Scikit-Learn 基础教程

Scikit-Learn 是一个广泛使用的 Python 机器学习库，旨在为数据科学和机器学习任务提供简洁、高效的工具。本文将介绍 Scikit-Learn 的安装、基本使用以及一些常见的机器学习任务的实现方法。

安装 Scikit-Learn

安装 Scikit-Learn 非常简单，只需使用 pip 包管理器即可：

pip install scikit-learn

安装完成后，可以通过以下命令验证安装是否成功：

import sklearn
print(sklearn.__version__)

Scikit-Learn 的基本使用

下面我们将通过一个简单的线性回归示例来介绍 Scikit-Learn 的基本使用方法。

导入必要的库

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

准备数据

我们生成一些随机数据作为示例：

# 生成随机数据
X = np.random.rand(100, 1) * 10  # 特征
y = 2.5 * X + np.random.randn(100, 1) * 2  # 标签

拆分数据集

将数据集拆分为训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

训练模型

使用线性回归模型进行训练：

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

预测与评估

使用训练好的模型进行预测，并计算均方误差：

y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f'Mean Squared Error: {mse}')

Scikit-Learn 的主要功能

监督学习

Scikit-Learn 提供了多种常见的监督学习算法，包括回归和分类任务。

回归

线性回归（Linear Regression）
决策树回归（Decision Tree Regression）
支持向量回归（Support Vector Regression）
岭回归（Ridge Regression）

from sklearn.linear_model import Ridge

ridge_model = Ridge()
ridge_model.fit(X_train, y_train)

无监督学习

Scikit-Learn 还包括多种无监督学习算法，用于聚类和降维。

聚类

K 均值聚类（K-Means Clustering）
层次聚类（Hierarchical Clustering）
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）

from sklearn.cluster import KMeans

kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)

降维

主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）
t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）

from sklearn.decomposition import PCA

pca = PCA(n_components=2)
X_reduced = pca.fit_transform(X)

模型选择与评估

Scikit-Learn 提供了多种工具用于模型选择、交叉验证和参数调优。

交叉验证

K 折交叉验证（K-Fold Cross Validation）
留一法交叉验证（Leave-One-Out Cross Validation）

from sklearn.model_selection import cross_val_score

scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)

超参数调优

网格搜索（Grid Search）
随机搜索（Random Search）

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

param_grid = {'alpha': [0.1, 1, 10]}
grid_search = GridSearchCV(Ridge(), param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)

数据预处理

数据预处理是机器学习管道中的重要一环，Scikit-Learn 提供了丰富的数据预处理工具。

标准化与归一化

标准化（Standardization）
归一化（Normalization）

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

缺失值填补

使用均值、中位数或众数填补缺失值

from sklearn.impute import SimpleImputer

imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
X_imputed = imputer.fit_transform(X)

编码分类变量

独热编码（One-Hot Encoding）

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

encoder = OneHotEncoder()
X_encoded = encoder.fit_transform(X_categorical)

管道（Pipeline）

Scikit-Learn 的管道工具允许将多个步骤链接在一起，形成一个完整的工作流。这样可以简化代码，并确保数据处理的正确性。

from sklearn.pipeline import Pipeline

pipeline = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler()),
    ('regressor', LinearRegression())
])

pipeline.fit(X_train, y_train)
y_pred = pipeline.predict(X_test)

结论

通过本教程的介绍，你应该对 Scikit-Learn 的安装和基本使用有了初步的了解。Scikit-Learn 是一个功能强大且易于使用的机器学习库，适合从入门到高级的各种机器学习任务。更多详细信息和高级用法，可以参考