python库——sklearn的关键组件和参数设置
scikit-learn，简称sklearn，是Python中一个广泛利用的机器学习库，它创建在NumPy、SciPy和Matplotlib这些科学盘算库之上。sklearn提供了简单而有效的工具来举行数据发掘和数据分析。我们将先容sklearn中一些关键组件的参数设置。模型构建
线性回归
线性回归是一种猜测连续值输出的监视学习算法。
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
[*]X_train 是训练数据的特征集。
[*]y_train 是训练数据的目标变量。
逻辑回归
逻辑回归用于分类题目，尤其是二分类题目。
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression(solver='liblinear')
model.fit(X_train, y_train)
[*]solver 参数用于指定算法，liblinear 是一个常用的选项，适用于小数据集。
决定树分类器
决定树是一种用于分类和回归的算法，易于理解和表明。
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
model = DecisionTreeClassifier(criterion='gini', max_depth=3)
model.fit(X_train, y_train)
[*]criterion 用于指定不纯度的度量，gini 或 entropy 是常见的选择。
[*]max_depth 控制树的最大深度，防止过拟合。
随机森林
随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决定树来举行分类或回归。
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
[*]n_estimators 指定森林中树的数量。
[*]random_state 用于确保结果的可复现性。
支持向量机
SVM是一种强大的分类器，也可以用于回归题目。
from sklearn.svm import SVC
model = SVC(kernel='linear', C=1.0)
model.fit(X_train, y_train)
[*]kernel 指定核函数范例，linear、rbf、poly 是常见的选择。
[*]C 是正则化参数，控制模型的复杂度。
K-近邻
K-近邻是一种基于实例的分类器，根据最近的K个邻居举行决定。
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
model.fit(X_train, y_train)
[*]n_neighbors 指定邻居的数量。
模型评估
交叉验证
交叉验证是一种评估模型泛化能力的技术。
from sklearn.model_selection import cross_val_score
scores = cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=5)
[*]cv 指定交叉验证的折数。
性能指标
差异的性能指标用于评估模型的猜测效果。
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report
y_pred = model.predict(X_test)
print(accuracy_score(y_test, y_pred))
print(confusion_matrix(y_test, y_pred))
print(classification_report(y_test, y_pred))
[*]accuracy_score 盘算模型的正确率。
[*]confusion_matrix 显示混淆矩阵。
[*]classification_report 提供详细的分类陈诉。
特征工程
主成分分析
PCA是一种降维技术，用于在保存数据会合大部门变异性的同时减少特征的数量。
from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X_train)
[*]n_components 指定要保存的主成分数量。
尺度化和归一化
特征缩放是预处理数据的重要步调，可以提高模型的性能。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler
scaler = StandardScaler()# 或 MinMaxScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
[*]StandardScaler 将数据尺度化到均值为0，尺度差为1。
[*]MinMaxScaler 将特征缩放到给定的范围内，通常是0到1。
通过这些sklearn的关键组件和参数设置，可以构建、评估和优化机器学习模型。sklearn的简洁性和一致性使得机器学习使命变得更加容易和高效。
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