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一、引言
scikit-learn，作為Python中最為風行的呆板進修庫之一，以其簡單易用、功能富強而遭到眾多開辟者跟研究者的愛好。本文將經由過程一系列實戰項目案例分析，揭秘scikit-learn的富強利用，幫助讀者解鎖呆板進修利用之道。
二、實戰項目案例分析
1. 鳶尾花分類
項目背景：鳶尾花數據集是呆板進修範疇中最經典的數據集之一，包含150個樣本，每個樣本有4個特徵。
實現步調：
- 導入須要的庫：
import sklearn.datasets as datasets - 載入數據集：
iris = datasets.load_iris() - 數據預處理：停止特徵縮放跟分割數據集為練習集跟測試集。
- 抉擇模型：抉擇邏輯回歸模型。
- 練習模型：
model = LogisticRegression().fit(X_train, y_train) - 猜測跟評價：利用測試集停止猜測，並打算正確率。
代碼示例：
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
# 載入數據集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# 數據預處理
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)
# 抉擇模型
model = LogisticRegression()
# 練習模型
model.fit(X_train, y_train)
# 猜測跟評價
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"正確率：{accuracy}")
2. 房價猜測
項目背景：房價猜測是一個典範的回歸成績，經由過程呆板進修模型猜測房價。
實現步調：
- 導入須要的庫：
import pandas as pd - 載入數據集：利用pandas讀取CSV文件。
- 數據預處理：停止特徵工程、缺掉值處理等。
- 抉擇模型：抉擇線性回歸模型。
- 練習模型：
model = LinearRegression().fit(X_train, y_train) - 猜測跟評價：利用測試集停止猜測，並打算R²值。
代碼示例：
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score
# 載入數據集
data = pd.read_csv("house_prices.csv")
X = data.drop("Price", axis=1)
y = data["Price"]
# 數據預處理
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 抉擇模型
model = LinearRegression()
# 練習模型
model.fit(X_train, y_train)
# 猜測跟評價
y_pred = model.predict(X_test)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print(f"R²值：{r2}")
3. 信用評分猜測
項目背景：信用評分猜測是一個典範的二分類成績，經由過程呆板進修模型猜測客戶能否會違約。
實現步調：
- 導入須要的庫：
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier - 載入數據集：利用pandas讀取CSV文件。
- 數據預處理：停止特徵工程、缺掉值處理等。
- 抉擇模型：抉擇決定樹分類器。
- 練習模型：
model = DecisionTreeClassifier().fit(X_train, y_train) - 猜測跟評價：利用測試集停止猜測，並打算F1分數。
代碼示例：
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import f1_score
# 載入數據集
data = pd.read_csv("credit_scoring.csv")
X = data.drop("Default", axis=1)
y = data["Default"]
# 數據預處理
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 抉擇模型
model = DecisionTreeClassifier()
# 練習模型
model.fit(X_train, y_train)
# 猜測跟評價
y_pred = model.predict(X_test)
f1 = f1_score(y_test, y_pred)
print(f"F1分數：{f1}")
三、總結
經由過程以上實戰項目案例分析，我們可能看到scikit-learn在處理現實成績中的利用價值。經由過程公道抉擇模型、停止數據預處理跟模型評價，我們可能構建出高效的呆板進修模型。盼望本文能幫助讀者解鎖呆板進修利用之道，更好地利用scikit-learn庫。