python库——sklearn的关键组件和参数设置

2024-08-22 23:44

本文主要是介绍python库——sklearn的关键组件和参数设置,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!

文章目录

    • 模型构建
      • 线性回归
      • 逻辑回归
      • 决策树分类器
      • 随机森林
      • 支持向量机
      • K-近邻
    • 模型评估
      • 交叉验证
      • 性能指标
    • 特征工程
      • 主成分分析
      • 标准化和归一化


scikit-learn,简称sklearn,是Python中一个广泛使用的机器学习库,它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib这些科学计算库之上。sklearn提供了简单而有效的工具来进行数据挖掘和数据分析。我们将介绍sklearn中一些关键组件的参数设置。

模型构建

线性回归

线性回归是一种预测连续值输出的监督学习算法。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
  • X_train 是训练数据的特征集。
  • y_train 是训练数据的目标变量。

逻辑回归

逻辑回归用于分类问题,尤其是二分类问题。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression(solver='liblinear')
model.fit(X_train, y_train)
  • solver 参数用于指定算法,liblinear 是一个常用的选项,适用于小数据集。

决策树分类器

决策树是一种用于分类和回归的算法,易于理解和解释。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
model = DecisionTreeClassifier(criterion='gini', max_depth=3)
model.fit(X_train, y_train)
  • criterion 用于指定不纯度的度量,ginientropy 是常见的选择。
  • max_depth 控制树的最大深度,防止过拟合。

随机森林

随机森林是一种集成学习方法,通过构建多个决策树来进行分类或回归。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
  • n_estimators 指定森林中树的数量。
  • random_state 用于确保结果的可复现性。

支持向量机

SVM是一种强大的分类器,也可以用于回归问题。

from sklearn.svm import SVC
model = SVC(kernel='linear', C=1.0)
model.fit(X_train, y_train)
  • kernel 指定核函数类型,linearrbfpoly 是常见的选择。
  • C 是正则化参数,控制模型的复杂度。

K-近邻

K-近邻是一种基于实例的分类器,根据最近的K个邻居进行决策。

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
model.fit(X_train, y_train)
  • n_neighbors 指定邻居的数量。

模型评估

交叉验证

交叉验证是一种评估模型泛化能力的技术。

from sklearn.model_selection import cross_val_score
scores = cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=5)
  • cv 指定交叉验证的折数。

性能指标

不同的性能指标用于评估模型的预测效果。

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 计算模型的准确率。
  • confusion_matrix 显示混淆矩阵。
  • classification_report 提供详细的分类报告。

特征工程

主成分分析

PCA是一种降维技术,用于在保留数据集中大部分变异性的同时减少特征的数量。

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数量。

标准化和归一化

特征缩放是预处理数据的重要步骤,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 将数据标准化到均值为0,标准差为1。
  • MinMaxScaler 将特征缩放到给定的范围内,通常是0到1。

通过这些sklearn的关键组件和参数设置,可以构建、评估和优化机器学习模型。sklearn的简洁性和一致性使得机器学习任务变得更加容易和高效。

这篇关于python库——sklearn的关键组件和参数设置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/1097737

相关文章

Python如何使用__slots__实现节省内存和性能优化

《Python如何使用__slots__实现节省内存和性能优化》你有想过,一个小小的__slots__能让你的Python类内存消耗直接减半吗,没错,今天咱们要聊的就是这个让人眼前一亮的技巧,感兴趣的... 目录背景:内存吃得满满的类__slots__:你的内存管理小助手举个大概的例子:看看效果如何?1.

Python+PyQt5实现多屏幕协同播放功能

《Python+PyQt5实现多屏幕协同播放功能》在现代会议展示、数字广告、展览展示等场景中,多屏幕协同播放已成为刚需,下面我们就来看看如何利用Python和PyQt5开发一套功能强大的跨屏播控系统吧... 目录一、项目概述:突破传统播放限制二、核心技术解析2.1 多屏管理机制2.2 播放引擎设计2.3 专

Python中随机休眠技术原理与应用详解

《Python中随机休眠技术原理与应用详解》在编程中,让程序暂停执行特定时间是常见需求,当需要引入不确定性时,随机休眠就成为关键技巧,下面我们就来看看Python中随机休眠技术的具体实现与应用吧... 目录引言一、实现原理与基础方法1.1 核心函数解析1.2 基础实现模板1.3 整数版实现二、典型应用场景2

Python实现无痛修改第三方库源码的方法详解

《Python实现无痛修改第三方库源码的方法详解》很多时候,我们下载的第三方库是不会有需求不满足的情况,但也有极少的情况,第三方库没有兼顾到需求,本文将介绍几个修改源码的操作,大家可以根据需求进行选择... 目录需求不符合模拟示例 1. 修改源文件2. 继承修改3. 猴子补丁4. 追踪局部变量需求不符合很

python+opencv处理颜色之将目标颜色转换实例代码

《python+opencv处理颜色之将目标颜色转换实例代码》OpenCV是一个的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows和MacOS操作系统上,:本文主要介绍python+ope... 目录下面是代码+ 效果 + 解释转HSV: 关于颜色总是要转HSV的掩膜再标注总结 目标:将红色的部分滤

Python 中的异步与同步深度解析(实践记录)

《Python中的异步与同步深度解析(实践记录)》在Python编程世界里,异步和同步的概念是理解程序执行流程和性能优化的关键,这篇文章将带你深入了解它们的差异,以及阻塞和非阻塞的特性,同时通过实际... 目录python中的异步与同步:深度解析与实践异步与同步的定义异步同步阻塞与非阻塞的概念阻塞非阻塞同步

Python Dash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践记录

《PythonDash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践记录》Python的PlotlyDash库提供了一种简便且强大的方式来构建和展示互动式数据仪表板,本篇文章将深入探讨如何使用Dash设计一... 目录python Dash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践1. 什么是Plotly Dash?1.1

在C#中调用Python代码的两种实现方式

《在C#中调用Python代码的两种实现方式》:本文主要介绍在C#中调用Python代码的两种实现方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录C#调用python代码的方式1. 使用 Python.NET2. 使用外部进程调用 Python 脚本总结C#调

Python下载Pandas包的步骤

《Python下载Pandas包的步骤》:本文主要介绍Python下载Pandas包的步骤,在python中安装pandas库,我采取的方法是用PIP的方法在Python目标位置进行安装,本文给大... 目录安装步骤1、首先找到我们安装python的目录2、使用命令行到Python安装目录下3、我们回到Py

Python GUI框架中的PyQt详解

《PythonGUI框架中的PyQt详解》PyQt是Python语言中最强大且广泛应用的GUI框架之一,基于Qt库的Python绑定实现,本文将深入解析PyQt的核心模块,并通过代码示例展示其应用场... 目录一、PyQt核心模块概览二、核心模块详解与示例1. QtCore - 核心基础模块2. QtWid