Scikit-learn使用步骤?使用场景?

2024-06-10 11:04

本文主要是介绍Scikit-learn使用步骤?使用场景?,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

Scikit-learn(简称sklearn)是Python中一个非常流行的机器学习库,它提供了广泛的机器学习算法和工具,用于数据分析、特征工程、模型训练、模型评估等任务。以下是一个关于sklearn的基础教程,内容将按照几个主要部分进行分点表示和归纳:

1. 简介

  • sklearn是什么:Scikit-learn(sklearn)是一个基于Python的开源机器学习库,建立在NumPy、SciPy和matplotlib等科学计算库的基础上。
  • 用途:用于解决各种机器学习任务,如分类、回归、聚类、降维等。

2. 机器学习算法

  • 监督学习
    • 分类算法:逻辑回归、支持向量机(SVM)、决策树、随机森林、K近邻(KNN)等。
    • 回归算法:线性回归、岭回归、套索回归等。
  • 无监督学习
    • 聚类算法:K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。
    • 降维算法:主成分分析(PCA)、t-SNE等。

3. 应用场景

  • 自然语言处理:文本分类、情感分析、文本生成等。
  • 计算机视觉:图像分类、图像识别、图像分割等。
  • 推荐系统:用户推荐、商品推荐等。
  • 欺诈检测:欺诈检测、异常检测等。
  • 医学诊断:医学诊断、疾病预测等。

4. 使用sklearn的一般步骤

  1. 数据预处理
    • 数据清洗:处理缺失值、异常值等。
    • 数据标准化或归一化:使数据具有统一的尺度。
    • 特征工程:选择或创建新的特征以改善模型性能。
  2. 模型训练
    • 使用训练数据训练机器学习模型。
    • 可能涉及超参数调优。
  3. 模型评估
    • 使用评估指标(如准确率、召回率、F1分数、均方误差等)评估模型性能。
    • 可以使用交叉验证等方法来更准确地评估模型。
  4. 模型部署
    • 将训练好的模型部署到生产环境中进行预测。

5. sklearn的特色功能

  • 一致的API设计:使得sklearn的使用非常直观和易于上手。
  • 丰富的文档和示例代码:提供了大量的教程和示例代码,帮助用户快速学习和掌握。
  • 模型选择和评估工具:如交叉验证、网格搜索等,帮助用户选择和优化模型。
  • 数据预处理和特征工程工具:如数据标准化、归一化、PCA等,帮助用户更好地处理数据和提取特征。

6. 示例代码

(由于篇幅限制,这里只提供一个简单的示例代码框架,实际使用时需要填充具体的数据和参数)

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score# 加载数据(这里假设已经有了X_data和y_data)
# ...# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_data, y_data, test_size=0.2, random_state=42)# 初始化模型(这里以随机森林分类器为例)
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)# 进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Accuracy: {accuracy}')

这个教程简要介绍了sklearn的基础内容和使用方法,希望对你有所帮助!

这篇关于Scikit-learn使用步骤?使用场景?的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1047986

相关文章

中文分词jieba库的使用与实景应用(一)

知识星球:https://articles.zsxq.com/id_fxvgc803qmr2.html 目录 一.定义: 精确模式(默认模式): 全模式: 搜索引擎模式: paddle 模式(基于深度学习的分词模式): 二 自定义词典 三.文本解析   调整词出现的频率 四. 关键词提取 A. 基于TF-IDF算法的关键词提取 B. 基于TextRank算法的关键词提取

Hadoop企业开发案例调优场景

需求 (1)需求:从1G数据中,统计每个单词出现次数。服务器3台,每台配置4G内存,4核CPU,4线程。 (2)需求分析: 1G / 128m = 8个MapTask;1个ReduceTask;1个mrAppMaster 平均每个节点运行10个 / 3台 ≈ 3个任务(4    3    3) HDFS参数调优 (1)修改:hadoop-env.sh export HDFS_NAMENOD

使用SecondaryNameNode恢复NameNode的数据

1)需求: NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了,如何恢复NameNode 此种方式恢复的数据可能存在小部分数据的丢失。 2)故障模拟 (1)kill -9 NameNode进程 [lytfly@hadoop102 current]$ kill -9 19886 (2)删除NameNode存储的数据(/opt/module/hadoop-3.1.4/data/tmp/dfs/na

Hadoop数据压缩使用介绍

一、压缩原则 (1)运算密集型的Job,少用压缩 (2)IO密集型的Job,多用压缩 二、压缩算法比较 三、压缩位置选择 四、压缩参数配置 1)为了支持多种压缩/解压缩算法,Hadoop引入了编码/解码器 2)要在Hadoop中启用压缩,可以配置如下参数

Makefile简明使用教程

文章目录 规则makefile文件的基本语法:加在命令前的特殊符号:.PHONY伪目标: Makefilev1 直观写法v2 加上中间过程v3 伪目标v4 变量 make 选项-f-n-C Make 是一种流行的构建工具,常用于将源代码转换成可执行文件或者其他形式的输出文件(如库文件、文档等)。Make 可以自动化地执行编译、链接等一系列操作。 规则 makefile文件

使用opencv优化图片(画面变清晰)

文章目录 需求影响照片清晰度的因素 实现降噪测试代码 锐化空间锐化Unsharp Masking频率域锐化对比测试 对比度增强常用算法对比测试 需求 对图像进行优化,使其看起来更清晰,同时保持尺寸不变,通常涉及到图像处理技术如锐化、降噪、对比度增强等 影响照片清晰度的因素 影响照片清晰度的因素有很多,主要可以从以下几个方面来分析 1. 拍摄设备 相机传感器:相机传

pdfmake生成pdf的使用

实际项目中有时会有根据填写的表单数据或者其他格式的数据,将数据自动填充到pdf文件中根据固定模板生成pdf文件的需求 文章目录 利用pdfmake生成pdf文件1.下载安装pdfmake第三方包2.封装生成pdf文件的共用配置3.生成pdf文件的文件模板内容4.调用方法生成pdf 利用pdfmake生成pdf文件 1.下载安装pdfmake第三方包 npm i pdfma

零基础学习Redis(10) -- zset类型命令使用

zset是有序集合,内部除了存储元素外,还会存储一个score,存储在zset中的元素会按照score的大小升序排列,不同元素的score可以重复,score相同的元素会按照元素的字典序排列。 1. zset常用命令 1.1 zadd  zadd key [NX | XX] [GT | LT]   [CH] [INCR] score member [score member ...]

git使用的说明总结

Git使用说明 下载安装(下载地址) macOS: Git - Downloading macOS Windows: Git - Downloading Windows Linux/Unix: Git (git-scm.com) 创建新仓库 本地创建新仓库:创建新文件夹,进入文件夹目录,执行指令 git init ,用以创建新的git 克隆仓库 执行指令用以创建一个本地仓库的

【北交大信息所AI-Max2】使用方法

BJTU信息所集群AI_MAX2使用方法 使用的前提是预约到相应的算力卡,拥有登录权限的账号密码,一般为导师组共用一个。 有浏览器、ssh工具就可以。 1.新建集群Terminal 浏览器登陆10.126.62.75 (如果是1集群把75改成66) 交互式开发 执行器选Terminal 密码随便设一个(需记住) 工作空间:私有数据、全部文件 加速器选GeForce_RTX_2080_Ti