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scikit-learn 基础教程

scikit-learn 是一个广泛使用的 Python 机器学习库，提供了简单而高效的工具来进行数据挖掘和数据分析。它涵盖了数据预处理、特征选择、模型训练和评估等多个方面。本文将详细介绍 scikit-learn 的基础知识，包括基本概念、常用模块和功能、以及实际应用示例。

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1. scikit-learn 简介

1.1 什么是 scikit-learn？

scikit-learn 是一个开源的 Python 库，用于机器学习和数据挖掘。它提供了一系列简单而高效的工具来处理数据预处理、特征选择、模型训练和评估等任务。scikit-learn 构建于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 之上，并且符合 SciPy 生态系统的设计原则。

1.2 scikit-learn 的主要功能

• 分类：用于将数据分为不同的类别（例如，垃圾邮件分类）。
• 回归：预测连续的数值（例如，房价预测）。
• 聚类：将数据分组为不同的簇（例如，客户细分）。
• 降维：减少数据的维度（例如，PCA）。
• 模型选择：选择和评估模型（例如，交叉验证）。
• 数据预处理：数据清理和特征工程（例如，标准化、归一化）。

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2. 安装 scikit-learn

2.1 安装方法

可以使用 pip 来安装 scikit-learn：

pip install scikit-learn

或者，使用 conda 安装：

conda install scikit-learn

2.2 验证安装

安装完成后，可以通过以下代码验证 scikit-learn 是否安装成功：

import sklearn
print(sklearn.__version__)

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3. scikit-learn 基本使用

3.1 数据加载与预处理

3.1.1 加载数据集

scikit-learn 提供了一些内置的数据集，例如鸢尾花数据集（Iris Dataset）：

from sklearn.datasets import load_iris# 加载鸢尾花数据集
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target

3.1.2 数据拆分

将数据集拆分为训练集和测试集：

from sklearn.model_selection import train_test_split# 拆分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

3.1.3 数据标准化

标准化数据，使其均值为 0，方差为 1：

from sklearn.preprocessing import StandardScalerscaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

3.2 分类模型

3.2.1 逻辑回归

逻辑回归是一种线性分类算法：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train_scaled, y_train)# 预测
y_pred = model.predict(X_test_scaled)# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Accuracy: {accuracy:.2f}')

3.2.2 决策树

决策树是一种基于树结构的分类方法：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier# 创建决策树模型
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)# 预测
y_pred = model.predict(X_test)# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Accuracy: {accuracy:.2f}')

3.3 回归模型

3.3.1 线性回归

线性回归用于预测连续变量：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)# 预测
y_pred = model.predict(X_test)# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f'Mean Squared Error: {mse:.2f}')

3.4 聚类模型

3.4.1 K-Means 聚类

K-Means 是一种常用的聚类算法：

from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt# 创建 K-Means 模型
model = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
model.fit(X)# 获取聚类结果
labels = model.predict(X)# 可视化聚类结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels, cmap='viridis')
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.title('K-Means Clustering')
plt.show()

3.5 降维

3.5.1 主成分分析（PCA）

PCA 用于减少数据维度：

from sklearn.decomposition import PCA# 创建 PCA 模型
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)# 可视化降维后的数据
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=y, cmap='viridis')
plt.xlabel('Principal Component 1')
plt.ylabel('Principal Component 2')
plt.title('PCA of Iris Dataset')
plt.show()

3.6 模型选择与评估

3.6.1 交叉验证

交叉验证用于评估模型的性能：

from sklearn.model_selection import cross_val_score# 创建模型
model = LogisticRegression()# 进行交叉验证
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)print(f'Cross-Validation Scores: {scores}')
print(f'Mean Score: {scores.mean():.2f}')

3.6.2 网格搜索

网格搜索用于调整模型的超参数：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV# 创建模型
model = LogisticRegression()# 定义参数范围
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10],'penalty': ['l1', 'l2']
}# 创建网格搜索
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5)# 训练网格搜索
grid_search.fit(X_train_scaled, y_train)# 输出最佳参数
print(f'Best Parameters: {grid_search.best_params_}')
print(f'Best Score: {grid_search.best_score_:.2f}')

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4. 实战案例

4.1 房价预测

4.1.1 数据准备

假设我们有一个房价数据集，包含房屋的各种特征和价格：

import pandas as pd# 读取数据集
data = pd.read_csv('house_prices.csv')# 特征选择和标签
X = data[['num_rooms', 'size', 'location']]
y = data['price']

4.1.2 数据预处理

对数据进行预处理和标准化：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split# 数据拆分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)# 标准化数据
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

4.1.3 模型训练与评估

使用线性回归模型进行训练和评估：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error# 创建模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train_scaled, y_train)# 预测
y_pred = model.predict(X_test_scaled)# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f'Mean Squared Error: {mse:.2f}')

4.2 客户细分

4.2.1 数据准备

假设我们有一个客户数据集，包含客户的特征信息：

# 读取数据集
data = pd.read_csv('customer_data.csv')# 特征选择
X = data[['age', 'income', 'spending_score']]

4.2.2 K-Means 聚类

使用 K-Means 聚类进行客户细分：

from sklearn.cluster import KMeans# 创建 K-Means 模型
model = KMeans(n_clusters=4, random_state=42)
model.fit(X)# 获取聚类结果
labels = model.predict(X)# 添加聚类标签到数据中
data['cluster'] = labels

4.2.3 可视化

可视化客户聚类结果：

import matplotlib.pyplot as plt# 可视化聚类结果
plt.scatter(data['age'], data['income'], c=labels, cmap='viridis')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Income')
plt.title('Customer Clustering')
plt.show()

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5. 总结

scikit-learn 是一个功能强大的机器学习库，提供了丰富的工具和功能来处理各种数据分析任务。这里我嫩介绍了 scikit-learn 的基础知识，包括数据加载与预处理、分类与回归模型、聚类与降维技术、模型选择与评估等内容。scikit-learn 官方文档

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