scikit-learn库

本文详细介绍了scikit-learn库在数据处理中的使用,包括转换器如标准化、PCA降维,以及聚类、分类和回归模型的构建与评价。同时,提到了模型选择、数据集划分、特征处理和评估标准等关键概念。

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目录

1.使用sklearn转换器处理数据

1.1 sklearn提供的模块:

1.2 sklearn库的datasets模块集成了部分数据分析的经典数据集,常用数据集的加载函数和解释如下:

1.3.使用sklearn转换器进行数据预处理与降维

1.4.sklearn除了提供基本的特征变换函数外,还提供了降维算法(如PCA)、特征选择算法,这些算法的使用也是通过转换器的方式进行的。

2.构建并评价聚类模型

2.1 聚类分析

2.2.评价聚类模型

3.构建并评价分类模型

 3.1 sklearn库的常用分类算法:

3.2 评价分类模型:

4.构建并评价回归模型

4.1 常见的回归模型:

4.2 评价回归模型


参看《python数据分析与应用》

scikit-learn和tensorflow的区别https://www.jianshu.com/p/0837b7c6ce10

Scikit-learn使用总结,不错的总结:https://www.jianshu.com/p/516f009c0875   

1.使用sklearn转换器处理数据

scikit-learn简称sklean整合了多种机器学习算法,使用方便。

1.1 sklearn提供的模块:

model_selection(模型选择模块)、preprocessing (数据预处理模块)、decompisition (特征分解模块),通过这3个模块能够实现数据的预处理与模型构建前的数据标准化、二值化、数据集的分割、交叉验证和PCA降维等工作。

1.2 sklearn库的datasets模块集成了部分数据分析的经典数据集,常用数据集的加载函数和解释如下:

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41571493/article/details/82709345

 

数据集名称

调用方式

适用算法

数据规模

小数据集

波士顿房价数据集

load_boston()

回归

506*13

鸢尾花数据集

load_iris()

分类

150*4

糖尿病数据集

load_diabetes()

回归

442*10

乳腺癌数据集

load-breast-cancer()

分类、聚类

 569*30

 

 

 

 

 

大数据集

手写数字数据集

load_digits()

分类

5620*64

Olivetti脸部图像数据集

fetch_olivetti_facecs

降维

400*64*64

### Scikit-learn 的功能与使用 #### 1. Scikit-learn 的基本概述 Scikit-learn 是一个功能强大且易于使用的机器学习,在数据科学和机器学习领域得到了广泛应用[^3]。该的设计理念着重于易用性和统一性,使得开发者能够快速上手并高效完成复杂的机器学习任务[^1]。 #### 2. 主要特性 Scikit-learn 提供了一系列丰富的功能模块来支持完整的机器学习工作流: - **强大的预处理能力**:提供了多种工具用于数据清洗、特征提取和特征转换,这些工具可以帮助用户更有效地准备输入数据以适应不同的算法需求。 - **广泛的模型支持**:涵盖了监督学习(如分类和支持向量机)、无监督学习(如聚类分析)以及其他常见技术(如降维)。这使它成为一个全面的解决方案平台[^4]。 - **简便直观的 API 设计**:遵循一致性的接口设计原则,简化了不同算法之间的切换过程,降低了开发难度。 #### 3. 安装方法 为了开始使用 Scikit-learn,可以通过 pip 工具轻松安装此: ```bash pip install scikit-learn ``` #### 4. 数据预处理实例 下面展示了一段简单的代码片段,演示如何利用 Scikit-learn 进行标准化操作: ```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler import numpy as np data = np.array([[0, 0], [0, 0], [1, 1], [1, 1]]) scaler = StandardScaler() scaled_data = scaler.fit_transform(data) print(scaled_data) ``` 上述例子展示了如何运用 `StandardScaler` 对原始数据集执行零均值单位方差变换。 #### 5. 模型训练与评估流程 构建一个基础线性回归模型的过程如下所示: ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error X, y = [[i] for i in range(10)], list(range(0, 20, 2)) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) model = LinearRegression().fit(X_train, y_train) predictions = model.predict(X_test) error = mean_squared_error(y_test, predictions) print(f'Mean Squared Error: {error}') ``` 这里说明了从分割数据到建立模型再到计算误差的一整套标准程序。 #### 6. 高级应用探索 除了常规的任务外,Scikit-learn 还允许深入研究诸如模型集成、网格搜索超参数调整等方面的内容。例如,可以采用 GridSearchCV 来寻找最佳参数组合: ```python from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = {'C': [0.1, 1, 10]} grid_search = GridSearchCV(LinearRegression(), param_grid, cv=5).fit(X_train, y_train) best_params = grid_search.best_params_ print(best_params) ```
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