电子商务网站建设经费,沈阳工程建设信息网,小红书seo排名,wordpress 静态页面显示文章文章目录 模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻 模型评估交叉验证性能指标 特征工程主成分分析标准化和归一化 scikit-learn#xff0c;简称sklearn#xff0c;是Python中一个广泛使用的机器学习库#xff0c;它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib这些… 文章目录 模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻 模型评估交叉验证性能指标 特征工程主成分分析标准化和归一化 scikit-learn简称sklearn是Python中一个广泛使用的机器学习库它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib这些科学计算库之上。sklearn提供了简单而有效的工具来进行数据挖掘和数据分析。我们将介绍sklearn中一些关键组件的参数设置。
模型构建
线性回归
线性回归是一种预测连续值输出的监督学习算法。
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
逻辑回归用于分类问题尤其是二分类问题。
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model LogisticRegression(solverliblinear)
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。
决策树分类器
决策树是一种用于分类和回归的算法易于理解和解释。
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
model DecisionTreeClassifier(criteriongini, max_depth3)
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策树来进行分类或回归。
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model RandomForestClassifier(n_estimators100, random_state42)
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问题。
from sklearn.svm import SVC
model SVC(kernellinear, C1.0)
model.fit(X_train, y_train)kernel 指定核函数类型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个邻居进行决策。
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
model KNeighborsClassifier(n_neighbors5)
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, cv5)cv 指定交叉验证的折数。
性能指标
不同的性能指标用于评估模型的预测效果。
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 计算模型的准确率。confusion_matrix 显示混淆矩阵。classification_report 提供详细的分类报告。
特征工程
主成分分析
PCA是一种降维技术用于在保留数据集中大部分变异性的同时减少特征的数量。
from sklearn.decomposition import PCA
pca PCA(n_components2)
X_pca pca.fit_transform(X_train)n_components 指定要保留的主成分数量。
标准化和归一化
特征缩放是预处理数据的重要步骤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 将数据标准化到均值为0标准差为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任务变得更加容易和高效。
