7、使用scikit-learn探索机器学习分类器

使用scikit-learn探索机器学习分类器

在机器学习中，分类器的性能，包括计算性能和预测能力，在很大程度上取决于可用于学习的基础数据。训练有监督机器学习算法通常涉及以下五个主要步骤：
1. 特征选择与标记训练样本收集 ：挑选合适的特征，并收集带有标记的训练样本。
2. 选择性能指标 ：确定用于评估模型性能的指标。
3. 选择分类器和优化算法 ：挑选合适的分类器和优化算法。
4. 评估模型性能 ：对训练好的模型进行性能评估。
5. 算法调优 ：对算法的参数进行调整优化。

1. scikit-learn入门 - 训练感知机

之前我们自己用Python和NumPy实现了感知机规则和Adaline这两种分类学习算法。现在我们来看看scikit-learn API，它将用户友好且一致的接口与多种分类算法的高度优化实现相结合。scikit-learn库不仅提供了丰富的学习算法，还具备许多方便的数据预处理、模型微调与评估功能。

为了开始使用scikit-learn库，我们将训练一个类似于之前实现的感知机模型。为了简单起见，我们使用熟悉的鸢尾花（Iris）数据集。该数据集可通过scikit-learn直接获取，它简单且常用，常被用于算法测试和实验。为了便于可视化，我们仅使用鸢尾花数据集中的两个特征。

以下是具体操作步骤：
1. 加载数据集 ：