Sklearn 入门教程：开启机器学习之旅
一、引言
在当今数据驱动的时代，机器学习已经成为解决各种实际问题的强大工具。Scikit-learn（简称 sklearn）是 Python 中广泛使用的机器学习库，它提供了丰富的算法和工具，使得构建和训练机器学习模型变得简单而高效。本文将带您快速入门 sklearn，让您能够轻松上手并开始构建自己的机器学习项目。
二、Scikit-learn 简介
Scikit-learn 是一个基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 构建的开源机器学习库。它涵盖了分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理等各种常见的机器学习任务，并且提供了一致的接口和易用的 API。
三、安装 Scikit-learn
在开始使用 sklearn 之前，您需要先安装它。如果您已经安装了 Python 和 pip 包管理工具，可以通过以下命令来安装 sklearn：
pip install scikit-learn
四、数据准备
在机器学习中，数据是至关重要的。sklearn 提供了一些示例数据集，您可以使用这些数据集来快速开始学习和实验。例如，我们可以加载鸢尾花数据集（Iris dataset）：
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
在实际应用中，您通常需要自己准备数据，并将其转换为适合机器学习算法的格式。
五、分类任务
1. 逻辑回归
逻辑回归是一种广泛使用的线性分类算法。以下是使用 sklearn 实现逻辑回归分类的示例代码：
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python
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from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建逻辑回归模型
logistic_regression = LogisticRegression()
# 训练模型
logistic_regression.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = logistic_regression.predict(X_test)
# 计算准确率
print('准确率:', accuracy_score(y_test, y_pred))
2. 决策树
决策树是一种基于树结构的分类算法。以下是使用 sklearn 实现决策树分类的示例代码：
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python
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from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 创建决策树模型
decision_tree = DecisionTreeClassifier()
# 训练模型
decision_tree.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = decision_tree.predict(X_test)
# 计算准确率
print('准确率:', accuracy_score(y_test, y_pred))
六、回归任务
1. 线性回归
线性回归是一种用于预测连续值的基本回归算法。以下是使用 sklearn 实现线性回归的示例代码：
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python
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from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建线性回归模型
linear_regression = LinearRegression()
# 训练模型
linear_regression.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = linear_regression.predict(X_test)
# 计算均方误差
print('均方误差:', mean_squared_error(y_test, y_pred))
七、聚类任务
1. K-Means 聚类
K-Means 是一种常见的聚类算法。以下是使用 sklearn 实现 K-Means 聚类的示例代码：
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs
# 生成示例数据
X, y = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.60, random_state=0)
# 创建 K-Means 模型
kmeans = KMeans(n_clusters=4)
# 训练模型
kmeans.fit(X)
# 获取聚类标签
labels = kmeans.labels_
八、总结
本文介绍了 Scikit-learn 库的入门知识，包括安装、数据准备以及分类、回归和聚类等常见任务的示例代码。希望通过本文的介绍，您能够对 sklearn 有一个初步的了解，并能够开始使用它来解决您的机器学习问题。当然，sklearn 的功能远不止于此，还有更多的算法和技巧等待您去探索和学习。
原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_42545951/article/details/140384969
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