7、统计与机器学习算法实践

统计与机器学习算法实践

在机器学习领域，有多种算法可用于不同类型的数据分析和预测任务。本文将详细介绍几种常见的机器学习算法，包括随机梯度下降分类器（SGDClassifier）、朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）和决策树算法，并给出具体的操作步骤和代码示例。

1. 使用SGDClassifier构建逻辑回归模型

我们将使用信用数据集来构建逻辑回归模型，以下是具体的操作步骤：

1. 读取数据

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df_creditdata = pd.read_csv("UCI_Credit_Card.csv")

2. 查看数据信息

# 查看数据形状和前几行
print(df_creditdata.shape)
print(df_creditdata.head())