Sklearn 入门

  1. 导入必要的库和模块：
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

  1. 获取和准备数据： 在开始建模之前，需要有一个数据集。scikit-learn支持多种数据格式，包括NumPy数组、Pandas数据框、CSV文件等。确保数据已经准备好并加载到适当的数据结构中。

  2. 划分数据集： 通常，你需要将数据集划分为训练集和测试集，以便在模型训练和评估中使用不同的数据。你可以使用train_test_split函数来实现这一点。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

这将数据划分为80%的训练数据和20%的测试数据。

  1. 选择模型： 选择适当的模型来解决你的问题。在scikit-learn中，有各种各样的模型，包括线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等。

例如，如果你要解决一个回归问题，可以选择线性回归模型：

model = LinearRegression()
  1. 训练模型： 使用训练数据来训练你的模型。
model.fit(X_train, y_train)
  1. 进行预测： 使用训练好的模型对测试数据进行预测。
y_pred = model.predict(X_test)
  1. 评估模型： 使用合适的评估指标来评估模型的性能。例如，在回归问题中，可以使用均方误差（Mean Squared Error）来衡量模型的性能。
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)

下面是一些sklearn的基本使用方法：

  1. 安装sklearn库：在命令行中使用pip install scikit-learn命令进行安装。

  2. 导入sklearn模块：通常，我们使用以下方式导入sklearn的相关模块：

import sklearn
from sklearn import 模块名
  1. 加载数据集：sklearn提供了很多常用的数据集，可以使用datasets模块来加载数据集。例如，加载Iris数据集的代码如下：

python from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris()

  1. 划分数据集：通常，我们需要将数据集划分为训练集和测试集，以便评估模型的性能。可以使用model_selection模块的train_test_split函数来实现。例如，将数据集划分为训练集和测试集的代码如下：

python from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

  1. 创建模型：根据任务的需求选择合适的机器学习模型，并创建模型对象。例如，创建一个支持向量机（SVM）分类模型的代码如下：

python from sklearn import svm clf = svm.SVC()

  1. 训练模型：使用训练数据集训练模型。可以使用模型对象的fit方法来实现。例如，训练SVM模型的代码如下：

python clf.fit(X_train, y_train)

  1. 预测：使用训练好的模型对新样本进行预测。可以使用模型对象的predict方法来实现。例如，对测试集进行预测的代码如下：

python y_pred = clf.predict(X_test)

  1. 评估模型：使用评估指标来评估模型的性能。sklearn提供了很多评估指标，例如准确率、精确率、召回率等。例如，计算模型准确率的代码如下：

python from sklearn import metrics accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, y_pred)