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Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫之Scikit-learn基本用法詳解

更新時(shí)間：2023年07月18日 11:31:38 作者：小小張說故事

Scikit-learn?是?Python?中最著名的機(jī)器學(xué)習(xí)庫之一，它提供了大量實(shí)用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法以及相關(guān)的工具，可以方便我們進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析，在這篇文章中，我們將介紹?Scikit-learn?的基本使用，包括如何導(dǎo)入數(shù)據(jù)、預(yù)處理數(shù)據(jù)、選擇和訓(xùn)練模型，以及評(píng)估模型的性能

一、數(shù)據(jù)導(dǎo)入

在使用 Scikit-learn 進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)之前，我們需要導(dǎo)入數(shù)據(jù)。Scikit-learn 提供了大量的內(nèi)置數(shù)據(jù)集供我們使用，這些數(shù)據(jù)集非常適合初學(xué)者用來練習(xí)和學(xué)習(xí)。

下面的例子展示了如何導(dǎo)入 Scikit-learn 的內(nèi)置數(shù)據(jù)集：

from sklearn import datasets
# 導(dǎo)入 iris 數(shù)據(jù)集
iris = datasets.load_iris()
# 導(dǎo)入 digits 數(shù)據(jù)集
digits = datasets.load_digits()

二、數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要步驟之一。Scikit-learn 提供了一些工具幫助我們進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化、缺失值處理等。

下面的例子展示了如何使用 Scikit-learn 進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理：

from sklearn import preprocessing
# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)
X = [[ 1., -1.,  2.],
     [ 2.,  0.,  0.],
     [ 0.,  1., -1.]]
# 創(chuàng)建 scaler 對(duì)象
scaler = preprocessing.StandardScaler()
# 訓(xùn)練 scaler 對(duì)象
scaler.fit(X)
# 使用 scaler 對(duì)象轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)
X_scaled = scaler.transform(X)

三、選擇和訓(xùn)練模型

Scikit-learn 提供了大量的機(jī)器學(xué)習(xí)模型供我們選擇，包括回歸模型、分類模型、聚類模型等。在選擇模型后，我們需要使用數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練。

下面的例子展示了如何選擇和訓(xùn)練模型：

from sklearn import svm
# 創(chuàng)建 SVC 對(duì)象
clf = svm.SVC(gamma=0.001, C=100.)
# 使用 digits 數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)和標(biāo)簽訓(xùn)練模型
clf.fit(digits.data[:-1], digits.target[:-1])

四、評(píng)估模型

在訓(xùn)練模型后，我們需要評(píng)估模型的性能。Scikit-learn 提供了一些工具幫助我們評(píng)估模型，包括交叉驗(yàn)證、各種評(píng)估指標(biāo)等。

下面的例子展示了如何評(píng)估模型：

from sklearn import metrics
# 使用模型進(jìn)行預(yù)測
predicted = clf.predict(digits.data[-1:])
# 計(jì)算預(yù)測的準(zhǔn)確率
accuracy = metrics.accuracy_score(digits.target[-1:], predicted)
print("準(zhǔn)確率：", accuracy)

五、結(jié)論

在這篇文章中，我們介紹了 Scikit-learn 的基本使用，包括數(shù)據(jù)導(dǎo)入、數(shù)據(jù)預(yù)處理、選擇和訓(xùn)練模型，以及評(píng)估模型。掌握了這些基礎(chǔ)知識(shí)，你就可以開始使用 Scikit-learn 進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)了。

六、更進(jìn)一步

然而，值得注意的是，機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)深度且廣泛的領(lǐng)域，Scikit-learn 提供的工具和功能遠(yuǎn)不止這些。例如，你還可以使用 Scikit-learn 進(jìn)行特征選擇和降維、模型選擇、超參數(shù)優(yōu)化等高級(jí)操作。同時(shí)，Scikit-learn 還提供了一些實(shí)用的函數(shù)，幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)和模型，例如可視化工具、模型解釋工具等。

此外，Scikit-learn 有一個(gè)非?；钴S的社區(qū)，你可以在社區(qū)中找到大量的教程和例子，這些都是學(xué)習(xí) Scikit-learn 的好資源。

希望你能通過學(xué)習(xí)和使用 Scikit-learn，享受到機(jī)器學(xué)習(xí)帶來的樂趣，并在你的項(xiàng)目中取得成功。

到此這篇關(guān)于Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫之Scikit-learn基本用法詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫Scikit-learn內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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