16、机器学习与数据可视化综合指南

机器学习与数据可视化综合指南

1. Scikit - learn 简介

Scikit - learn 支持大量的机器学习算法，涵盖线性回归、逻辑回归、kNN（K 近邻）、kMeans、决策树、随机森林、MLP（多层感知器）和 SVM（支持向量机）等。此外，它还支持降维技术（如 PCA 主成分分析）、“超参数”调整、数据缩放方法，适用于数据预处理、交叉验证等。机器学习代码示例常结合 Scikit - learn、NumPy、Pandas 和 Matplotlib。同时，Scikit - learn 提供了各种内置数据集，可进行可视化展示，下面将介绍其中的手写数字数据集和鸢尾花数据集。

1.1 手写数字数据集（Digits Dataset）

手写数字数据集包含 1797 个 8×8 的小图像，每个图像是一个手写数字，与 MNIST 数据集类似。以下是几个操作该数据集的代码示例：

1.1.1 打印数据集内容

from scikit - learn import datasets

# Load in the 'digits' data
digits = datasets.load_digits()

# Print the 'digits' data
print(digits)

运行上述代码，将输出数据集的详细信息，包括图像数据、目标标签等。

1.1.2 绘制单个数字图像

from sklearn.datasets import loa