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Python mlxtend庫數(shù)據(jù)科學和機器學習補充工具功能探索

更新時間：2024年01月22日 11:24:52 作者：小寒聊python

這篇文章主要介紹了Python mlxtend庫數(shù)據(jù)科學和機器學習補充工具功能探索,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進步,早日升職加薪

python庫mlxtend

今天我們來分享一個超強的 python 庫，mlxtend

mlxtend（Machine Learning Extensions）是一個流行的 Python 庫，其中包含「用于數(shù)據(jù)科學和機器學習任務(wù)」的有用工具。它不是替代像 scikit-learn 這樣的主流機器學習庫，而是作為補充，提供一些在這些庫中不常見的功能和工具。

功能及特點

特征選擇與提取：mlxtend 提供了一些用于特征選擇和提取的工具。
模型評估與選擇：該庫提供了一些輔助函數(shù)，用于更容易地評估和比較不同機器學習模型的性能，例如繪制學習曲線、驗證曲線等。
集成方法：mlxtend 包含了實現(xiàn)集成學習技術(shù)的工具，如堆疊（stacking）和投票（voting），這有助于結(jié)合多個模型的預測以提高整體性能。
數(shù)據(jù)可視化：提供了一系列數(shù)據(jù)可視化工具，例如繪制決策邊界、混淆矩陣等，有助于對模型性能進行直觀理解。

庫的安裝

直接使用 pip 進行安裝。

pip install mlxtend

特征選擇

包裝方法是為「特征選擇」而設(shè)計的算法。他們通過評估機器學習模型的性能來評估不同特征子集的重要性。這些方法迭代地添加或刪除特征，根據(jù)模型的性能來衡量其實用性。

包裝方法主要包括順序前向選擇、順序向后選擇、順序向前浮動選擇、順序向后浮動選擇和遞歸特征消除。

在本文中，我們主要介紹順序前向選擇。順序前向選擇（SFS）是一種用于機器學習中特征選擇的包裝方法。它從沒有特征開始，然后逐漸添加它們以構(gòu)建最佳子集。

SFS流程

初始步驟：分別使用每個特征訓練和測試模型，選擇產(chǎn)生最佳性能的特征。

迭代添加：在后續(xù)步驟中，算法測試向現(xiàn)有子集添加的每個可能的新特征。添加最能提高模型性能的特征。

停止標準：此過程持續(xù)進行，直到達到所需的特征數(shù)量。

案例分享

這里，我們使用 scikit-learn 提供的鳶尾花數(shù)據(jù)集。

加載數(shù)據(jù)集

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from mlxtend.feature_selection import SequentialFeatureSelector as SFS

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=1)

scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

應(yīng)用順序前向選擇（SFS）

sfs = SFS(LogisticRegression(),
          k_features='best',
          forward=True,
          floating=False,
          scoring='accuracy',
          cv=5)
sfs = sfs.fit(X_train_scaled, y_train)

繪制模型準確率

import matplotlib.pyplot as plt
from mlxtend.plotting import plot_sequential_feature_selection as plot_sfs

# 打印選擇的特征
print(sfs.subsets_[3]['feature_names'])
# 輸出準確率
print(sfs.subsets_[3]['avg_score'])
#('0', '2', '3')
#0.9523809523809523
# 繪制模型準確率
plot_sfs(sfs.get_metric_dict( )) 
plt.show()