【进阶篇】数据分析与机器学习集成：Scikit-learn与Pandas的结合应用

# 1.1 数据分析与机器学习集成概述

数据分析和机器学习是两个相辅相成的领域，它们共同为从数据中提取有价值的见解提供了强大的工具。数据分析涉及对数据进行探索、清洗和可视化，以发现模式和趋势。机器学习则利用算法从数据中学习，并根据这些学习做出预测或决策。

将数据分析和机器学习集成在一起，可以创造出强大的解决方案，这些解决方案能够从复杂的数据集中提取有价值的见解。例如，数据分析可以用于识别和预处理机器学习模型所需的数据，而机器学习模型可以用于自动化数据分析任务，例如异常检测和预测建模。

# 2. Scikit-learn库的机器学习算法

Scikit-learn是一个用于机器学习的Python库，它提供了广泛的机器学习算法，包括监督学习和非监督学习算法。

### 2.1 监督学习算法

监督学习算法从标记的数据中学习，其中数据点被关联到已知的标签。Scikit-learn提供了各种监督学习算法，包括：

#### 2.1.1 分类算法

分类算法用于预测离散值，例如：

- **逻辑回归：**一种线性分类器，用于二元分类问题。
- **支持向量机（SVM）：**一种非线性分类器，用于解决线性不可分的问题。
- **决策树：**一种树形结构，用于通过一系列规则对数据进行分类。

# 逻辑回归示例
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测新数据
y_pred = model.predict(X_test)

#### 2.1.2 回归算法

回归算法用于预测连续值，例如：

- **线性回归：**一种线性模型，用于预测连续变量与一个或多个自变量之间的关系。
- **决策树回归：**一种基于决策树的回归算法，用于解决非线性回归问题。
- **支持向量回归（SVR）：**一种基于支持向量机的回归算法，用于解决线性不可分的问题。

# 线性回归示例
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测新数据
y_pred = model.predict(X_test)

### 2.2 非监督学习算法

非监督学习算法从未标记的数据中学习，其中数据点没有关联的标签。Scikit-learn提供了各种非监督学习算法，包括：

#### 2.2.1 聚类算法

聚类算法用于将数据点分组为具有相似特征的组。Scikit-learn提供了各种聚类算法，包括：

- **k-means：**一种基于距离的聚类算法，用于将数据点分组为指定数量的簇。
- **层次聚类：**一种基于层次结构的聚类算法，用于创建数据点的层次聚类。
- **密度聚类：**一种基于密度的聚类算法，用于识别数据点中的稠密区域。

# k-means聚类示例
from sklearn.cluster import KMeans

# 创建k-means聚类器
cluster = KMeans(n_clusters=3)

# 训练聚类器
cluster.fit(X)

# 获取聚类标签
labels = cluster.labels_

#### 2.2.2 降维算法

降维算法用于将高维数据投影到低维空间，同时保留数据中的重要信息。Scikit-learn提供了各种降维算法，包括：

- **主成分分析（PCA）：**一种线性降维算法，用于保留数据中最大的方差。
- **奇异值分解（SVD）：**一种线性降维算法，用于分解矩阵为奇异值、左奇异向量和右奇异向量。
- **t分布邻域嵌入（t