Scikit-learn基础教程

Scikit-learn基础教程

Scikit-learn是一个用于机器学习的Python库，包含了各种分类、回归和聚类算法。它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib之上，具有简单高效的数据挖掘和数据分析工具，适用于各种机器学习任务。本文将详细介绍如何使用Scikit-learn进行数据预处理、模型训练、模型评估和模型调优。

目录

1. 安装Scikit-learn
2. 数据预处理
   • 导入数据
   • 数据标准化
   • 处理缺失值
   • 特征编码
3. 模型训练
   • 分类算法
   • 回归算法
4. 模型评估
   • 交叉验证
   • 评估指标
5. 模型调优
   • 网格搜索
   • 随机搜索
6. 示例项目

安装Scikit-learn

在使用Scikit-learn之前，首先需要安装它。可以使用以下命令进行安装：

pip install scikit-learn

数据预处理

导入数据

首先，导入必要的库和数据集。我们以著名的Iris数据集为例：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data=np.c_[X, y], columns=iris.feature_names + ['target'])
print(df.head())

数据标准化

标准化是将特征值转换为均值为0、方差为1的分布，这有助于提高模型的性能。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

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

处理缺失值

对于有缺失值的数据，可以使用插值方法填补。

from sklearn.impute import SimpleImputer

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

特征编码

对于分类特征，需要将其转换为数值形式。可以使用LabelEncoder和OneHotEncoder进行编码。

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
from sklearn.compose import ColumnTransformer

# 示例分类特征
categories = ['A'