Python机器学习(scikit-learn)：scikit-learn 简介-谢TS的博客.pdf

scikit-learn 是基于 Python 语言的用于预测数据分析的简单高效机器学习库。它提供了用于机器学习的算法，包括 分类、回归、降维 和 聚类。它也提供了用于数据预处理、提取特征、优化超参数和评估模型的模块。scikit-learn 基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 构建。开源，商业可用 - BSD 许可证。 标签划分为训练集，剩余的 25% 作为测试集。这有助于确保评估的准确性，因为模型在未见过的数据上表现良好才是真正的能力体现。 3. 数据预处理 在使用机器学习算法之前，通常需要对原始数据进行预处理。这包括数据清洗（处理缺失值、异常值），特征缩放（如标准化或归一化），以及编码分类变量（如使用独热编码）。scikit-learn 提供了多种工具来处理这些任务，如 SimpleImputer 处理缺失值，StandardScaler 和 MinMaxScaler 进行数值特征缩放，LabelEncoder 和 OneHotEncoder 用于编码分类变量。 4. 特征选择与提取 特征选择是选择对模型预测最相关的特征子集的过程，可以减少过拟合风险并提高模型效率。scikit-learn 提供了各种方法，如 SelectKBest、RFE（递归特征消除）等。特征提取则涉及将原始数据转换为更有用的表示，例如 PCA（主成分分析）用于降维，FeatureHasher 可以将稀疏高维数据转换为低维密集向量。 5. 模型选择与训练 scikit-learn 提供了大量的机器学习模型，涵盖监督学习的各种算法，如逻辑回归、支持向量机、随机森林、神经网络等。每种模型都有其特定的优缺点，适用于不同的问题。模型训练通过调用 fit 方法，将训练数据传递给模型进行学习。 6. 超参数调整 超参数是控制学习过程的参数，不在模型训练过程中学习，需要在模型构建前设定。GridSearchCV 和 RandomizedSearchCV 是 scikit-learn 中用于自动寻找最优超参数组合的工具，通过交叉验证来评估不同参数组合的效果。 7. 模型评估 评估模型的性能通常依赖于适当的评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1 分数、AUC-ROC 曲线等。scikit-learn 提供了这些评估指标的函数，以及 cross_val_score 和 cross_validate 方法来进行交叉验证，以获取更稳定、更具代表性的模型性能。 8. 预测与模型保存 训练好的模型可以用来预测新数据。通过调用 predict 方法，我们可以获得模型对未知数据的预测结果。如果需要在将来使用模型，可以使用 joblib 库将其序列化保存，然后在需要时加载和使用。 9. 集成学习 集成学习是一种将多个弱预测器组合成一个强预测器的方法，如随机森林、梯度提升等。这些方法通过结合多个模型的预测来降低错误率，提高整体性能。 总结起来，scikit-learn 是一个功能强大且易用的机器学习库，提供了完整的机器学习流程支持，从数据预处理到模型选择、训练、评估，再到实际应用。它的灵活性和广泛的应用场景使其成为 Python 中不可或缺的工具，无论是初学者还是经验丰富的数据科学家，都能从中受益。