Sklearn机器学习算法应用：实战案例解析，掌握算法精髓，打造机器学习解决方案

# 1. Sklearn简介**

Sklearn（scikit-learn）是一个功能强大的Python库，用于机器学习和数据挖掘。它提供了广泛的算法和工具，涵盖了从数据预处理到模型评估的整个机器学习流程。Sklearn以其易用性、可扩展性和高效性而闻名，使其成为数据科学家和机器学习工程师的热门选择。

Sklearn的算法涵盖了各种机器学习任务，包括分类、回归、聚类和降维。它还提供了用于模型选择、超参数优化和集成学习的工具。通过利用Sklearn的丰富功能，用户可以快速有效地构建和部署机器学习模型，而无需从头开始编写复杂的算法。

# 2. Sklearn算法基础**

**2.1 监督学习算法**

监督学习算法是机器学习中的一类算法，它们从标记的数据中学习，其中每个数据点都关联着一个已知的标签。学习的目标是建立一个模型，该模型可以预测新数据的标签。

**2.1.1 线性回归**

线性回归是一种监督学习算法，用于预测连续值的目标变量。它假设目标变量与特征变量之间存在线性关系。

import sklearn.linear_model as lm

# 创建线性回归模型
model = lm.LinearRegression()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

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

**逻辑分析：**

* `model.fit()` 方法用于拟合模型，其中 `X_train` 是训练数据特征，`y_train` 是训练数据标签。
* `model.predict()` 方法用于预测新数据 `X_test` 的标签，并将其存储在 `y_pred` 中。

**参数说明：**

* `fit()` 方法：
* `X_train`：训练数据特征，形状为 (n_samples, n_features)。
* `y_train`：训练数据标签，形状为 (n_samples,)。
* `predict()` 方法：
* `X_test`：要预测的新数据特征，形状为 (n_samples, n_features)。

**2.1.2 逻辑回归**

逻辑回归是一种监督学习算法，用于预测二元分类问题中的目标变量。它假设目标变量服从伯努利分布。

import sklearn.linear_model as lm

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

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

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

**逻辑分析：**

* `model.fit()` 方法用于拟合模型，其中 `X_train` 是训练数据特征，`y_train` 是训练数据标签。
* `model.predict()` 方法用于预测新数据 `X_test` 的标签，并将其存储在 `y_pred` 中。

**参数说明：**

* `fit()` 方法：
* `X_train`：训练数据特征，形状为 (n_samples, n_features)。
* `y_train`：训练数据标签，形状为 (n_samples,)，取值为 0 或 1。
* `predict()` 方法：
* `X_test`：要预测的新数据特征，形状为 (n_samples, n_features)。

**2.1.3 决策树**

决策树是一种监督学习算法，用于预测分类或回归问题中的目标变量。它通过递归地将数据分割成更小的子集来构建一个树形结构。

import sklearn.tree as tree

# 创建决策树模型
model = tree.DecisionTreeClassifier()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

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

**逻辑分析：**

* `model.fit()` 方法用于拟合模型，其中 `X_train` 是训练数据特征，`y_train` 是训练数据标签。
* `model.predict()` 方法用于预测新数据 `X_test` 的标签，并将其存储在 `y_pred` 中。

**参数说明：**

* `fit()` 方法：
* `X_train`：训练数据特征，形状为 (n_samples, n_features)。
* `y_train`：训练数据标签，形状为 (n_samples,)。
* `predict()` 方法：
* `X_test`：要预测的新数据特征，形状为 (n_samples, n_features)。

# 3. Sklearn算法实战

### 3.1 房价预测案例

#### 3.1.1 数据预处理

**数据加载**

import pandas as pd

# 加载房价数据集
df = pd.read_csv('house_prices.csv')

**数据探索**

# 查看数据信息
df.info()

# 查看数据统计信息
df.describe()

**数据清洗**

* 缺失值处理：使用中位数填充缺失值
* 异常值处理：剔除异常值

# 填充缺失值
df.fillna(df.median()