Scikit-learn：scikit-learn快速教程及实例

玉溪牌小香烟 2024-11-08 11:13:56 原文

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52251305

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y = dataset[:,8]

我们将在下面所有的例子里使用这个数据组，换言之，使用X特征物数组和y目标变量的值。

数据标准化

我们都知道大多数的梯度方法（几乎所有的机器学习算法都基于此）对于数据的缩放很敏感。因此，在运行算法之前，我们应该进行标准化，或所谓的规格化。标准化包括替换所有特征的名义值，让它们每一个的值在0和1之间。而对于规格化，它包括数据的预处理，使得每个特征的值有0和1的离差。Scikit-Learn库已经为其提供了相应的函数。

Python

from sklearn import preprocessing

# normalize the data attributes

normalized_X = preprocessing.normalize(X)

# standardize the data attributes

standardized_X = preprocessing.scale(X)

特征的选取

毫无疑问，解决一个问题最重要的是是恰当选取特征、甚至创造特征的能力。这叫做特征选取和特征工程。虽然特征工程是一个相当有创造性的过程，有时候更多的是靠直觉和专业的知识，但对于特征的选取，已经有很多的算法可供直接使用。如树算法就可以计算特征的信息量。

Python

from sklearn import metrics

from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier

model = ExtraTreesClassifier()

model.fit(X, y)

# display the relative importance of each attribute

print(model.feature_importances_)

其他所有的方法都是基于对特征子集的高效搜索，从而找到最好的子集，意味着演化了的模型在这个子集上有最好的质量。递归特征消除算法（RFE）是这些搜索算法的其中之一，Scikit-Learn库同样也有提供。

Python

from sklearn.feature_selection import RFE

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = LogisticRegression()

# create the RFE model and select 3 attributes

rfe = RFE(model, 3)

rfe = rfe.fit(X, y)

# summarize the selection of the attributes

print(rfe.support_)

print(rfe.ranking_)

算法的开发

正像我说的，Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法。让我来瞧一瞧它们中的一些。

逻辑回归

大多数情况下被用来解决分类问题（二元分类），但多类的分类（所谓的一对多方法）也适用。这个算法的优点是对于每一个输出的对象都有一个对应类别的概率。

Python

from sklearn import metrics

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = LogisticRegression()

model.fit(X, y)

print(model)

# make predictions

expected = y

predicted = model.predict(X)

# summarize the fit of the model

print(metrics.classification_report(expected, predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected, predicted))

朴素贝叶斯

它也是最有名的机器学习的算法之一，它的主要任务是恢复训练样本的数据分布密度。这个方法通常在多类的分类问题上表现的很好。

Python

from sklearn import metrics

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

model = GaussianNB()

model.fit(X, y)

print(model)

# make predictions

expected = y

predicted = model.predict(X)

# summarize the fit of the model

print(metrics.classification_report(expected, predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected, predicted))

k-最近邻

kNN（k-最近邻）方法通常用于一个更复杂分类算法的一部分。例如，我们可以用它的估计值做为一个对象的特征。有时候，一个简单的kNN算法在良好选择的特征上会有很出色的表现。当参数（主要是metrics）被设置得当，这个算法在回归问题中通常表现出最好的质量。

Python

from sklearn import metrics

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# fit a k-nearest neighbor model to the data

model = KNeighborsClassifier()

model.fit(X, y)

print(model)

# make predictions

expected = y

predicted = model.predict(X)

# summarize the fit of the model

print(metrics.classification_report(expected, predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected, predicted))

决策树

分类和回归树（CART）经常被用于这么一类问题，在这类问题中对象有可分类的特征且被用于回归和分类问题。决策树很适用于多类分类。

Python

from sklearn import metrics

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# fit a CART model to the data

model = DecisionTreeClassifier()

model.fit(X, y)

print(model)

# make predictions

expected = y

predicted = model.predict(X)

# summarize the fit of the model

print(metrics.classification_report(expected, predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected, predicted))

支持向量机

SVM（支持向量机）是最流行的机器学习算法之一，它主要用于分类问题。同样也用于逻辑回归，SVM在一对多方法的帮助下可以实现多类分类。

Python

from sklearn import metrics

from sklearn.svm import SVC

# fit a SVM model to the data

model = SVC()

model.fit(X, y)

print(model)

# make predictions

expected = y

predicted = model.predict(X)

# summarize the fit of the model

print(metrics.classification_report(expected, predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected, predicted))

除了分类和回归问题，Scikit-Learn还有海量的更复杂的算法，包括了聚类，以及建立混合算法的实现技术，如Bagging和Boosting。

如何优化算法的参数

在编写高效的算法的过程中最难的步骤之一就是正确参数的选择。一般来说如果有经验的话会容易些，但无论如何，我们都得寻找。幸运的是Scikit-Learn提供了很多函数来帮助解决这个问题。

作为一个例子，我们来看一下规则化参数的选择，在其中不少数值被相继搜索了：

Python

import numpy as np

from sklearn.linear_model import Ridge

from sklearn.grid_search import GridSearchCV

# prepare a range of alpha values to test

alphas = np.array([1,0.1,0.01,0.001,0.0001,0])

# create and fit a ridge regression model, testing each alpha

model = Ridge()

grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=dict(alpha=alphas))

grid.fit(X, y)

print(grid)

# summarize the results of the grid search

print(grid.best_score_)

print(grid.best_estimator_.alpha)

有时候随机地从既定的范围内选取一个参数更为高效，估计在这个参数下算法的质量，然后选出最好的。

Python

import numpy as np

from scipy.stats import uniform as sp_rand

from sklearn.linear_model import Ridge

from sklearn.grid_search import RandomizedSearchCV

# prepare a uniform distribution to sample for the alpha parameter

param_grid = {'alpha': sp_rand()}

# create and fit a ridge regression model, testing random alpha values

model = Ridge()

rsearch = RandomizedSearchCV(estimator=model, param_distributions=param_grid, n_iter=100)

rsearch.fit(X, y)

print(rsearch)

# summarize the results of the random parameter search

print(rsearch.best_score_)

print(rsearch.best_estimator_.alpha)

至此我们已经看了整个使用Scikit-Learn库的过程，除了将结果再输出到一个文件中。这个就作为你的一个练习吧，和R相比Python的一大优点就是它有很棒的文档说明。

[基于 Python 和 Scikit-Learn 的机器学习介绍]

皮皮blog

scikit-learn机器学习实例

[基于Scikit-Learn的五个文本分类案例研究]

[Kaggle入门——使用scikit-learn解决DigitRecognition问题]

from: http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52251305

ref: [[译]使用scikit-learn进行机器学习的简介(教程1)]

[[译]针对科学数据处理的统计学习教程（scikit-learn官方教程2）]