python库——sklearn的关键组件和参数设置

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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。

1. from sklearn.linear_model import LinearRegression
2. model = LinearRegression()
3. model.fit(X_train, y_train)

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• 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。

1. from sklearn.linear_model import LogisticRegression
2. model = LogisticRegression(solver='liblinear')
3. model.fit(X_train, y_train)

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• 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。

1. from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
2. model = DecisionTreeClassifier(criterion='gini', max_depth=3)
3. model.fit(X_train, y_train)

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• 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。

1. from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
2. model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
3. model.fit(X_train, y_train)

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• 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。

1. from sklearn.svm import SVC
2. model = SVC(kernel='linear', C=1.0)
3. model.fit(X_train, y_train)

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• 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。

1. from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
2. model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
3. model.fit(X_train, y_train)

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• 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。

1. from sklearn.model_selection import cross_val_score
2. scores = cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=5)

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• 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。

1. from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report
2. y_pred = model.predict(X_test)
3. print(accuracy_score(y_test, y_pred))
4. print(confusion_matrix(y_test, y_pred))
5. print(classification_report(y_test, y_pred))

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• 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。

1. from sklearn.decomposition import PCA
2. pca = PCA(n_components=2)
3. X_pca = pca.fit_transform(X_train)

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• 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。

1. from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler
2. scaler = StandardScaler()  # 或 MinMaxScaler()
3. X_scaled = scaler.fit_transform(X_train)

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• 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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