python sklearn plsr如何输出训练好的模型 python中sklearn模块

1.概念

Sklearn (全称 Scikit-Learn) 是机器学习中的常用python第三方模块。

里面对一些常用的机器学习方法进行了封装，在进行机器学习任务时，并不需要每个人都实现所有的算法，只需要简单的调用sklearn里的模块就可以实现大多数机器学习任务。，包括回归(Regression)、降维(Dimensionality Reduction)、分类(Classfication)、聚类(Clustering)等方法。

2.方法

常用模块

sklearn中常用的模块有分类、回归、聚类、降维、模型选择、预处理。

分类：识别某个对象属于哪个类别，常用的算法有：SVM（支持向量机）、nearest neighbors（最近邻）、random forest（随机森林），常见的应用有：垃圾邮件识别、图像识别。

回归：预测与对象相关联的连续值属性，常见的算法有：SVR（支持向量机）、 ridge regression（岭回归）、Lasso，常见的应用有：药物反应，预测股价。

聚类：将相似对象自动分组，常用的算法有：k-Means、 spectral clustering、mean-shift，常见的应用有：客户细分，分组实验结果。

降维：减少要考虑的随机变量的数量，常见的算法有：PCA（主成分分析）、feature selection（特征选择）、non-negative matrix factorization（非负矩阵分解），常见的应用有：可视化，提高效率。

模型选择：比较，验证，选择参数和模型，常用的模块有：grid search（网格搜索）、cross validation（交叉验证）、 metrics（度量）。它的目标是通过参数调整提高精度。

预处理：特征提取和归一化，常用的模块有：preprocessing，feature extraction，常见的应用有：把输入数据（如文本）转换为机器学习算法可用的数据。

2.1有监督学习的分类任务（Classification）

分类算法：

from sklearn import SomeClassifier    
from sklearn.linear_model import SomeClassifier    
from sklearn.ensemble import SomeClassifier

2.2有监督学习的回归任务（Regression）

回归算法：

from sklearn import SomeRegressor    
from sklearn.linear_model import SomeRegressor    
from sklearn.ensemble import SomeRegressor

2.3无监督学习聚类任务（Clustering）

聚类算法：

from sklearn.cluster import SomeModel

2.4无监督学习的降维任务（Dimensionality Reduction）

from sklearn.decomposition import SomeModel

2.5模型选择任务（Model Selection）

from sklearn.model_selection import SomeModel

2.6数据的预处理任务（Preprocessing）

from sklearn.preprocessing import SomeModel

2.7引入某个数据集

from sklearn.datasets import SomeData

3.部分代码详细分析

3.1自带的数据集

例如导入乳腺癌数据集：

#导入乳腺癌数据集
from sklearn.datasets import load_breast_cancer

数据是以「字典」格式存储的，详细查看一下里面的键：

breast = load_breast_cancer()
print(breast.keys())

结果：

 

键的名词解释：

• data：特征值 (数组)
• target：标签值 (数组)
• target_names：标签 (列表)
• DESCR：数据集描述
• feature_names：特征 (列表)
• filename：iris.csv 文件路径

 

详细查看一下数据集：

#定义两个分别为数据集的样例个数、特征个数
n_samples,n_features = breast.data.shape
#输出数据集的样例个数和特征个数，类似数据集的规模
print(n_samples,n_features)
#输出数据集的特征名称
print(breast.feature_names)
#输出数据集的前5个特征示例
print(breast.data[0:5])

可以看到输出分别为——样例个数以及特征个数：

 

 数据集中30个特征的名称为：

 

前五个示例为（每一个示例中都有30个数据，分别对应30个特征）：

 

 

 

输出数据集的标签大小：

#输出数据集的标签数量(也就是最后的那个是乳腺癌良性还是恶性）：
print(breast.target.shape)

 

输出数据集标签名称看看：

#输出数据集标签名称：
print(breast.target_names)

 

输出全部标签示例：

 

即数据集中有569个标签，2个类别（malignant恶性、benign良性），分别用0和1来表示。

使用pandas下的工具DataFrame来把数据集创建成表格来读取数据集中的详细数据

 

Seaborn 的 pairplot (看每个特征之间的关系)来用图来展示一下数据集的内容。

import seaborn as sns
from matplotlib import pyplot as plt
sns.pairplot(breast_data,hue='species',palette='husl');
plt.show()

 

 3.安装SKlearn

如果你已经安装了numpy和scipy，那么安装scikit-learn的最简单方法就是使用 pip或者canda

pip install -U scikit-learn
conda install scikit-learn

 

升级scikit-learn：conda update scikit-learn

卸载scikit-learn：conda remove scikit-learn

 

4.算法选择