scikit-learn
(通常缩写为sklearn
)是一个用于Python编程语言的强大机器学习库。它提供了各种分类、回归、聚类算法,以及数据预处理、降维和模型评估的工具。以下是sklearn
的基础教程,帮助你开始使用它:
1. 安装scikit-learn
你可以使用pip
来安装scikit-learn
:
bash
pip install scikit-learn
或者,如果你使用conda
作为你的包和环境管理器,可以使用:
bash
conda install scikit-learn
2. 加载数据集
sklearn
自带了一些数据集,比如鸢尾花数据集(Iris dataset)和乳腺癌数据集(Breast Cancer dataset)。这些可以用于快速开始机器学习实验。
python
from sklearn.datasets import load_iris
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data # 特征
y = iris.target # 标签
3. 数据预处理
在将数据输入到机器学习模型之前,通常需要进行一些预处理步骤,如特征缩放或编码分类变量。
python
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 特征缩放
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
4. 划分数据集
通常,我们将数据集划分为训练集和测试集,以便在训练模型后评估其性能。
python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
5. 选择和训练模型
sklearn
提供了各种机器学习算法。以下是一个使用逻辑回归(Logistic Regression)进行分类的示例。
python
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 创建逻辑回归模型实例
model = LogisticRegression()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
6. 评估模型
在训练模型后,我们使用测试集来评估其性能。
python
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算准确度
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")
7. 其他功能
除了上述基础功能外,sklearn
还提供了其他许多功能,如模型调参(通过GridSearchCV
或RandomizedSearchCV
)、交叉验证、特征选择、降维(如PCA)、聚类(如KMeans)等。
8. 示例:使用决策树进行分类
以下是一个使用决策树(Decision Tree)进行分类的示例。
python
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 创建决策树模型实例
tree_model = DecisionTreeClassifier()
# 训练模型
tree_model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集并评估性能(省略了评估步骤,但你可以像上面那样使用accuracy_score)
9. 参考资料
scikit-learn
官方文档:scikit-learn: machine learning in Python --- scikit-learn 1.5.0 documentation- 机器学习书籍和教程,如《Python机器学习基础教程》等。
希望这个基础教程能帮助你开始使用scikit-learn
!
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