大数据 数据驱动 机器学习实现流程
1. 数据收集和预处理
在进行大数据 数据驱动 机器学习之前，首先需要收集和准备好数据。这包括从各种渠道获取数据、清洗、处理和转换数据，以便能够使用它进行机器学习。
| 步骤 | 代码 | 说明 |
|---|---|---|
| 1.1 | import pandas as pd |
导入 pandas 库，用于数据处理 |
| 1.2 | data = pd.read_csv('data.csv') |
读取数据文件，data.csv 是存储数据的文件 |
| 1.3 | data.head() |
查看数据的前几行，确保数据正确读取 |
| 1.4 | data.describe() |
查看数据的统计信息，如均值、方差等 |
| 1.5 | data.isnull().sum() |
检查是否有缺失值 |
2. 特征工程
特征工程是将原始数据转化为可供机器学习算法使用的特征的过程。这包括特征选择、特征提取、特征变换等步骤。
| 步骤 | 代码 | 说明 |
|---|---|---|
| 2.1 | from sklearn.feature_selection import SelectKBest |
导入 SelectKBest 类，用于特征选择 |
| 2.2 | from sklearn.preprocessing import StandardScaler |
导入 StandardScaler 类，用于特征缩放 |
| 2.3 | selector = SelectKBest(k=10) |
创建 SelectKBest 对象，选择前 10 个特征 |
| 2.4 | X = data.drop('target', axis=1) |
提取特征，去除目标变量 |
| 2.5 | X = selector.fit_transform(X, data['target']) |
选择 K 个最好的特征 |
| 2.6 | scaler = StandardScaler() |
创建 StandardScaler 对象 |
| 2.7 | X = scaler.fit_transform(X) |
缩放特征值 |
3. 模型训练和评估
在进行机器学习之前，需要选择合适的模型，并训练该模型使用数据生成预测结果。然后，我们需要对模型进行评估，以确定其性能如何。
| 步骤 | 代码 | 说明 |
|---|---|---|
| 3.1 | from sklearn.model_selection import train_test_split |
导入 train_test_split 函数，用于将数据集划分为训练集和测试集 |
| 3.2 | from sklearn.linear_model import LogisticRegression |
导入 LogisticRegression 类，用于逻辑回归模型 |
| 3.3 | X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, data['target'], test_size=0.2) |
将数据集划分为训练集和测试集 |
| 3.4 | model = LogisticRegression() |
创建逻辑回归模型对象 |
| 3.5 | model.fit(X_train, y_train) |
训练模型 |
| 3.6 | y_pred = model.predict(X_test) |
预测结果 |
| 3.7 | from sklearn.metrics import accuracy_score |
导入 accuracy_score 函数，用于计算准确率 |
| 3.8 | accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) |
计算准确率 |
4. 模型优化和调参
模型训练完成后，可以对模型进行优化和调参，以提高其性能和准确率。
| 步骤 | 代码 | 说明 |
|---|---|---|
| 4.1 | from sklearn.model_selection import GridSearchCV |
导入 GridSearchCV 类，用于网格搜索调参 |
| 4.2 | param_grid = {'C': [0.1, 1, 10]} |
定义参数网格 |
| 4.3 | grid_search = GridSearchCV(model, param_grid) |
创建 GridSearchCV 对象 |
| 4.4 | grid_search.fit(X_train, y_train) |
在训练集上进行网格搜索调参 |
| 4.5 | `best_params = grid |
