【揭秘scikit-learn】实战项目案例分析，解锁机器学习应用之道

发布时间：2025-06-08 02:38:24

一、引言

scikit-learn，作为Python中最为风行的呆板进修库之一，以其简单易用、功能富强而遭到众多开辟者跟研究者的爱好。本文将经由过程一系列实战项目案例分析，揭秘scikit-learn的富强利用，帮助读者解锁呆板进修利用之道。

二、实战项目案例分析

1. 鸢尾花分类

项目背景：鸢尾花数据集是呆板进修范畴中最经典的数据集之一，包含150个样本，每个样本有4个特点。

实现步调：

  1. 导入须要的库：import sklearn.datasets as datasets
  2. 加载数据集：iris = datasets.load_iris()
  3. 数据预处理：停止特点缩放跟分割数据集为练习集跟测试集。
  4. 抉择模型：抉择逻辑回归模型。
  5. 练习模型：model = LogisticRegression().fit(X_train, y_train)
  6. 猜测跟评价：利用测试集停止猜测，并打算正确率。

代码示例：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 抉择模型
model = LogisticRegression()

# 练习模型
model.fit(X_train, y_train)

# 猜测跟评价
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"正确率：{accuracy}")

2. 房价猜测

项目背景：房价猜测是一个典范的回归成绩，经由过程呆板进修模型猜测房价。

实现步调：

  1. 导入须要的库：import pandas as pd
  2. 加载数据集：利用pandas读取CSV文件。
  3. 数据预处理：停止特点工程、缺掉值处理等。
  4. 抉择模型：抉择线性回归模型。
  5. 练习模型：model = LinearRegression().fit(X_train, y_train)
  6. 猜测跟评价：利用测试集停止猜测，并打算R²值。

代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score

# 加载数据集
data = pd.read_csv("house_prices.csv")
X = data.drop("Price", axis=1)
y = data["Price"]

# 数据预处理
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 抉择模型
model = LinearRegression()

# 练习模型
model.fit(X_train, y_train)

# 猜测跟评价
y_pred = model.predict(X_test)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print(f"R²值：{r2}")

3. 信用评分猜测

项目背景：信用评分猜测是一个典范的二分类成绩，经由过程呆板进修模型猜测客户能否会违约。

实现步调：

  1. 导入须要的库：from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
  2. 加载数据集：利用pandas读取CSV文件。
  3. 数据预处理：停止特点工程、缺掉值处理等。
  4. 抉择模型：抉择决定树分类器。
  5. 练习模型：model = DecisionTreeClassifier().fit(X_train, y_train)
  6. 猜测跟评价：利用测试集停止猜测，并打算F1分数。

代码示例：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import f1_score

# 加载数据集
data = pd.read_csv("credit_scoring.csv")
X = data.drop("Default", axis=1)
y = data["Default"]

# 数据预处理
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 抉择模型
model = DecisionTreeClassifier()

# 练习模型
model.fit(X_train, y_train)

# 猜测跟评价
y_pred = model.predict(X_test)
f1 = f1_score(y_test, y_pred)
print(f"F1分数：{f1}")

三、总结

经由过程以上实战项目案例分析，我们可能看到scikit-learn在处理现实成绩中的利用价值。经由过程公道抉择模型、停止数据预处理跟模型评价，我们可能构建出高效的呆板进修模型。盼望本文能帮助读者解锁呆板进修利用之道，更好地利用scikit-learn库。