1. scikit-learn 的核心功能
- 算法库:包含分类、回归、聚类、降维、预处理等经典机器学习算法(如线性回归、决策树、SVM、随机森林、K-means 等)。
- 内置数据集:提供多个经典数据集(如鸢尾花、糖尿病、波士顿房价等),方便快速上手练习。
- 评估工具:支持交叉验证、混淆矩阵、评估指标(准确率、F1分数等)。
- 数据预处理:标准化、特征编码、缺失值处理等功能。
2. 推荐练习方向
(1) 使用内置数据集练习基础任务
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示例 1:分类任务(Iris 数据集)
pythonfrom sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据 iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 训练模型 model = RandomForestClassifier() model.fit(X_train, y_train) # 预测与评估 y_pred = model.predict(X_test) print("准确率:", accuracy_score(y_test, y_pred))
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示例 2:回归任务(波士顿房价数据集)
pythonfrom sklearn.datasets import load_boston from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error boston = load_boston() X, y = boston.data, boston.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) print("均方误差:", mean_squared_error(y_test, y_pred))
(2) 数据预处理与特征工程
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标准化 :
pythonfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X)
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缺失值处理 :
pythonfrom sklearn.impute import SimpleImputer imputer = SimpleImputer(strategy='mean') X_imputed = imputer.fit_transform(X)
(3) 模型调优与交叉验证
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网格搜索(Grid Search) :
pythonfrom sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = {'n_estimators': [10, 50, 100], 'max_depth': [None, 5, 10]} grid_search = GridSearchCV(RandomForestClassifier(), param_grid) grid_search.fit(X_train, y_train) print("最佳参数:", grid_search.best_params_)
3. 推荐学习资源
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官方文档 :
scikit-learn 官网教程提供从基础到高级的详细教程和代码示例。
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经典书籍:
- 《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》(Aurélien Géron 著)
- 《Python机器学习》(Sebastian Raschka 著)
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在线课程:
- Coursera 的《Machine Learning Specialization》(吴恩达)
- Kaggle Learn 的 Scikit-Learn 课程(免费)。
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练习平台:
- Kaggle:参与竞赛或练习项目(如泰坦尼克号生存预测、房价预测等)。
- Google Colab:免费的云端环境,可直接运行代码。
4. 推荐练习项目
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分类任务:
- 鸢尾花分类(Iris Dataset)
- 手写数字识别(Digits Dataset)
- 垃圾邮件分类(使用公开数据集如SpamBase)
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回归任务:
- 波士顿房价预测(Boston Dataset)
- 房价预测(使用 Zillow 或 Kaggle 的房价数据集)
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聚类任务:
- 客户分群(使用人造数据或真实客户数据)
- 图像聚类(如手写数字的无监督分组)
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综合项目:
- 预测糖尿病风险(使用糖尿病数据集)
- 预测用户流失(使用电信客户数据集)
5. 注意事项
- 代码规范:始终划分训练集和测试集,避免数据泄露。
- 可视化 :结合
matplotlib
或seaborn
可视化结果(如特征重要性、决策边界)。 - 性能优化:尝试不同的算法和参数调优,理解过拟合与欠拟合。
通过以上资源和练习,你可以系统地掌握 scikit-learn
的核心功能,并逐步提升机器学习实践能力。如果需要具体代码实现或数据集获取方式,可以进一步提问!