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Sklearn 快速入门

from http://blog.csdn.net/aliceyangxi1987/article/details/71079505

学习资料:大家可以去莫烦的学习网站学到更多的知识。

本文结构:

  • Sklearn 简介
  • 选择模型流程
  • 应用模型

Sklearn 简介

Scikit learn 也简称 sklearn, 是机器学习领域当中最知名的 Python 模块之一.

Sklearn 包含了很多种机器学习的方式:

  • Classification 分类
  • Regression 回归
  • Clustering 非监督分类
  • Dimensionality reduction 数据降维
  • Model Selection 模型选择
  • Preprocessing 数据预处理

选择模型流程

学习 Sklearn 时,不要直接去用,先了解一下都有什么模型方法,然后选择适当的方法,来达到你的目标。

Sklearn 官网提供了一个流程图,蓝色圆圈内是判断条件,绿色方框内是可以选择的算法:

Sklearn 快速入门

从 START 开始,首先看数据的样本是否 >50,小于则需要收集更多的数据。

由图中,可以看到算法有四类,分类,回归,聚类,降维

其中 分类和回归是监督式学习,即每个数据对应一个 label。
聚类 是非监督式学习,即没有 label。
另外一类是 降维,当数据集有很多很多属性的时候,可以通过 降维 算法把属性归纳起来。例如 20 个属性只变成 2 个,注意,这不是挑出 2 个,而是压缩成为 2 个,它们集合了 20 个属性的所有特征,相当于把重要的信息提取的更好,不重要的信息就不要了。

然后看问题属于哪一类问题,是分类还是回归,还是聚类,就选择相应的算法。
当然还要考虑数据的大小,例如 100K 是一个阈值。

可以发现有些方法是既可以作为分类,也可以作为回归,例如 SGD


应用模型

Sklearn 把所有机器学习的模式整合统一起来了,学会了一个模式就可以通吃其他不同类型的学习模式。

例如,分类器,

Sklearn 本身就有很多数据库,可以用来练习。
我们用其中 Iris 的数据为例,这种花有四个属性,花瓣的长宽,茎的长宽,根据这些属性把花分为三类。

我们要用 分类器 去把四种类型的花分开。

Sklearn 快速入门

今天用 KNN classifier,就是选择几个临近点,综合它们做个平均来作为预测值。

使用模型的步骤:

  1. 导入模块
  2. 创建数据
  3. 建立模型-训练-预测

1. 导入模块

from __future__ import print_function
from sklearn import datasets
from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

2. 创建数据

加载 iris 的数据,把属性存在 X,类别标签存在 y

iris = datasets.load_iris()
iris_X = iris.data
iris_y = iris.target

观察一下数据集,X 有四个属性,y 有 0,1,2 三类:

print(iris_X[:2, :])
print(iris_y)

"""
[[ 5.1  3.5  1.4  0.2]
 [ 4.9  3.   1.4  0.2]]
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
 2 2]
 """

把数据集分为训练集和测试集,其中 test_size=0.3,即测试集占总数据的 30%:

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    iris_X, iris_y, test_size=0.3)

可以看到分开后的数据集,顺序也被打乱,这样更有利于学习模型:

print(y_train)

"""
[2 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 2 1 1 1 0 2 2 1 1 1 1 0 2 2 0 2 2 2 2 2 0 1 2 2
 2 2 2 2 0 1 2 2 1 1 1 0 0 1 2 0 1 0 1 0 1 2 2 0 1 2 2 2 1 1 1 1 2 2 2 1 0
 1 1 0 0 0 2 0 1 0 0 1 2 0 2 2 0 0 2 2 2 1 2 0 0 2 1 2 0 0 1 2]
 """

3. 定义模型-训练模型-预测

定义模块方式 KNeighborsClassifier()
fit 来训练 training data,这一步就完成了训练的所有步骤,
后面的 knn 就已经是训练好的模型,可以直接用来 predict 测试集的数据,
对比用模型预测的值与真实的值,可以看到大概模拟出了数据,但是有误差,是不会完完全全预测正确的。

knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(X_train, y_train)
print(knn.predict(X_test))
print(y_test)

"""
[2 0 0 1 2 2 0 0 0 1 2 2 1 1 2 1 2 1 0 0 0 2 1 2 0 0 0 0 1 0 2 0 0 2 1 0 1
 0 0 1 0 1 2 0 1]
[2 0 0 1 2 1 0 0 0 1 2 2 1 1 2 1 2 1 0 0 0 2 1 2 0 0 0 0 1 0 2 0 0 2 1 0 1
 0 0 1 0 1 2 0 1]
 """

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原创文章,作者:xsmile,如若转载,请注明出处:http://www.17bigdata.com/sklearn-%e5%bf%ab%e9%80%9f%e5%85%a5%e9%97%a8/

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