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一、Sklearn介紹
Scikit-learn（簡稱Sklearn）是一種基于Python語言的開源機(jī)器學(xué)習(xí)工具。它為大家提供了大量的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可用于數(shù)據(jù)挖掘及數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)建模等領(lǐng)域。Sklearn建立在Numpy、SciPy以及Matplotlib之上，它實(shí)現(xiàn)了一種干凈、一致且流暢的API(應(yīng)用程序編程接口)，可讓用戶迅速上手使用不同的模型算法進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。
成都創(chuàng)新互聯(lián)公司專業(yè)IDC數(shù)據(jù)服務(wù)器托管提供商，專業(yè)提供成都服務(wù)器托管，服務(wù)器租用，大邑服務(wù)器托管，大邑服務(wù)器托管，成都多線服務(wù)器托管等服務(wù)器托管服務(wù)。
Sklearn中提供了分類(Classification)、聚類(Clustering)、降維(Dimensionality Reduction)、回歸(Regression)等多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可供用戶根據(jù)自己的需求選擇合適的算法進(jìn)行數(shù)據(jù)建模。
二、Sklearn主要功能介紹
1、數(shù)據(jù)預(yù)處理
針對數(shù)據(jù)的各種情況，Sklearn提供了一些功能，如：標(biāo)簽編碼、熱獨(dú)編碼、歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化等等。這些處理功能可以使數(shù)據(jù)更適合機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行處理。
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() le.fit(["apple", "banana", "pear"]) le.transform(["apple", "banana", "pear"])
2、數(shù)據(jù)建模
Sklearn中提供了很多經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如：決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)、K-近鄰、隨機(jī)森林等等。通過簡單的幾行代碼調(diào)用模型API，即可完成模型建立和訓(xùn)練。
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3) tree = DecisionTreeClassifier() tree.fit(X_train, y_train) tree.predict(X_test)
3、模型評估
數(shù)據(jù)建模后，需要對建立的模型進(jìn)行評估。Sklearn中提供了多種模型評估方法，如：交叉驗(yàn)證、混淆矩陣、ROC曲線、學(xué)習(xí)曲線等等。這些方法可以快速、準(zhǔn)確地評估出模型的性能。
from sklearn.metrics import confusion_matrix y_true = [0, 0, 0, 1, 1, 1] y_pred = [0, 1, 0, 1, 0, 1] confusion_matrix(y_true, y_pred)
4、數(shù)據(jù)可視化
Sklearn中的可視化模塊可以快速幫助我們實(shí)現(xiàn)模型的可視化、數(shù)據(jù)的可視化等等。Matplotlib作為Python中最常見的繪圖庫之一，也作為Sklearn中可視化模塊的基礎(chǔ)庫。
from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.decomposition import PCA from sklearn import pyplot as plt iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target pca = PCA(n_components=2) pca.fit(X) X_new = pca.transform(X) plt.scatter(X_new[:, 0], X_new[:, 1], c=y) plt.show()
三、Sklearn的應(yīng)用場景
1、圖像識別
Sklearn中提供的多種算法可以用于圖像識別，如：K-近鄰、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林等等。這些算法可以快速、準(zhǔn)確地識別圖像中的目標(biāo)。
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import train_test_split X, y = load_digits(return_X_y=True) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3) knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) knn.fit(X_train, y_train) knn.score(X_test, y_test)
2、自然語言處理
Sklearn中的聚類算法和分類算法可以用于自然語言處理中的文本分類、情感分析、主題建模等等。這些算法可以使我們更好地處理大量的文本數(shù)據(jù)，并快速挖掘有價(jià)值的信息。
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.cluster import KMeans newsgroups_train = fetch_20newsgroups(subset='train') vectorizer = TfidfVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(newsgroups_train.data) kmeans = KMeans(n_clusters=20) kmeans.fit(X)
3、數(shù)據(jù)挖掘
Sklearn提供的算法可以快速、準(zhǔn)確地進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，例如：聚類、分類、回歸、模型評估等等?？梢詰?yīng)用于金融、電商、醫(yī)療等行業(yè)的領(lǐng)域，幫助企業(yè)快速掌握市場趨勢和用戶行為，為企業(yè)提供數(shù)據(jù)決策依據(jù)。
from sklearn.svm import SVC from sklearn.datasets import load_diabetes from sklearn.model_selection import train_test_split X, y = load_diabetes(return_X_y=True) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3) svc = SVC(kernel='linear') svc.fit(X_train, y_train) svc.score(X_test, y_test)
四、總結(jié)
Sklearn作為Python開源機(jī)器學(xué)習(xí)工具中的重要一員，不僅提供了多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法和方法，也為數(shù)據(jù)處理、模型評估、數(shù)據(jù)可視化等領(lǐng)域提供了優(yōu)秀的解決方案。在實(shí)踐中，了解Sklearn的使用，可以幫助我們快速構(gòu)建自己的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并且通過Sklearn提供的API接口，能夠更好的契合Python的生態(tài)系統(tǒng)。
本文名稱：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：PythonSklearn的全方位用法介紹
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