python中Scikit-Learn机器学习模块

Scikit-Learn是基于python的机器学习模块，基于BSD开源许可证。这个项目最早由DavidCournapeau 在2007 年发起的，目前也是由社区自愿者进行维护。

Scikit-Learn的官方网站是http://scikit-learn.org/stable/，在上面可以找到相关的Scikit-Learn的资源，模块下载，文档，例程等等。

Scikit-Learn的安装需要numpy，scipy，matplotlib等模块，windows用户可以到

http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs直接下载编译好的安装包以及依赖，也可以到这个网站下载http://sourceforge.jp/projects/sfnet_scikit-learn/。

scikit-learn的基本功能主要被分为六个部分，分类，回归，聚类，数据降维，模型选择，数据预处理，具体可以参考官方网站上的文档。

对于具体的机器学习问题，通常可以分为三个步骤，数据准备与预处理，模型选择与训练，模型验证与参数调优，这里以逻辑回归模型为例说明。

scikit-learn支持多种格式的数据，包括经典的iris数据，LibSVM格式数据等等。为了方便起见，推荐使用LibSVM格式的数据，详细见LibSVM的官网。

from sklearn.datasets importload_svmlight_file，导入这个模块就可以加载LibSVM模块的数据，

t_X,t_y=load_svmlight_file("filename")

机器学习模型也要导入相应的模块，逻辑回归模型在下面的模块中。

from sklearn.linear_modelimport LogisticRegression

regressionFunc =LogisticRegression(C=10, penalty='l2', tol=0.0001)

train_sco=regressionFunc.fit(train_X,train_y).score(train_X,train_y)

test_sco=regressionFunc.score(test_X,test_y)

就可以完成模型的训练和测试了。

为了选择更好地模型可以进行交叉实验，或者使用贪心算法进行参数调优。

导入如下模块就可以，

CV：

from sklearn importcross_validation

X_train_m, X_test_m,y_train_m, y_test_m = cross_validation.train_test_split(t_X,t_y, test_size=0.5,random_state=seed_i)

regressionFunc_2.fit(X_train_m,y_train_m)

sco=regressionFunc_2.score(X_test_m,y_test_m, sample_weight=None)

GridSearch：

from sklearn.grid_searchimport GridSearchCV

tuned_parameters =[{'penalty': ['l1'], 'tol': [1e-3, 1e-4],

'C': [1, 10, 100, 1000]},

{'penalty': ['l2'], 'tol':[1e-3, 1e-4],

'C': [1, 10, 100, 1000]}]

clf =GridSearchCV(LogisticRegression(), tuned_parameters, cv=5, scoring=['precision','recall'])

print(clf.best_estimator_)

当然可以利用matplotlib绘制学习曲线，需要导入相应模块如下：

from sklearn.learning_curveimport learning_curve,validation_curve

核心代码如下，具体参见Scikit-Learn的官方文档：

rain_sizes, train_scores,test_scores = learning_curve(

estimator, X, y, cv=cv, n_jobs=n_jobs,train_sizes=train_sizes)

train_scores, test_scores =validation_curve(

estimator, X, y, param_name,param_range,

cv, scoring, n_jobs)

当然，Scikit-Learn中的机器学习模型非常丰富，包括SVM，决策树，GBDT，KNN等等，可以根据问题的类型选择合适的模型，更多内容请参阅官方文档。