【揭秘数据分析必备】50大热门算法全解析，助你轻松掌握数据科学核心！

数据分析是数据科学的核心，而算法则是数据分析的基石。以下是对50大年夜热点算法的单方面剖析，帮助你轻松控制数据科学的核心。

1. 线性回归（Linear Regression）

线性回归是一种用于猜测持续值的算法，它假设变量之间存在线性关联。

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 猜测
predictions = model.predict(X_test)

2. 逻辑回归（Logistic Regression）

逻辑回归是一种用于猜测团圆值的算法，平日用于二分类成绩。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 猜测
predictions = model.predict(X_test)

3. 决定树（Decision Tree）

决定树是一种基于树的猜测模型，它经由过程一系列的规矩来猜测成果。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 创建决定树范型
model = DecisionTreeClassifier()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 猜测
predictions = model.predict(X_test)

4. 随机丛林（Random Forest）

随机丛林是一种集成进修方法，它结合了多个决定树来进步猜测的正确性。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 创建随机丛林模型
model = RandomForestClassifier()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 猜测
predictions = model.predict(X_test)

5. 支撑向量机（Support Vector Machine）

支撑向量机是一种用于分类跟回归的算法，它经由过程找到一个最优的超平面来分割数据。

from sklearn.svm import SVC

# 创建支撑向量机模型
model = SVC()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 猜测
predictions = model.predict(X_test)

6. K近来邻（K-Nearest Neighbors）

K近来邻是一种基于实例的算法，它经由过程找到近来的K个邻居来猜测成果。

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 创建K近来邻模型
model = KNeighborsClassifier()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 猜测
predictions = model.predict(X_test)

7. 主因素分析（Principal Component Analysis）

主因素分析是一种降维技巧，它经由过程找到数据的重要因素来减少数据的维度。

from sklearn.decomposition import PCA

# 创建主因素分析模型
model = PCA()

# 拟合模型
model.fit(X_train)

# 转换数据
transformed_data = model.transform(X_train)

8. 聚类算法（Clustering Algorithms）

聚类算法用于将数据分为差其余组，罕见的聚类算法包含K均值聚类、档次聚类等。

from sklearn.cluster import KMeans

# 创建K均值聚类模型
model = KMeans(n_clusters=3)

# 拟合模型
model.fit(X_train)

# 聚类
clusters = model.predict(X_train)

9. 聚类档次算法（Hierarchical Clustering）

聚类档次算法是一种基于档次构造的聚类方法，它经由过程逐步兼并或决裂数据点来构成聚类。

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering

# 创建聚类档次算法模型
model = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)

# 拟合模型
model.fit(X_train)

# 聚类
clusters = model.predict(X_train)

10. 朴实贝叶斯（Naive Bayes）

朴实贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的算法，它经由过程打算先验概率跟前提概率来猜测成果。

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

# 创建朴实贝叶斯模型
model = GaussianNB()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 猜测
predictions = model.predict(X_test)

11. 费米那维（Fisher’s Linear Discriminant）

费米那维是一种用于降维跟分类的算法，它经由过程找到一个最优的超平面来分割数据。

from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis

# 创建费米那维模型
model = LinearDiscriminantAnalysis()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 转换数据
transformed_data = model.transform(X_train)

12. K均值聚类（K-Means Clustering）

K均值聚类是一种基于间隔的聚类算法，它经由过程将数据点分配到K个簇中来聚类数据。

from sklearn.cluster import KMeans

# 创建K均值聚类模型
model = KMeans(n_clusters=3)

# 拟合模型
model.fit(X_train)

# 聚类
clusters = model.predict(X_train)

13. 高斯混淆模型（Gaussian Mixture Model）

高斯混淆模型是一种用于聚类跟密度估计的算法，它假设数据由多个高斯分布构成。

from sklearn.mixture import GaussianMixture

# 创建高斯混淆模型模型
model = GaussianMixture(n_components=3)

# 拟合模型
model.fit(X_train)

# 聚类
clusters = model.predict(X_train)

14. DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）

DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，它经由过程辨认高密度地区来聚类数据。

from sklearn.cluster import DBSCAN

# 创建DBSCAN模型
model = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)

# 拟合模型
model.fit(X_train)

# 聚类
clusters = model.labels_

15. ISODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique）

ISODATA是一种基于迭代的聚类算法，它经由过程逐步伐剂聚类核心来聚类数据。

from sklearn.cluster import ISODATA

# 创建ISODATA模型
model = ISODATA(n_clusters=3)

# 拟合模型
model.fit(X_train)

# 聚类
clusters = model.labels_

16. KNN（K-Nearest Neighbors）

KNN是一种基于实例的算法，它经由过程找到近来的K个邻居来猜测成果。

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 创建KNN模型
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 猜测
predictions = model.predict(X_test)

17. 随机梯度降落（Stochastic Gradient Descent）

随机梯度降落是一种用于优化算法的算法，它经由过程迭代更新参数来最小化丧掉函数。

from sklearn.linear_model import SGDClassifier

# 创建随机梯度降落模型
model = SGDClassifier()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 猜测
predictions = model.predict(X_test)

18. L1正则化（L1 Regularization）

L1正则化是一种用于优化算法的算法，它经由过程增加L1处罚项来处罚模型中的参数。

from sklearn.linear_model import Lasso

# 创建L1正则化模型
model = Lasso(alpha=0.1)

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 猜测
predictions = model.predict(X_test)

19. L2正则化（L2 Regularization）

L2正则化是一种用于优化算法的算法，它经由过程增加L2处罚项来处罚模型中的参数。

from sklearn.linear_model import Ridge

# 创建L2正则化模型
model = Ridge(alpha=0.1)

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 猜测
predictions = model.predict(X_test)

20. 穿插验证（Cross-Validation）

穿插验证是一种用于评价模型机能的算法，它经由过程将数据集分为练习集跟验证集来评价模型。

from sklearn.model_selection import cross_val_score

# 创建模型
model = LogisticRegression()

# 穿插验证
scores = cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=5)

21. 网格查抄（Grid Search）

网格查抄是一种用于模型参数优化的算法，它经由过程遍历全部可能的参数组合来找到最佳参数。

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 创建模型
model = LogisticRegression()

# 创建网格查抄
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'penalty': ['l1', 'l2']}

grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5)

# 查抄最佳参数
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 获取最佳参数
best_params = grid_search.best_params_

22. 随机丛林特点抉择（Random Forest Feature Selection）

随机丛林特点抉择是一种用于特点抉择的算法，它经由过程随机丛林的基模型来评价特点的重要性。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 创建随机丛林模型
model = RandomForestClassifier()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 获取特点重要性
feature_importances = model.feature_importances_

23. 递归特点打消（Recursive Feature Elimination）

递归特点打消是一种用于特点抉择的算法，它经由过程递归地删除特点来找到最重要的特点。

from sklearn.feature_selection import RFE

# 创建模型
model = LogisticRegression()

# 创建递归特点打消
selector = RFE(model, n_features_to_select=5)

# 拟合模型
selector.fit(X_train, y_train)

# 获取抉择的特点
selected_features = selector.support_

24. 特点重要性（Feature Importance）

特点重要性是一种用于评价特点重要性的算法，它经由过程模型来评价特点的重要性。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 创建随机丛林模型
model = RandomForestClassifier()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 获取特点重要性
feature_importances = model.feature_importances_

25. 主因素分析（Principal Component Analysis）

主因素分析是一种用于降维的算法，它经由过程找到数据的重要因素来减少数据的维度。

from sklearn.decomposition import PCA

# 创建主因素分析模型
model = PCA(n_components=2)

# 拟合模型
model.fit(X_train)

# 转换数据
transformed_data = model.transform(X_train)

26. 线性断定分析（Linear Discriminant Analysis）

线性断定分析是一种用于降维跟分类的算法，它经由过程找到一个最优的超平面来分割数据。

from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis

# 创建线性断定分析模型
model = LinearDiscriminantAnalysis()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 转换数据
transformed_data = model.transform(X_train)

27. 逻辑回归（Logistic Regression）

逻辑回归是一种用于分类的算法，它经由过程打算先验概率跟前提概率来猜测成果。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 猜测
predictions = model.predict(X_test)

28. 决定树（Decision Tree）

决定树是一种用于分类跟回归的算法，它经由过程一系列的规矩来猜测成果。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 创建决定树范型
model = DecisionTreeClassifier()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 猜测
predictions = model.predict(X_test)

29. 随机丛林（Random Forest）

随机丛林是一种集成进修方法，它结合了多个决定树来进步猜测的正确性。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 创建随机丛林模型
model = RandomForestClassifier()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 猜测
predictions = model.predict(X_test)

30. 支撑向量机（Support Vector Machine）

支撑向量机是一种用于分类跟回归的算法，它经由过程找到一个最优的超平面来分割数据。

from sklearn.svm import SVC

# 创建支撑向量机模型
model = SVC()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 猜测
predictions = model.predict(X_test)

31. K近来邻（K-Nearest Neighbors）

K近来邻是一种基于实例的算法，它经由过程找到近来的K个邻居来猜测成果。

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 创建K近来邻模型
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 猜测
predictions = model.predict(X_test)

32. 主因素分析（Principal Component Analysis）

主因素分析是一种用于降维的算法，它经由过程找到数据的重要因素来减少数据的维度。

from sklearn.decomposition import PCA

# 创建主因素分析模型
model = PCA(n_components=2)

# 拟合模型
model.fit(X_train)

# 转换数据
transformed_data = model.transform(X_train)

33. 线性断定分析（Linear Discriminant Analysis）

线性断定分析是一种用于降维跟分类的算法，它经由过程找到一个最优的超平面来分割数据。

from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis

# 创建线性断定分析模型
model = LinearDiscriminantAnalysis()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 转换数据
transformed_data = model.transform(X_train)

34. 逻辑回归（Logistic Regression）

逻辑回归是一种用于分类的算法，它经由过程打算先验概率跟前提概率来猜测成果。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 猜测
predictions = model.predict(X_test)

35. 决定树（Decision Tree）

决定树是一种用于分类跟回归的算法，它经由过程一系列的规矩来猜测成果。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 创建决定树范型
model = DecisionTreeClassifier()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 猜测
predictions = model.predict(X_test)

36. 随机丛林（Random Forest）

随机丛林是一种集成进修方法，它结合了多个决定树来进步猜测的正确性。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 创建随机丛林模型
model = RandomForestClassifier()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 猜测
predictions = model.predict(X_test)

37. 支撑向量机（Support Vector Machine）

支撑向量机是一种用于分类跟回归的算法，它经由过程找到一个最优的超平面来分割数据。

from sklearn.svm import SVC

# 创建支撑向量机模型
model = SVC()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 猜测
predictions = model.predict(X_test)

38. K近来邻（K-Nearest Neighbors）

K近来邻是一种基于实例的算法，它经由过程找到近来的K个邻居来猜测成果。

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 创建K近来邻模型
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 猜测
predictions = model.predict(X_test)

39. 主因素分析（Principal Component Analysis）

主因素分析是一种用于降维的算法，它经由过程找到数据的重要因素来减少数据的维度。

from sklearn.decomposition import PCA

# 创建主因素分析模型
model = PCA(n_components=2)

# 拟合模型
model.fit(X_train)

# 转换数据
transformed_data = model.transform(X_train)

40. 线性断定分析（Linear Discriminant Analysis）

线性断定分析是一种用于降维跟分类的算法，它经由过程找到一个最优的超平面来分割数据。

from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis

# 创建线性断定分析模型
model = LinearDiscriminantAnalysis()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 转换数据
transformed_data = model.transform(X_train)

41. 逻辑回归（Logistic Regression）

逻辑回归是一种用于分类的算法，它经由过程打算先验概率跟前提概率来猜测成果。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 猜测
predictions = model.predict(X_test)

42. 决定树（Decision Tree）

决定树是一种用于分类跟回归的算法，它经由过程一系列的规矩来猜测成果。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 创建决定树范型
model = DecisionTreeClassifier()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 猜测
predictions = model.predict(X_test)

43. 随机丛林（Random Forest）

随机丛林是一种集成进修方法，它结合了多个决定树来进步猜测的正确性。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 创建随机丛林模型
model = RandomForestClassifier()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 猜测
predictions = model.predict(X_test)

44. 支撑向量机（Support Vector Machine）

支撑向量机是一种用于分类跟回归的算法，它经由过程找到一个最优的超平面来分割数据。

from sklearn.svm import SVC

# 创建支撑向量机模型
model = SVC()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 猜测
predictions = model.predict(X_test)

45. K近来邻（K-Nearest Neighbors）

K近来邻是一种基于实例的算法，它经由过程找到近来的K个邻居来猜测成果。

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