包括缺失值处理、分类数据编码和特征缩放。

核心预处理步骤

1. 缺失值处理：使用SimpleImputer填充缺失数据

from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy="mean")
X[:, 1:3] = imputer.fit_transform(X[:, 1:3])

2. 分类数据编码：将文本特征转换为数值特征

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
ct = ColumnTransformer([("", OneHotEncoder(), [0])], remainder='passthrough')
X = ct.fit_transform(X)

3. 数据集拆分：划分训练集和测试集

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

4. 特征缩放：标准化或归一化特征值

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)


完整代码示例：Day 1_Data_Preprocessing.py

回归分析：预测连续值

回归分析用于预测连续型变量，如房价、销售额等。项目中实现了简单线性回归和多元线性回归两种经典算法，展示了Scikit-Learn在回归任务中的应用。

简单线性回归

以学生成绩预测为例，使用单个特征（学习时间）预测目标变量（考试分数）：

# 导入线性回归模型
from sklearn.linear_model import LinearRegression
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = regressor.predict(X_test)


代码实现：Day 2_Simple_Linear_Regression.py

多元线性回归

当影响因素有多个时，使用多元线性回归。项目中使用50家初创公司的数据，根据研发投入、管理费用等多个特征预测利润：

代码实现：Day 3_Multiple_Linear_Regression.py

分类算法：预测类别标签

分类是机器学习的重要应用领域，100-Days-Of-ML-Code项目实现了多种经典分类算法，包括逻辑回归、K近邻、支持向量机、决策树和随机森林。

逻辑回归

尽管名称中包含"回归"，但逻辑回归是一种常用的二分类算法。项目中使用社交媒体广告数据集预测用户是否会购买产品：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
classifier = LogisticRegression(random_state=0)
classifier.fit(X_train, y_train)


代码实现：Day 6_Logistic_Regression.py

K近邻(K-NN)分类

K近邻算法是一种简单直观的分类方法，通过测量不同特征值之间的距离进行分类：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, metric='minkowski', p=2)
classifier.fit(X_train, y_train)

代码实现：Day 11_k-NN.py

支持向量机(SVM)

SVM通过寻找最优超平面实现分类，在高维空间中表现良好：

from sklearn.svm import SVC
classifier = SVC(kernel='linear', random_state=0)
classifier.fit(X_train, y_train)


代码实现：Day 13_SVM.py

决策树与随机森林

决策树是一种树形结构的分类模型，而随机森林通过集成多个决策树提高预测性能：

# 决策树
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
classifier = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', random_state=0)

# 随机森林
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
classifier = RandomForestClassifier(n_estimators=10, criterion='entropy', random_state=0)


决策树代码：Day 25_Decision_Tree.py
随机森林代码：Day 34_Random_Forests.py

模型评估与优化

模型训练完成后，需要进行科学的评估和优化。Scikit-Learn提供了多种评估指标和优化工具，帮助我们提升模型性能。

常用评估指标

1. 混淆矩阵：展示分类结果的详细情况

from sklearn.metrics import confusion_matrix
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)

2. 分类报告：包含精确率、召回率和F1分数

from sklearn.metrics import classification_report
print(classification_report(y_test, y_pred))

3. 回归评估：均方误差和R平方值

from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)

模型优化方法

1. 参数调优：使用网格搜索寻找最佳参数

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
parameters = {'n_estimators': [10, 50, 100], 'criterion': ['gini', 'entropy']}
grid_search = GridSearchCV(estimator=classifier, param_grid=parameters, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)

2. 特征选择：使用SelectKBest选择重要特征

from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif
selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k=5)
X_new = selector.fit_transform(X, y)


实战案例：客户购买预测系统

综合运用上述知识，我们可以构建一个完整的客户购买预测系统。该系统使用社交媒体广告数据集，通过多种算法预测用户是否会购买产品。

系统流程

1. 数据加载与预处理：Day 1_Data_Preprocessing.py
2. 模型训练与选择：比较KNN、SVM和随机森林的性能
3. 模型评估与优化：使用网格搜索优化最佳模型
4. 结果可视化：绘制决策边界和评估指标


总结与进阶学习

通过100-Days-Of-ML-Code项目，我们系统学习了Scikit-Learn库的核心功能和应用方法。从数据预处理到模型评估，从回归分析到分类算法，掌握了机器学习的基本流程和实战技巧。

进阶学习资源

• Scikit-Learn官方文档：Python数据科学速查表 - Scikit-Learn.pdf
• 深度学习入门：Python数据科学速查表 - Keras.pdf
• 大数据处理：Python数据科学速查表 - Spark RDD 基础.pdf


希望本文能够帮助你快速入门机器学习，建议结合100-Days-Of-ML-Code项目的实战代码进行练习，每天进步一点点，100天后你将完成从入门到精通的蜕变！

如果你觉得本文对你有帮助，请点赞、收藏并关注项目更新，下期我们将讲解聚类算法在客户分群中的应用。

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