常用的机器学习模型的不同调用方式

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作者
猴君
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sklearn(scikit-learn)中,常用的机器学习模型覆盖了监督学习、非监督学习、聚类、降维等多个方面。以下是一些常见的模型和它们的调用方式:

监督学习模型

  1. 线性回归和分类

    • 线性回归sklearn.linear_model.LinearRegression
    • 逻辑回归sklearn.linear_model.LogisticRegression
    • 岭回归sklearn.linear_model.Ridge
    • 弹性网络sklearn.linear_model.ElasticNet
  2. 支持向量机

    • 支持向量分类sklearn.svm.SVC
    • 支持向量回归sklearn.svm.SVR
  3. 决策树

    • 决策树分类sklearn.tree.DecisionTreeClassifier
    • 决策树回归sklearn.tree.DecisionTreeRegressor
  4. 集成方法

    • 随机森林分类sklearn.ensemble.RandomForestClassifier
    • 随机森林回归sklearn.ensemble.RandomForestRegressor
    • 梯度提升分类sklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier
    • 梯度提升回归sklearn.ensemble.GradientBoostingRegressor
    • AdaBoost分类sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier
    • AdaBoost回归sklearn.ensemble.AdaBoostRegressor
  5. k近邻

    • k近邻分类sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier
    • k近邻回归sklearn.neighbors.KNeighborsRegressor

非监督学习模型

  1. 聚类

    • K均值sklearn.cluster.KMeans
    • 层次聚类sklearn.cluster.AgglomerativeClustering
    • DBSCANsklearn.cluster.DBSCAN
    • 均值漂移sklearn.cluster.MeanShift
  2. 降维

    • 主成分分析(PCA)sklearn.decomposition.PCA
    • 线性判别分析(LDA)sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis
    • 独立成分分析(ICA)sklearn.decomposition.FastICA

调用规律

sklearn 中,模型的调用通常遵循以下步骤和规律:

  1. 导入模型:从相应的模块中导入所需的模型类。

  2. from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

  3. 实例化模型:使用模型类创建模型对象,可以在这里设置超参数。

    model = LinearRegression() rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)

  4. 训练模型:使用 .fit() 方法,将训练数据传入模型进行训练。

    model.fit(X_train, y_train) rf_model.fit(X_train, y_train)

  5. 预测:使用 .predict() 方法,对新数据进行预测。

    predictions = model.predict(X_test) rf_predictions = rf_model.predict(X_test)

  6. 评估模型:使用 sklearn.metrics 提供的评估函数对模型性能进行评估。

    from sklearn.metrics import mean_squared_error, accuracy_score mse = mean_squared_error(y_test, predictions) accuracy = accuracy_score(y_test, rf_predictions)

总结

sklearn 提供了统一的接口和调用方式,使得不同模型的使用过程高度一致,极大地方便了用户的学习和使用。这种统一性是 sklearn 受到广泛欢迎的重要原因之一。

有些常用的机器学习模型和算法不在 sklearn(scikit-learn)中调用,通常是因为它们具有特定的特性、需求或优化目标。以下是一些不在 sklearn 中调用的常见机器学习模型及其原因:

1. 性能和优化

  • LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)

    • 特点:使用基于直方图的决策树算法,具有更快的训练速度和更低的内存使用。
    • 原因:专注于大数据集和高维数据的优化,能够处理更复杂的模型和更大规模的数据。
  • XGBoost(Extreme Gradient Boosting)

    • 特点:实现了高效的梯度提升算法,支持并行处理和分布式计算。
    • 原因:提供了丰富的参数设置和优化选项,适用于高性能计算需求。
  • CatBoost

    • 特点:针对分类特征进行了优化,能够处理类别数据,并避免数据泄漏问题。
    • 原因:专门为处理类别数据和提升模型性能而设计。

2. 特定领域和功能

  • TensorFlowPyTorch

    • 特点:提供了灵活的深度学习框架,支持构建和训练复杂的神经网络模型。
    • 原因:这些框架设计用于深度学习,具有高度的灵活性和扩展性,能够处理图像、文本等复杂数据。
  • Keras

    • 特点:高层神经网络 API,便于快速构建和训练深度学习模型。
    • 原因:Keras 是一个高级接口,通常运行在 TensorFlow 或其他深度学习框架之上,提供了简单易用的接口。
    • 许多机器学习模型不在 sklearn 中调用,主要是因为它们有特定的性能优化需求、功能需求或特定领域的应用。它们通常提供更高效的实现、更丰富的功能和更好的扩展性,以满足特定场景和应用的需求。这些模型和库通过专门的设计和优化,能够在各自的领域中提供卓越的性能和使用体验。

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