from sklearn.metrics import classification_report print(classification_report(y_test, y_pred))

时间: 2024-01-01 08:08:09 浏览: 65

ML神器：sklearn的快速使用及入门

### ML神器：sklearn的快速使用及入门 #### 一、获取数据 **1.1 导入sklearn数据集** 在开始机器学习项目之前，首先需要获取数据。`sklearn`内置了一些常用的数据集，方便用户进行实验和学习。要使用这些数据集，需要先导入`datasets`模块： ```python from sklearn import datasets ``` 常见的数据集包括鸢尾花（Iris）、波士顿房价等。例如，加载鸢尾花数据集的代码如下： ```python iris = datasets.load_iris() X = iris.data # 特征向量 y = iris.target # 样本标签 ``` **1.2 创建数据集** 除了使用`sklearn`提供的数据集外，还可以自定义数据集。例如，使用`make_classification`生成分类问题的数据集： ```python from sklearn.datasets import make_classification X, y = make_classification(n_samples=6, n_features=5, n_informative=2, n_redundant=2, n_classes=2, n_clusters_per_class=2, scale=1.0, random_state=20) ``` - `n_samples`: 指定样本数量。 - `n_features`: 特征数量。 - `n_informative`: 告知算法有多少特征是有信息的。 - `n_redundant`: 冗余特征数量。 - `n_classes`: 分类数目。 - `n_clusters_per_class`: 每个类别的簇数量。 - `scale`: 控制特征间的方差大小。 - `random_state`: 设置随机种子，确保结果可复现。 #### 二、数据预处理 **2.1 数据归一化** 数据预处理是机器学习的重要步骤，常见的预处理方法之一就是数据归一化，使数据处于相同尺度上，避免某些特征因数值范围过大而主导模型训练。 - **基于均值和标准差的标准化**： ```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler().fit(X_train) X_train_scaled = scaler.transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) ``` - **最小最大缩放**： ```python from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)).fit(X_train) X_train_scaled = scaler.transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) ``` **2.2 正则化** 正则化用于调整样本的规模，使得每个样本的范数为1。这在计算样本间的距离或相似度时非常重要。 ```python from sklearn.preprocessing import Normalizer normalizer = Normalizer().fit(X) # fit does nothing X_normalized = normalizer.transform(X) ``` #### 三、训练建模完成数据预处理后，可以使用`sklearn`中的各种算法进行模型训练。常见的算法包括逻辑回归、决策树、支持向量机等。 **3.1 逻辑回归** ```python from sklearn.linear_model import LogisticRegression model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) ``` **3.2 决策树** ```python from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier model = DecisionTreeClassifier() model.fit(X_train, y_train) ``` **3.3 支持向量机** ```python from sklearn.svm import SVC model = SVC(kernel='linear') model.fit(X_train, y_train) ``` #### 四、模型评估模型训练完成后，需要对其进行评估。常见的评估指标有准确率、精确率、召回率、F1分数等。 ```python from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score y_pred = model.predict(X_test) print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred)) print("Precision:", precision_score(y_test, y_pred)) print("Recall:", recall_score(y_test, y_pred)) print("F1 Score:", f1_score(y_test, y_pred)) ``` #### 五、预测利用训练好的模型进行预测。 ```python predictions = model.predict(new_data) ``` 通过上述步骤，可以快速入门`sklearn`并构建基本的机器学习模型。在整个过程中，`sklearn`提供了丰富的API和工具，极大地简化了开发过程，使得初学者能够快速掌握机器学习的基本技能，并进行实际应用。

这段代码使用了 `sklearn.metrics` 模块中的 `classification_report` 函数来生成分类器的评估报告。这个函数需要传入两个参数：`y_test` 表示测试集的目标值，`y_pred` 表示分类器在测试集上的预测结果。函数会计算各种分类指标，包括准确率（precision）、召回率（recall）、F1值（F1-score）等，并将结果以表格形式输出。这个评估报告可以帮助我们了解分类器的性能表现，进而对模型进行调优或选择合适的模型。

阅读全文

from sklearn.metrics import classification_report print(classification_report(y_test, y_pred))

相关推荐

掌握sklearn实现鸢尾花KNN分类实战教程

快速上手ML：sklearn数据处理与模型构建

from sklearn.metrics import classification_report ... pred_test = log_model.predict(X_test) print(classification_report(y_test,pred_test))

from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix y_pred =best_dt.predict(X_test) print(classification_report(y_test,y_pred)举例并解释说明

from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix y_pred =knn_model.predict(X_test) print(classification_report(y_test,y_pred))分别解释各行代码

from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix score1=accuracy_score(y_train,x_blend) y_pred=meta_model.predict(x_test) score2=accuracy_score(y_test,y_pred) print(score1,score2) 报错

怎么解决from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix x_pred=lr.predict(x_train) score1=accuracy_score(y_train,x_pred) y_pred=lr.predict(x_test) score2=accuracy_score(y_test,y_pred) print(score1 , score2)问题

from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix x_pred=meta_model.predict(x_blend) score1=accuracy_score(y_train,x_pred) y_pred=meta_model.predict(x_test) score2=accuracy_score(y_test,y_pred) print(score1 , score2) 出现不连续错误如何代码解决

掌握scikit-learn实现随机森林算法的技巧

掌握kNN算法及其在Python中的实现

【路径规划】乌燕鸥算法栅格地图机器人最短路径规划【含Matlab仿真 2886期】.zip

最新推荐

【路径规划】乌燕鸥算法栅格地图机器人最短路径规划【含Matlab仿真 2886期】.zip

【路径规划】生物地理算法栅格地图机器人最短路径规划【含Matlab仿真 2914期】.zip

【路径规划】冠状病毒群体免疫算法栅格地图机器人路径规划【含Matlab仿真 2818期】.zip

在 GPU 上计算的各种样条算法.zip

Raspberry Pi OpenCL驱动程序安装与QEMU仿真指南

管理建模和仿真的文件

Fluent UDF实战攻略：案例分析与高效代码编写

如何使用DPDK技术在云数据中心中实现高效率的流量监控与网络安全分析？

Apache RocketMQ Go客户端：全面支持与消息处理功能

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"