scikit-learn封装
时间: 2023-12-06 12:03:32 浏览: 22
Scikit-learn(简称sklearn)是一个简单有效的数据挖掘和数据分析工具,它在Numpy、Scipy和Matplotlib的基础上进行了封装,并提供了用户在各种环境下重复使用的功能。Sklearn封装了许多常用的机器学习算法,如分类、回归、聚类、降维等,并提供了完整的工具集来支持数据预处理、特征选择、模型评估和模型优化等任务。Scikit-learn还包含了许多实用的工具函数和数据集,方便用户进行实际应用和实验。
相关问题
Cannot clone object '<keras.engine.sequential.Sequential object at 0x00000204E9E770A0>' (type <class 'keras.engine.sequential.Sequential'>): it does not seem to be a scikit-learn estimator as it does not implement a 'get_params' method.
这个错误提示说明在使用 GridSearchCV 进行交叉验证和网格搜索时,被搜索的模型不是一个 Scikit-learn 估计器,因为它没有实现 `get_params` 方法。`get_params` 方法是一个 Scikit-learn 估计器必须实现的方法,用于获取模型的参数。
在这种情况下,可以使用 KerasClassifier 将 Keras 模型转换为 Scikit-learn 估计器,从而可以在 GridSearchCV 中使用。下面是一个示例:
```python
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
# 将 Keras 模型封装为 Scikit-learn 估计器
estimator = KerasClassifier(build_fn=create_model)
# 使用 GridSearchCV 进行交叉验证和网格搜索
grid = GridSearchCV(estimator=estimator, param_grid=param_grid, cv=3, scoring='accuracy')
```
这里使用 `KerasClassifier` 类将 `create_model` 函数返回的 Keras 模型封装为 Scikit-learn 估计器。然后,使用封装后的估计器进行交叉验证和网格搜索。注意,这里参数 `estimator` 要传入封装后的估计器,而不是原始的 Keras 模型。
scikit-learn 中的 LogisticRegression 逻辑回归模型对 iris 数据,Multiclass classification 中提供的 3 种多分类策略,并对比效果。 提示:进行对比时,要保证数据集划分一致且分析的特征一致。 可从训练集、测试集准确率,和边界可视化角度进行对比,用pycharm写,用IPython解释器 具体内容: (
好的,我会根据您的要求进行回答。首先,我们需要导入需要的库和数据集。您可以在命令行中使用以下命令安装 scikit-learn 库:
```python
pip install scikit-learn
```
然后,我们可以使用以下代码导入库和数据集:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.multiclass import OneVsOneClassifier, OneVsRestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 导入 iris 数据集
iris = load_iris()
X = iris.data[:, :2] # 只选取前两个特征
y = iris.target
```
接下来,我们需要对数据集进行划分,并使用逻辑回归模型进行训练和预测。我们可以定义一个函数来封装这个过程:
```python
def train_and_predict(X_train, X_test, y_train, y_test, model):
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)
# 输出预测值和分类准确率
print("Predicted values:", y_pred)
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))
# 绘制边界可视化图
x_min, x_max = X[:, 0].min() - .5, X[:, 0].max() + .5
y_min, y_max = X[:, 1].min() - .5, X[:, 1].max() + .5
h = .02 # 步长
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h))
Z = model.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
# 将结果绘制成彩色图
Z = Z.reshape(xx.shape)
plt.figure(1, figsize=(4, 3))
plt.pcolormesh(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Paired)
# 绘制训练集和测试集的散点图
plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train, edgecolors='k', cmap=plt.cm.Paired)
plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test, edgecolors='k', cmap=plt.cm.Paired, alpha=0.6)
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.xlim(xx.min(), xx.max())
plt.ylim(yy.min(), yy.max())
plt.show()
```
然后,我们可以分别使用三种多分类策略进行训练和预测,并对比它们的效果:
```python
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 定义逻辑回归模型
logreg = LogisticRegression()
# 使用 One-vs-One 策略
ovo = OneVsOneClassifier(logreg)
print("One-vs-One:")
train_and_predict(X_train, X_test, y_train, y_test, ovo)
# 使用 One-vs-Rest 策略
ovr = OneVsRestClassifier(logreg)
print("One-vs-Rest:")
train_and_predict(X_train, X_test, y_train, y_test, ovr)
# 使用 multinomial 策略
multinomial = LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='lbfgs')
print("Multinomial:")
train_and_predict(X_train, X_test, y_train, y_test, multinomial)
```
以上代码会分别使用 One-vs-One、One-vs-Rest 和 multinomial 这三种多分类策略进行训练和预测,并输出分类准确率和绘制决策边界可视化图。您可以根据需要进行调整和修改。