一、简介
Scikit-learn(简称sklearn)是基于Python的机器学习库,在机器学习领域拥有广泛的应用。它包含了多个算法,如分类、回归、聚类、降维等,同时也提供了许多工具函数,如预处理、特征选择、模型评估等,可以大大缩短机器学习的开发时间。sklearn中文文档为中文用户提供了许多优秀的学习资源和功能演示。本文将从几个方面对sklearn中文文档做详细阐述。
二、基础内容
sklearn中文文档提供了Python语言下机器学习入门的基础介绍和范例代码。包括数据导入、数据预处理、模型训练、预测和评估等内容。下面以决策树分类模型为例展示sklearn基础使用。
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz
iris = load_iris()
X = iris.data[:, 2:]
y = iris.target
tree_clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=2, random_state=42)
tree_clf.fit(X, y)
export_graphviz(
tree_clf,
out_file=image_path("iris_tree.dot"),
feature_names=iris.feature_names[2:],
class_names=iris.target_names,
rounded=True,
filled=True
)
上述代码通过sklearn中提供的鸢尾花数据集加载数据,在输入变量X中选择了最后两个特征,并将分类标签存储在y中。然后使用决策树分类模型进行训练,并通过Graphviz将训练好的决策树模型可视化。
三、模型选择和评估
sklearn中有大量的机器学习算法可供选择,为了选出最优的模型,需要采用适当的模型选择和评估方法。sklearn中文文档提供了详细的模型选择和评估介绍和范例代码。下面以交叉验证为例介绍模型评估方法:
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
iris = load_iris()
tree_clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=2)
scores = cross_val_score(tree_clf, iris.data, iris.target, cv=5)
print("Accuracy: %0.2f (+/- %0.2f)" % (scores.mean(), scores.std() * 2))
上述代码中,使用交叉验证对决策树模型进行评估。数据集为sklearn中自带的鸢尾花数据集,分成了5份。对于每一份,使用另外4份数据进行训练,并在该份数据上进行测试。循环交替,保证发现训练模型能够输出较高的泛化能力。其中,cv参数表示交叉验证的折数。该代码使用了模型评估的经典评价指标:平均准确率(Accuracy)。
四、高级使用
在sklearn中文文档的高级使用部分,涵盖了模型调参、特征工程、流水线等内容,以及对应的范例代码。下面以模型调参为例,介绍sklearn高级使用:
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
param_grid = [
{'max_depth': [1, 2, 3, 4, 5]}
]
iris = load_iris()
tree_clf = DecisionTreeClassifier()
grid_search = GridSearchCV(tree_clf, param_grid, cv=5, scoring='accuracy', return_train_score=True)
grid_search.fit(iris.data, iris.target)
print(grid_search.best_params_)
print(grid_search.best_estimator_)
print(grid_search.cv_results_)
上述代码中,使用GridSearchCV进行决策树模型的调参,对每个max_depth参数设置了不同的取值。使用iris数据集进行训练,并在cv参数为5的交叉验证下进行评估。这段代码同时还包括了best_params_,best_estimator_,和cv_results_属性。其中,best_params_表示最佳参数组合;best_estimator_表示最佳估算器;cv_results_记录了模型在不同参数组合下的各项评价指标。
五、总结
本文从sklearn中文文档的基础内容、模型选择和评估、高级使用三个方面,详细阐述了sklearn中文文档的功能和使用。sklearn中文文档为学习机器学习的用户提供了优秀的学习资源和实用工具,具有重要的参考价值。