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scikit-learn，簡稱sklearn，是Python中一個廣泛使用的機器學(xué)習(xí)庫，它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib這些科學(xué)計算庫之上。sklearn提供了簡單而有效的工具來進行數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析。我們將介紹sklearn中一些關(guān)鍵組件的參數(shù)設(shè)置。

模型構(gòu)建

線性回歸

線性回歸是一種預(yù)測連續(xù)值輸出的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。

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

• X_train 是訓(xùn)練數(shù)據(jù)的特征集。
• y_train 是訓(xùn)練數(shù)據(jù)的目標變量。

邏輯回歸

邏輯回歸用于分類問題，尤其是二分類問題。

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

• solver 參數(shù)用于指定算法，liblinear 是一個常用的選項，適用于小數(shù)據(jù)集。

決策樹分類器

決策樹是一種用于分類和回歸的算法，易于理解和解釋。

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

• criterion 用于指定不純度的度量，gini 或 entropy 是常見的選擇。
• max_depth 控制樹的最大深度，防止過擬合。

隨機森林

隨機森林是一種集成學(xué)習(xí)方法，通過構(gòu)建多個決策樹來進行分類或回歸。

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

• n_estimators 指定森林中樹的數(shù)量。
• random_state 用于確保結(jié)果的可復(fù)現(xiàn)性。

支持向量機

SVM是一種強大的分類器，也可以用于回歸問題。

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

• kernel 指定核函數(shù)類型，linear、rbf、poly 是常見的選擇。
• C 是正則化參數(shù)，控制模型的復(fù)雜度。

K-近鄰

K-近鄰是一種基于實例的分類器，根據(jù)最近的K個鄰居進行決策。

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

• n_neighbors 指定鄰居的數(shù)量。

模型評估

交叉驗證

交叉驗證是一種評估模型泛化能力的技術(shù)。

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

• cv 指定交叉驗證的折數(shù)。

性能指標

不同的性能指標用于評估模型的預(yù)測效果。

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 計算模型的準確率。
• confusion_matrix 顯示混淆矩陣。
• classification_report 提供詳細的分類報告。

特征工程

主成分分析

PCA是一種降維技術(shù)，用于在保留數(shù)據(jù)集中大部分變異性的同時減少特征的數(shù)量。

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

• n_components 指定要保留的主成分數(shù)量。

標準化和歸一化

特征縮放是預(yù)處理數(shù)據(jù)的重要步驟，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 將數(shù)據(jù)標準化到均值為0，標準差為1。
• MinMaxScaler 將特征縮放到給定的范圍內(nèi)，通常是0到1。

通過這些sklearn的關(guān)鍵組件和參數(shù)設(shè)置，可以構(gòu)建、評估和優(yōu)化機器學(xué)習(xí)模型。sklearn的簡潔性和一致性使得機器學(xué)習(xí)任務(wù)變得更加容易和高效。