一、模型开发

sklearn为所有模型提供了非常相似的接口，这样使得我们可以更加快速的熟悉所有模型的用法。在这之前我们先来看看模型的常用属性和功能

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 模型预测
model.predict(X_test)

# 获得这个模型的参数
model.get_params()
# 为模型进行打分
model.score(data_X, data_y) # 线性回归：R square； 分类问题： acc

1. 线性回归

from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 定义线性回归模型
model = LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False, 
    copy_X=True, n_jobs=1)
"""
参数
---
    fit_intercept：是否计算截距。False-模型没有截距
    normalize： 当fit_intercept设置为False时，该参数将被忽略。 如果为真，则回归前的回归系数X将通过减去平均值并除以l2-范数而归一化。
     n_jobs：指定线程数
"""

2. 逻辑回归

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 定义逻辑回归模型
model = LogisticRegression(penalty=’l2’, dual=False, tol=0.0001, C=1.0, 
    fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, 
    random_state=None, solver=’liblinear’, max_iter=100, multi_class=’ovr’, 
    verbose=0, warm_start=False, n_jobs=1)

"""参数
---
    penalty：使用指定正则化项（默认：l2）
    dual: n_samples > n_features取False（默认）
    C：正则化强度的反，值越小正则化强度越大
    n_jobs: 指定线程数
    random_state：随机数生成器
    fit_intercept: 是否需要常量
"""

3. 朴素贝叶斯算法NB

from sklearn import naive_bayes
model = naive_bayes.GaussianNB() # 高斯贝叶斯
model = naive_bayes.MultinomialNB(alpha=1.0, fit_prior=True, class_prior=None)
model = naive_bayes.BernoulliNB(alpha=1.0, binarize=0.0, fit_prior=True, class_prior=None)
"""
文本分类问题常用MultinomialNB
参数
---
    alpha：平滑参数
    fit_prior：是否要学习类的先验概率；false-使用统一的先验概率
    class_prior: 是否指定类的先验概率；若指定则不能根据参数调整
    binarize: 二值化的阈值，若为None，则假设输入由二进制向量组成
"""

4. 决策树DT

from sklearn import tree 
model = tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’, max_depth=None, 
    min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, 
    max_features=None, random_state=None, max_leaf_nodes=None, 
    min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
     class_weight=None, presort=False)
"""参数
---
    criterion ：特征选择准则gini/entropy
    max_depth：树的最大深度，None-尽量下分
    min_samples_split：分裂内部节点，所需要的最小样本树
    min_samples_leaf：叶子节点所需要的最小样本数
    max_features: 寻找最优分割点时的最大特征数
    max_leaf_nodes：优先增长到最大叶子节点数
    min_impurity_decrease：如果这种分离导致杂质的减少大于或等于这个值，则节点将被拆分。
"""

5.支持向量机SVM

from sklearn.svm import SVC
model = SVC(C=1.0, kernel=’rbf’, gamma=’auto’)
"""参数
---
    C：误差项的惩罚参数C
    gamma: 核相关系数。浮点数，If gamma is ‘auto’ then 1/n_features will be used instead.
"""

6.k近邻算法KNN

from sklearn import neighbors
#定义kNN分类模型
model = neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, n_jobs=1) # 分类
model = neighbors.KNeighborsRegressor(n_neighbors=5, n_jobs=1) # 回归
"""参数
---
    n_neighbors： 使用邻居的数目
    n_jobs：并行任务数
"""

7. 多层感知机（神经网络）

from sklearn.neural_network import MLPClassifier
# 定义多层感知机分类算法
model = MLPClassifier(activation='relu', solver='adam', alpha=0.0001)
"""参数
---
    hidden_layer_sizes: 元祖
    activation：激活函数
    solver ：优化算法{‘lbfgs’, ‘sgd’, ‘adam’}
    alpha：L2惩罚(正则化项)参数。
"""

二、模型评估

1. 交叉验证

from sklearn.model_selection import cross_val_score
cross_val_score(model, X, y=None, scoring=None, cv=None, n_jobs=1)
"""参数
---
    model：拟合数据的模型
    cv ： k-fold
    scoring: 打分参数-‘accuracy’、‘f1’、‘precision’、‘recall’ 、‘roc_auc’、'neg_log_loss'等等
"""

2. 检验曲线

from sklearn.model_selection import validation_curve
train_score, test_score = validation_curve(model, X, y, param_name, param_range, cv=None, scoring=None, n_jobs=1)
"""参数
---
    model:用于fit和predict的对象
    X, y: 训练集的特征和标签
    param_name：将被改变的参数的名字
    param_range： 参数的改变范围
    cv：k-fold
   
返回值
---
   train_score: 训练集得分（array）
    test_score: 验证集得分（array）
"""

三、模型保存

1. 保存为pickle文件

import pickle

# 保存模型
with open('model.pickle', 'wb') as f:
    pickle.dump(model, f)

# 读取模型
with open('model.pickle', 'rb') as f:
    model = pickle.load(f)
model.predict(X_test)

2.sklearn自带方法joblib

#from sklearn.externals import joblib
import joblib
#保存模型 
joblib.dump(model, 'model.pickle') 

#载入模型 
model = joblib.load('model.pickle')