掌握机器学习基础：Scikit-Learn（sklearn）入门指南

原创

stormsha 2024-05-11 16:06:17 ©著作权

文章标签 sklearn ci Python 机器学习 文章分类 Python 后端开发

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📒文章目录

1、简介
2、原理
3、使用方法

3.1、安装
3.2、导入
3.3、加载数据
3.4、构建模型
3.5、预测
3.6、评估
3.7、完整代码示例

4、进阶学习
5、总结

掌握机器学习基础：Scikit-Learn（sklearn）入门指南_ci

1、简介

Sklearn（全称Scikit-Learn）是一个基于Python语言的机器学习工具包。它建立在NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib等Python数值计算库之上，提供了高效的算法应用，涵盖了几乎所有主流机器学习算法。Sklearn的API设计良好，接口简单，非常适合初学者上手。

2、原理

Scikit-Learn是建立在NumPy、SciPy和Matplotlib等Python科学计算库之上的开源机器学习库。其设计目标是简单、高效地使用机器学习算法，并且提供一致且易于理解的接口。它包含了各种监督学习、无监督学习和数据预处理的算法，例如分类、回归、聚类、降维等。

Scikit-Learn的核心原理之一是封装。它提供了统一的API，使得用户可以通过相似的方式调用不同的机器学习算法，从而降低了学习曲线，并且方便了模型的比较和交换。

3、使用方法

3.1、安装

首先，确保你已经安装了Python和pip。然后，可以使用以下命令安装Scikit-Learn：

pip install scikit-learn

3.2、导入

在Python脚本或交互式环境中，你需要导入Scikit-Learn库：

import sklearn

3.3、加载数据

Scikit-Learn提供了许多用于加载标准数据集的实用程序。例如，我们可以加载鸢尾花数据集：

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

3.4、构建模型

接下来，选择适当的模型并将其拟合到数据中：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

3.5、预测

一旦模型被训练，我们可以使用它来进行预测：

predictions = model.predict(X_new)

3.6、评估

最后，我们需要评估模型的性能。例如，在分类问题中，我们可以计算准确率：

from sklearn.metrics import accuracy_score

accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)

3.7、完整代码示例

下面是一个完整的示例，演示了如何使用Scikit-Learn进行简单的分类任务：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建并训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型性能
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)