20、利用 scikit-learn 和 Keras 进行机器学习模型构建与评估

利用 scikit-learn 和 Keras 进行机器学习模型构建与评估

在机器学习领域，scikit-learn 和 Keras 是两个非常强大的库。scikit-learn 提供了丰富的工具用于模型评估和参数调优，而 Keras 则是一个方便的深度学习模型包装器。下面将详细介绍如何结合使用这两个库进行不同类型的模型构建和评估。

1. 使用 scikit-learn 库与 Keras 进行分类任务

Python 的 scikit-learn 库利用 scipy 栈进行高效的数值计算，是一个功能齐全的通用机器学习库，提供了许多在开发模型时有用的实用工具，包括：
- 使用重采样方法（如 k 折交叉验证）进行模型评估
- 对模型超参数进行高效评估

Keras 库是一个方便的深度学习模型包装器，可用于与 scikit-learn 库进行分类或回归估计。以下是一个使用 KerasClassifier 包装器的示例，该包装器用于在 Keras 中创建的分类神经网络，并与 scikit-learn 库一起使用。

# Load required libraries
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from sklearn.model_selection import cross_