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引言
Scikit-learn 是一個富強的 Python 呆板進修庫，它供給了豐富的演算法跟東西，用於數據預處理、特徵提取、模型練習跟評價等。本文將深刻剖析 Scikit-learn 的實戰案例，並分享一些數據集利用技能，幫助讀者更好地懂得跟利用 Scikit-learn。
一、Scikit-learn 簡介
Scikit-learn 樹破在 NumPy、SciPy 跟 Matplotlib 等庫之上，供給了以下重要功能：
- 數據預處理：包含特徵提取、歸一化跟降維等。
- 模型抉擇：支撐多種分類、回歸跟聚類演算法。
- 模型評價：供給了豐富的模型評價指標跟穿插驗證方法。
- 模型調優：支撐網格查抄跟隨機查抄等超參數調優方法。
- 模型長久化：支撐模型的保存跟載入。
二、實戰案例剖析
1. 鳶尾花分類
鳶尾花數據集是 Scikit-learn 中最常用的數據集之一，用於分類任務。
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 載入數據集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 分別練習集跟測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 創建隨機叢林分類器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
# 練習模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 猜測測試集
y_pred = clf.predict(X_test)
# 評價模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")
2. 波士頓房價猜測
波士頓房價數據集用於回歸任務，猜測房價。
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 載入數據集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target
# 分別練習集跟測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 創建線性回歸模型
lr = LinearRegression()
# 練習模型
lr.fit(X_train, y_train)
# 猜測測試集
y_pred = lr.predict(X_test)
# 評價模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error: {mse}")
三、數據集利用技能
1. 數據預處理
在停止模型練習之前，對數據停止預處理長短常重要的。
- 缺掉值處理：利用
SimpleImputer或IterativeImputer填充缺掉值。 - 特徵標準化：利用
StandardScaler或MinMaxScaler標準化特徵。 - 特徵抉擇：利用
SelectKBest或RFE抉擇重要的特徵。
2. 模型抉擇與調優
- 模型抉擇：根據任務範例抉擇合適的模型，如分類任務利用
RandomForestClassifier，回歸任務利用LinearRegression。 - 超參數調優：利用
GridSearchCV或RandomizedSearchCV停止超參數調優。
3. 模型評價
- 穿插驗證：利用
cross_val_score或cross_validate停止穿插驗證。 - 評價指標：根據任務範例抉擇合適的評價指標，如分類任務利用正確率、召回率、F1 分數，回歸任務利用均方偏差、均方根偏差等。
四、總結
Scikit-learn 是一個功能富強的呆板進修庫，經由過程本文的實戰案例剖析跟數據集利用技能分享，信賴讀者可能更好地懂得跟利用 Scikit-learn。在現實利用中，壹直實驗跟調劑，才幹找到最合適成績的處理打算。