sklearn.datasets

时间: 2023-10-15 16:04:17 浏览: 71

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。

sklearn.datasets是scikit-learn库中的一个模块，用于加载和生成各种标准数据集。它提供了一些方便的函数来获取和处理这些数据集。例如，fetch_20newsgroups_vectorized函数可以加载20个新闻组数据集并将其转换为tf-idf向量，方便进行文本分类任务。[1]另外，make_classification函数可以生成一个二分类的数据集，可以指定样本数量、特征数量、信息特征数量等参数。[2]还有make_circles和make_moons函数可以生成圆形和月亮形状的数据集，用于演示分类算法的性能。[3]这些函数可以帮助我们在机器学习任务中获取和生成数据集，方便进行模型训练和评估。

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