《机器学习》—— 经典机器学习算法的导入方法

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在Python中,传统机器学习算法主要通过一些流行的库来调用和实现,其中最著名的是scikit-learn(简称sklearn)。 scikit-learn提供了大量的算法和工具,用于数据挖掘和数据分析,包括分类、回归、聚类、降维等。以下是一些常见算法的导入示例:
scikit-learn中,如果你只需要导入某个具体的算法而不立即使用它(比如,先导入算法,然后在其他地方或稍后使用),你可以直接从 scikit-learn的相应模块中导入该算法。以下是一些常见算法的导入示例:

线性回归

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from sklearn.linear_model import LinearRegression

逻辑回归

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from sklearn.linear_model import LogisticRegression

决策树分类器

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from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

决策树回归器

python 复制代码
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor

随机森林分类器

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from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

随机森林回归器

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from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

支持向量机分类器

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from sklearn.svm import SVC

K近邻分类器

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from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

K近邻回归器

python 复制代码
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor

朴素贝叶斯分类器

对于高斯朴素贝叶斯(适用于特征变量为连续型的情况):

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from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

对于多项式朴素贝叶斯(适用于特征变量为离散型的情况):

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from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

XGBoost

注意:虽然XGBoost不是scikit-learn的原生库,但它非常流行且可以很好地与scikit-learn一起使用。安装XGBoost后,你可以这样导入:

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from xgboost import XGBClassifier  # 对于分类问题
from xgboost import XGBRegressor   # 对于回归问题

KMeans 聚类

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from sklearn.cluster import KMeans

DBSCAN 聚类

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from sklearn.cluster import DBSCAN

PCA 降维

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from sklearn.decomposition import PCA

在导入算法后,你可以创建该算法的实例,并通过调用其方法来训练模型、进行预测等。不过,请注意,在使用某些算法(如XGBoost)之前,你可能需要先安装对应的库(如pip install xgboost)。

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