文章目录
- 极简sklearn上手教程，快速体验特性
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- [1. **环境搭建与安装**](#1. 环境搭建与安装)
- [2. **用户指南：监督学习模块 - 线性模型**](#2. 用户指南：监督学习模块 - 线性模型)
- [3. **模型评估与选择 - 超参数调优**](#3. 模型评估与选择 - 超参数调优)
- [4. **数据预处理与转换 - 标准化**](#4. 数据预处理与转换 - 标准化)
- [5. **统计检验与依赖分析 - 部分依赖图**](#5. 统计检验与依赖分析 - 部分依赖图)
- [6. **大规模计算与性能优化 - 并行计算**](#6. 大规模计算与性能优化 - 并行计算)
极简sklearn上手教程，快速体验特性
1. 环境搭建与安装
python
# 在命令行中使用pip安装scikit-learn
!pip install scikit-learn解释：在Python环境中安装scikit-learn库是学习和使用其功能的第一步。上述代码是在Anaconda或虚拟环境中通过pip工具安装scikit-learn的方法。
2. 用户指南：监督学习模块 - 线性模型
python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3)
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, predictions))解释：这个例子展示了如何使用scikit-learn中的LogisticRegression线性模型对鸢尾花数据集进行分类。首先加载数据并划分为训练集和测试集，然后训练模型，并评估模型在测试集上的准确率。
3. 模型评估与选择 - 超参数调优
python
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
parameters = {'kernel':('linear', 'rbf'), 'C':[1, 10]}
svc = SVC()
grid_search = GridSearchCV(svc, parameters, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
best_params = grid_search.best_params_
print("Best Parameters: ", best_params)解释：这里使用了GridSearchCV来搜索支持向量机(SVM)的最佳超参数。定义了一个包含不同核函数和惩罚强度的参数网格，然后在训练集上执行交叉验证搜索以找到最优超参数组合。
4. 数据预处理与转换 - 标准化
python
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
# 对特征进行标准化
scaler.fit(X_train)
X_train_scaled = scaler.transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)解释：在这段代码中，我们导入了StandardScaler用于对数据进行标准化（减均值除以标准差）。先用训练集拟合缩放器，然后将其应用于训练集和测试集，确保数据具有相同的尺度。
5. 统计检验与依赖分析 - 部分依赖图
python
from pdpbox import pdp
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
df = pd.read_csv('your_data.csv') # 假设有一个名为'your_data.csv'的数据文件
feature = 'feature_column_name'
target = 'target_column_name'
X = df.drop(columns=[target])
y = df[target]
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X, y)
pdp_interact = pdp.pdp_interact(model=model, dataset=X, model_features=X.columns.tolist(), features=[feature])
# 生成交互式PDP图
pdp_interact.plot_interact(...)解释：这部分需要借助第三方库如pdpbox来实现部分依赖图(Partial Dependence Plot, PDP)。该示例假设已有一个DataFrame和目标列名，训练了一个随机森林分类器，然后计算并可视化某个特征与其他特征间的交互效应。
6. 大规模计算与性能优化 - 并行计算
python
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from joblib import parallel_backend
with parallel_backend('threading'): # 或者使用'multiprocessing'
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, n_jobs=-1)
model.fit(X_train, y_train)解释：对于大规模计算和性能优化，可以利用scikit-learn内置的并行能力。在这个示例中，我们在训练随机森林时开启了多线程并行计算(n_jobs=-1表示使用所有可用的核心)，这可以加快模型训练速度。