sklearn基础教程

Scikit-learn（简称sklearn）是Python中一个功能强大的机器学习库，它提供了大量的工具用于数据预处理、模型训练、模型评估等，并支持多种机器学习算法。以下是一个详细的sklearn基础教程：

一、安装scikit-learn

打开命令行界面：

在windows上是命令提示符或PowerShell。在macOS和linux上是终端。

安装命令

：

使用pIP安装scikit-learn： pIP install scikit-learn 1

或者，如果你使用的是Python 3，可以使用：

pIP3 install scikit-learn 1

如果在使用虚拟环境，请确保已激活相应的环境。

确认安装

：

安装完成后，可以通过以下命令确认scikit-learn是否已成功安装： import sklearn print(sklearn.__version__) 12 二、导入scikit-learn

在Python脚本中，你可以使用import语句来导入scikit-learn库中的模块和类。例如：

from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix 12345 三、加载数据集

scikit-learn提供了多种标准数据集，如Iris、Digits等，可以直接用于练习。例如，加载Iris数据集：

iris = datasets.load_iris() X = iris.data # 特征数据 y = iris.target # 目标变量 123 四、数据预处理

数据清洗：

处理缺失值、异常值等。

数据缩放：

使用StandardScaler进行标准化，使数据均值为0，标准差为1。 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) 12

编码分类变量：

对于非数值型的分类变量，可以使用LabelEncoder或OneHotEncoder进行编码。 五、划分数据集

将数据集分为训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42) 1 六、选择并训练模型

选择模型：

scikit-learn支持多种机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等。

训练模型

：

以逻辑回归为例： from sklearn.linear_model import LogisticRegression model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) 123 七、模型评估

使用测试集评估模型性能：

from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"Accuracy: {accuracy}") 1234 八、其他功能

交叉验证：

使用KFold、StratifiedKFold等工具评估模型的泛化能力。

模型选择：

使用GridSearchCV或RandomizedSearchCV进行超参数搜索和模型选择。

流水线（PIPeline）：

将多个步骤（如数据预处理、模型训练等）组合在一起，方便使用和管理。 九、进阶用法

自定义模型：

可以通过继承scikit-learn的基类（如BaseEstimator和ClassifierMixin）来创建自定义的机器学习模型。

集成学习：

利用scikit-learn的集成学习模块（如ensemble）来组合多个基学习器，提高模型的性能。

通过掌握以上基础知识和进阶用法，你可以利用scikit-learn库轻松地进行数据预处理、模型训练和评估等工作。希望这个教程能帮助你快速入门scikit-learn并应用于实际项目中。