【进阶】机器学习入门：使用scikit-learn

# 1. 机器学习基础

机器学习是人工智能的一个分支，它赋予计算机从数据中学习的能力，而无需明确编程。它涉及算法和模型的开发，这些算法和模型能够识别模式、预测结果并做出决策。

机器学习算法分为两大类：监督学习和无监督学习。监督学习涉及使用标记数据训练模型，其中输入数据与已知输出相关联。无监督学习涉及使用未标记数据训练模型，其中模型必须从数据中发现模式和结构。

# 2. scikit-learn库简介

### 2.1 scikit-learn的安装和基本功能

scikit-learn是一个用于机器学习的Python库，提供了一组易于使用的工具，涵盖了数据预处理、特征工程、模型训练和评估等方面。

#### 安装

pip install scikit-learn

#### 基本功能

scikit-learn提供了以下主要功能：

- **数据预处理：**数据标准化、缩放、编码和特征选择。
- **特征工程：**创建新特征、转换现有特征和减少特征维度。
- **模型训练：**支持各种分类、回归和聚类算法。
- **模型评估：**提供各种指标，如准确率、召回率、F1得分和均方根误差。
- **超参数调优：**通过网格搜索或随机搜索优化模型超参数。
- **模型持久化：**将训练好的模型保存到文件中，以便以后重新使用。

### 2.2 数据预处理和特征工程

数据预处理和特征工程是机器学习中的关键步骤，它们可以显著提高模型的性能。

#### 数据预处理

数据预处理包括以下步骤：

- **缺失值处理：**用平均值、中位数或众数填充缺失值。
- **异常值处理：**删除或替换异常值。
- **数据标准化：**将数据缩放至均值为0，标准差为1。
- **数据编码：**将类别变量转换为数值表示。

#### 特征工程

特征工程包括以下步骤：

- **特征选择：**选择对模型有用的特征。
- **特征转换：**创建新特征或转换现有特征，以提高模型性能。
- **特征降维：**使用主成分分析或奇异值分解等技术减少特征维度。

通过适当的数据预处理和特征工程，可以提高模型的准确性和鲁棒性。

# 3. 分类算法

### 3.1 线性模型：逻辑回归和支持向量机

**3.1.1 逻辑回归**

逻辑回归是一种广义线性模型，用于二分类问题。它通过将输入特征线性组合，并将其映射到一个介于 0 和 1 之间的概率值来工作。

import sklearn.linear_model as lm

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

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

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

**逻辑分析：**

* `X_train` 和 `y_train` 是训练数据，其中 `X_train` 是特征矩阵，`y_train` 是目标变量。
* `model.fit()` 方法使用训练数据训练模型。
* `X_test` 是要预测的新数据。
* `model.predict()` 方法使用训练后的模型预测 `X_test` 的目标变量。

**3.1.2 支持向量机**

支持向量机 (SVM) 是一种非线性分类算法，它通过在特征空间中找到一个最佳超平面来工作，该超平面将不同的类分开。

import sklearn.svm as svm

# 创建 SVM 模型
model = svm.SVC()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)