阅读量:4
简介
scikit-learn（简称sklearn）是Python中最受欢迎的机器学习库之一，它提供了一系列简单易用且功能强大的工具，用于数据挖掘和数据分析。本文旨在通过系统性的介绍，让读者从零基础开始，逐步掌握sklearn的基本知识点及其实际应用，最终能够运用sklearn进行机器学习项目的实战。
目录
- 安装与环境配置
- sklearn概述
- 数据预处理
- 数据集拆分
- 基础模型构建
- 模型评估与调优
- 高级模型与实战示例
- 总结
1. 安装与环境配置
在开始使用sklearn之前，我们需要确保Python环境已经正确安装，并且安装了所需的库。建议使用Anaconda或pip来管理Python环境。
1.1 使用pip安装sklearn
pip install scikit-learn 1.2 使用Anaconda安装sklearn
conda install scikit-learn 1.3 验证安装
import sklearn print(sklearn.__version__) 2. sklearn概述
sklearn提供了丰富的机器学习算法和工具，包括分类、回归、聚类、降维和模型选择等。其模块结构清晰，常用模块如下：
sklearn.datasets: 提供了常用的数据集加载工具sklearn.preprocessing: 提供了数据预处理功能sklearn.model_selection: 提供了数据集拆分、交叉验证等功能sklearn.linear_model: 提供了线性模型sklearn.svm: 支持向量机sklearn.neighbors: 最近邻算法sklearn.tree: 决策树sklearn.ensemble: 集成方法sklearn.metrics: 评估指标
3. 数据预处理
数据预处理是机器学习的关键步骤之一，sklearn提供了丰富的数据预处理工具，包括标准化、归一化、编码、缺失值处理等。
3.1 标准化
标准化是将数据转换为均值为0，方差为1的分布，常用的标准化方法是z-score标准化。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) 3.2 归一化
归一化是将数据缩放到特定范围，通常是[0, 1]。
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() X_normalized = scaler.fit_transform(X) 3.3 编码
对于分类变量，通常需要将其转换为数值形式。常用的编码方法有One-Hot编码。
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder encoder = OneHotEncoder() X_encoded = encoder.fit_transform(X) 3.4 缺失值处理
处理缺失值可以选择删除含有缺失值的样本或用特定值填充。
from sklearn.impute import SimpleImputer imputer = SimpleImputer(strategy='mean') X_imputed = imputer.fit_transform(X) 4. 数据集拆分
在构建机器学习模型时，将数据集划分为训练集和测试集是必要的，以评估模型的性能。
4.1 训练集和测试集拆分
from sklearn.model_selection import train_test_split X_train