20、基于scikit-learn的机器学习入门

基于scikit-learn的机器学习入门

在机器学习领域，scikit-learn是一个强大且常用的Python库，它提供了丰富的工具和算法，可用于分类、回归、聚类等多种任务。本文将介绍机器学习的基本概念，并通过鸢尾花数据集和糖尿病数据集展示如何使用scikit-learn进行监督学习。

机器学习的基本概念

机器学习主要分为监督学习和无监督学习两大类，此外还有用于模型验证和评估的方法。

• 监督学习 ：训练集中包含输入特征和对应的目标值，模型通过学习特征与目标之间的模式进行预测。常见的任务包括分类和回归。
  • 分类 ：预测的目标是离散的类别，例如判断鸢尾花的品种。
  • 回归 ：预测的目标是连续的数值，例如预测糖尿病患者的病情进展。
• 无监督学习 ：训练集仅包含输入特征，没有对应的目标值。主要任务包括聚类和降维。
  • 聚类 ：发现数据集中相似样本的分组。
  • 降维 ：将高维数据集转换为低维数据集，同时保留重要信息，有助于数据可视化和处理。

在进行机器学习时，通常会将数据集分为训练集和测试集。训练集用于学习数据的特征和模式，测试集用于评估模型的性能。

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