Scikit-learn方法使用总结

在机器学习和数据挖掘的应用中，scikit-learn是一个功能强大的python包。在数据量不是过大的情况下，可以解决大部分问题。近期在学习使用scikit-learn的过程中，我自己也在补充着机器学习和数据挖掘的知识。以下是我做一个总结的笔记。后续会结合竞赛实操。

1 scikit-learn基础介绍

1.1 估计器（Estimator）

常直接理解成分类器，主要包含两个函数：

• fit()：训练算法，设置内部参数。接收训练集和类别两个参数。
• predict()：预测测试集类别，参数为测试集。
  
  大多数scikit-learn估计器接收和输出的数据格式均为numpy数组或类似格式。

1.2 转换器（Transformer）

转换器用于数据预处理和数据转换，主要是三个方法：

• fit()：训练算法，设置内部参数。
• transform()：数据转换。
• fit_transform()：合并fit和transform两个方法。

1.3 流水线（Pipeline）

sklearn.pipeline包

功能：

• 跟踪记录各步骤的操作（以方便地重现实验结果）
• 对各步骤进行一个封装
• 确保代码的复杂程度不至于超出掌控范围

使用方法：

流水线的输入为一连串的数据挖掘步骤，其中最后一步必须是估计器，前几步是转换器。输入的数据集经过转换器的处理后，输出的结果作为下一步的输入。最后，用位于流水线最后一步的估计器对数据进行分类。

每一步都用元组（ ‘名称’，步骤）来表示。现在来创建流水线。

scaling_pipeline = Pipeline([
  ('scale', MinMaxScaler()),
  ('predict', KNeighborsClassifier())
])

1.4 预处理

主要在sklearn.preprcessing包下。

规范化：

• MinMaxScaler :最大最小值规范化
• Normalizer :使每条数据各特征值的和为1
• StandardScaler :为使各特征的均值为0，方差为1

编码：

• LabelEncoder ：把字符串类型的数据转化为整型
• OneHotEncoder ：特征用一个二进制数字来表示
• Binarizer :为将数值型特征的二值化
• MultiLabelBinarizer：多标签二值化

1.5 特征

1.5.1 特征抽取

包：sklearn.feature_extraction

特征抽取是数据挖掘任务最为重要的一个环节，一般而言，它对最终结果的影响要高过数据挖掘算法本身。只有先把现实用特征表示出来，才能借助数据挖掘的力量找到问题的答案。特征选择的另一个优点在于：降低真实世界的复杂度，模型比现实更容易操纵。

一般最常使用的特征抽取技术都是高度针对具体领域的，对于特定的领域，如图像处理，在过去一段时间已经开发了各种特征抽取的技术，但这些技术在其他领域的应用却非常有限。

• DictVectorizer： 将dict类型的list数据，转换成numpy array
• FeatureHasher ： 特征哈希，相当于一种降维技巧
• image：图像相关的特征抽取
• text： 文本相关的特征抽取
• text.CountVectorizer：将文本转换为每个词出现的个数的向量
• text.TfidfVectorizer：将文本转换为tfidf值的向量
• text.HashingVectorizer：文本的特征哈希

1.5.2 特征选择

包：sklearn.feature_selection

特征选择的原因如下：

(1)降低复杂度

(2)降低噪音

(3)增加模型可读性

• VarianceThreshold： 删除特征值的方差达不到最低标准的特征
• SelectKBest： 返回k个最佳特征
• SelectPercentile： 返回表现最佳的前r%个特征

单个特征和某一类别之间相关性的计算方法有很多。最常用的有卡方检验（χ2）。其他方法还有互信息和信息熵。

• chi2： 卡方检验（χ2）

1.6 降维

包：sklearn.decomposition

• 主成分分析算法（Principal Component Analysis， PCA）的目的是找到能用较少信息描述数据集的特征组合。它意在发现彼此之间没有相关性、能够描述数据集的特征，确切说这些特征的方差跟整体方差没有多大差距，这样的特征也被称为主成分。这也就意味着，借助这种方法，就能通过更少的特征捕获到数据集的大部分信息。

1.7 组合

包：**sklearn.ensemble **

组合技术即通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率。

常用的组合分类器方法：

(1)通过处理训练数据集。即通过某种抽样分布，对原始数据进行再抽样，得到多个训练集。常用的方法有装袋（bagging）和提升（boosting）。

(2)通过处理输入特征。即通过选择输入特征的子集形成每个训练集。适用于有大量冗余特征的数据集。随机森林（Random forest）就是一种处理输入特征的组合方法。

(3)通过处理类标号。适用于多分类的情况，将类标号随机划分成两个不相交的子集，再把问题变为二分类问题，重复构建多次模型，进行分类投票。

• BaggingClassifier： Bagging分类器组合
• BaggingRegressor： Bagging回归器组合
• AdaBoostClassifier： AdaBoost分类器组合
• AdaBoostRegressor： AdaBoost回归器组合
• GradientBoostingClassifier：GradientBoosting分类器组合
• GradientBoostingRegressor： GradientBoosting回归器组合
• ExtraTreeClassifier：ExtraTree分类器组合
• ExtraTreeRegressor： ExtraTree回归器组合
• RandomTreeClassifier：随机森林分类器组合
• RandomTreeRegressor： 随机森林回归器组合

1.8 模型评估（度量）

包：sklearn.metrics

sklearn.metrics包含评分方法、性能度量、成对度量和距离计算。

分类结果度量

参数大多是y_true和y_pred。

• accuracy_score：分类准确度
• condusion_matrix ：分类混淆矩阵
• classification_report：分类报告
• precision_recall_fscore_support：计算精确度、召回率、f、支持率
• jaccard_similarity_score：计算jcaard相似度
• hamming_loss：计算汉明损失
• zero_one_loss：0-1损失
• hinge_loss：计算hinge损失
• log_loss：计算log损失

其中，F1是以每个类别为基础进行定义的，包括两个概念：准确率（precision）和召回率（recall）。准确率是指预测结果属于某一类的个体，实际属于该类的比例。召回率是被正确预测为某类的个体，与数据集中该类个体总数的比例。F1是准确率和召回率的调和平均数。

回归结果度量

• explained_varicance_score：可解释方差的回归评分函数
• mean_absolute_error：平均绝对误差
• mean_squared_error：平均平方误差

多标签的度量

• coverage_error：涵盖误差
• label_ranking_average_precision_score：计算基于排名的平均误差Label ranking average precision (LRAP)

聚类的度量

• adjusted_mutual_info_score：调整的互信息评分
• silhouette_score：所有样本的轮廓系数的平均值
• silhouette_sample：所有样本的轮廓系数

1.9 交叉验证

包：sklearn.cross_validation

• KFold：K-Fold交叉验证迭代器。接收元素个数、fold数、是否清洗
• LeaveOneOut：LeaveOneOut交叉验证迭代器
• LeavePOut：LeavePOut交叉验证迭代器
• LeaveOneLableOut：LeaveOneLableOut交叉验证迭代器
• LeavePLabelOut：LeavePLabelOut交叉验证迭代器

if name == ‘main’:

show_cross_val(“lpo”)

常用方法

• train_test_split：分离训练集和测试集（不是K-Fold）
• cross_val_score：交叉验证评分，可以指认cv为上面的类的实例
• cross_val_predict：交叉验证的预测。

1.10 网格搜索

包：sklearn.grid_search

网格搜索最佳参数

• GridSearchCV：搜索指定参数网格中的最佳参数
• ParameterGrid：参数网格
• ParameterSampler：用给定分布生成参数的生成器
• RandomizedSearchCV：超参的随机搜索
  
  通过best_estimator_.get_params()方法，获取最佳参数。

1.11 多分类、多标签分类

包：sklearn.multiclass

• OneVsRestClassifier：1-rest多分类（多标签）策略
• OneVsOneClassifier：1-1多分类策略
• OutputCodeClassifier：1个类用一个二进制码表示

最后奉献sklearn处理数据流程图一张：