Sklearn 简介

scikit-learn (sklearn) 是 Python 中用于机器学习的最流行的库之一。它提供了一系列有效的算法和工具，涵盖各种机器学习任务，包括：

• 分类
• 回归
• 聚类
• 降维
• 模型选择
• 数据预处理

Sklearn 六大模块

1. 分类：预测离散类别
   1. 算法: KNN, 随机森林 逻辑回归 朴素贝叶斯 GBDT XGboost LightGBM
   2. 应用: 垃圾邮件检测，图像识别
2. 回归：预测连续值
   1. 算法: 线性回归 Lasso回归 决策树回归 随机森林回归 XGboost回归
   2. 应用: 房价预测，时间序列预测
3. 聚类：将相似对象自动分组
   1. 算法: k-Means, spectral clustering, mean-shift，基于层次聚类 基于密度聚类
   2. 应用: 客户细分；将数据分成相似的组。
4. 降维：减少数据的维度以提高效率
   1. 算法: 因子分析 PCA ICA LDA, 属性降维
   2. 应用: 可视化；减少数据的特征维度，以简化问题并提高计算效率
5. 模型选择：比较和选择最佳模型
   1. 模型: Metrics Scoring模型得分 Grid search 网格搜索 Cross Validation 交叉验证 Hyper-Parameters 超参数选择 Validation curves 模型验证曲线
   2. 目标: 通过参数调整提高精度
6. 数据预处理：准备和清理数据以进行建模
   1. 算法: Standardization标准化 Scaling Features归一化 Non-linear transformation非线性转化Gaussian distribution高斯分布转化 Normalization正则化 Encoding categorical features类别性编码处理
   2. 应用: 把输入数据转换为机器学习算法可用的数据

快速了解Sklearn库

英文版Sklearn官方网址：scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 1.4.1 documentation
中文版Sklearn官方网址：scikit-learn中文社区

代码实现：

from sklearn import datasets
from sklearn.datasets import load_iris
#查看库的模块
print("查看库的模块:",dir(sklearn))
#查看模块中的方法和类
print("查看模块中的方法和类:",dir(sklearn.datasets))
#模块中包含的类和方法的详细信息：参数、返回值和功能描述
print("模块中包含的类和方法的详细信息：参数、返回值和功能描述:",sklearn.datasets.load_iris)

Sklearn 库中的模块、类、函数

1.数据模块（Data Modules）：

1. sklearn.datasets：包含示例数据集，如Iris、Digits等。
2. sklearn.datasets.fetch_openml：用于从OpenML获取数据集。
3. sklearn.datasets.fetch_lfw_people：用于获取LFW人脸数据集。

2.数据处理模块（Data Preprocessing）：

1. sklearn.preprocessing：提供特征缩放、标准化、编码、缺失值处理等功能。
2. sklearn.impute：用于填充缺失数据的模块。
3. sklearn.feature_selection：包括特征选择方法，帮助选择最重要的特征。
4. sklearn.decomposition：包含降维方法，如主成分分析（PCA）和因子分析。
5. sklearn.model_selection.train_test_split：用于将数据集分割为训练集和测试集。

3.回归模块（Regression）：

1. sklearn.linear_model：包含线性回归、岭回归、Lasso回归等线性模型。
2. sklearn.svm：支持向量机（SVM）用于回归任务。
3. sklearn.neighbors：k-近邻（KNN）回归方法。

4.分类模块（Classification）：

1. sklearn.linear_model：逻辑回归、线性判别分析等用于分类的线性模型。
2. sklearn.svm：支持向量机（SVM）用于分类任务。
3. sklearn.neighbors：k-近邻（KNN）分类方法。
4. sklearn.tree：决策树分类器。
5. sklearn.ensemble：随机森林、AdaBoost、梯度提升等集成学习方法。

5.聚类模块（Clustering）：

1. sklearn.cluster：包括K均值、DBSCAN、层次聚类等聚类算法。
2. sklearn.cluster.KMeans：K均值聚类
3. sklearn.cluster.AgglomerativeClustering：层次聚类
4. sklearn.cluster.DBSCAN：基于密度的聚类方法，可以识别具有相似密度的数据点
5. sklearn.cluster.SpectralClustering：谱聚类，数据之间的相似度矩阵

6.降维模块（Dimensionality Reduction）：

1. sklearn.decomposition：主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）等降维方法。
2. sklearn.decomposition.PCA：主成分分析是一种线性降维方法
3. sklearn.decomposition.FastICA：独立成分，从混合信号中分离出原始信号。

7.模型评估模块（Model Evaluation）：

1. sklearn.metrics：包括各种模型评估指标，如准确率、F1分数、ROC曲线等。
2. sklearn.model_selection：提供交叉验证、参数搜索和数据集分割的工具。

8.模型保存模块（Model Saving）：

1. sklearn.externals.joblib：用于模型保存和加载的工具。

其他，集成学习模块  :

1. sklearn.ensemble: 这个模块包括集成学习方法，如随机森林、梯度提升、AdaBoost等。

 Sklearn 常见方法：

1. fit(): 用于训练机器学习模型。
2. predict(): 用于进行预测。
3. transform(): 对数据进行变换，如特征工程。
4. score(): 评估模型性能。
5. GridSearchCV(): 用于网格搜索交叉验证以调优模型参数。
6. cross_val_score(): 执行交叉验证并返回评分。
7. train_test_split(): 将数据集分割为训练集和测试集。
8. confusion_matrix(): 计算混淆矩阵，用于分类问题的性能评估。

机器学习流程

• 问题定义

  1. 明确定义所要解决的问题
  2. 需求分析，业务理解，梳理问题并定义，让需求方确认

• 数据准备

  1.获取数据：模块数据，自制数据，公开数据

        (1)模块自带的数据集

from sklearn import datasets
dir(datasets)

        sklearn 库载入数据

from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()# 载入数据

         sklearn 自带经典数据集

数据集名称	描述	类型	维度
load_boston	Boston房屋价格	回归	506*13
fetch_california_housing	加州住房	回归	20640*9
load_diabetes	糖尿病	回归	442*10
load_digits	手写字	分类	1797*64
load_breast_cancer	乳腺癌	分类、聚类	(357+212)*30
load_iris	鸢尾花	分类、聚类	(50*3)*4
load_wine	葡萄酒	分类	(59+71+48)*13

        (2)自制数据集

        (3)公开数据集（网站和论文）

                1.Kaggle网址

                2.UCI数据集网址

                3.论文中数据Papers with Code - The latest in Machine Learning

 

        2.分析数据：描述性统计，统计特征

1.data.head(); data.tail()查看数据。2.data.info()查看数据的整体信息，数据维度shape，数据类型dtypes，是否有空值。3.data.describe()查看数据的基本统计信息，包括均值、方差、最大值、最小值等。4.corr()函数计算变量之间的成对相关性。

        3.分析数据：数据可视化

        数据可视化是通过图表、图形和可视化工具将数据呈现出来，以帮助人们更好地理解数据、发现模式和趋势。

图表类型：1.条形图（Bar Chart）：用于比较不同类别的数据。2.折线图（Line Chart）：用于显示数据随时间的变化。3.散点图（Scatter Plot）：用于展示两个变量之间的关系。4.饼图（Pie Chart）：用于显示不同部分占整体的比例。5.热力图（Heatmap）：用于呈现矩阵数据的关联和分布。6.箱线图（Box Plot）：用于显示数据分布的中位数、四分位数和离群值。7.直方图（Histogram）：用于展示数据的分布情况。

        4.数据清洗：缺失，重复，异常

        处理数据中的异常值、缺失值、空值、重复值以及其他不规范的数据是数据预处理的关键步骤，以确保数据质量和可用性。

1.缺失：删除缺失值，空值，data.dropna(inplace = True)
2.重复：data.drop_duplicates(inplace = True)
3.异常：1.识别异常值：异常值通常是与其他数据点明显不同的值，可能是输入错误、测量错误或其他原因引起的。箱线图可以了解数据的异常值和分布的离散程度。2.选择处理方法：通常的处理方法。3.删除异常值：可以将异常值从数据集中删除，但要谨慎使用，因为可能会损失信息。4.替换异常值：你可以将异常值替换为合理的值，例如使用中位数、均值或其他合适的统计值。5.标记异常值：你可以将异常值进行标记，以后可以根据需要进一步处理。

        5.特征处理：特征缩放，特征选择，归一化，标准化

1.在训练模型之前，通常需要对数据进行预处理，以确保数据的质量和一致性。
2.标准化 (standardization)：每个维度的特征减去该特征均值，除以该维度的标准差。
3.归一化 (MinMaxScaler)：每个维度的特征减去该特征最小值，除以该特征的最大值与最小值之差。

Scikit-learn进行数据变换

预处理操作	库名称
标准化	sklearn.preprocessing.StandardScaler
归一化	sklearn.preprocessing.MinMaxScaler

        6.数据拆分：数据拆分为训练集，验证集，测试集

1.数据分为三个部分：训练集、验证集和测试集。
2.训练集用来训练模型，验证集用于模型的超参数调整，而测试集用于最终评估模型性能。# 拆分数据集为训练集和测试集 
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 参数解释：
# - X_train: 训练集特征
# - X_test: 测试集特征
# - y_train: 训练集目标
# - y_test: 测试集目标
# - test_size: 测试集的比例，通常为 0.2（20% 的数据作为测试集）
# - random_state: 随机种子，可确保拆分是可重复的

• 模型搭建和训练

  根据任务类型选择合适的模型。

• 模型评估和优化

  常见的评价指标

评价指标	库名称	使用范围
准确率	accuracy_score	分类
精确率	precision_score	分类
F1 值	f1_score	分类
对数损失	log_loss	分类
混淆矩阵	confusion_matrix	分类
含多种评价的分类报告	classification_report	分类
均方误差MSE	mean_squared_error	回归
平均绝对误差MAE	mean_absolute_error	回归
决定系数R2	r2_score	回归

 

1.准确率（Accuracy）准确率是模型正确分类的样本数与总样本数之比。它衡量模型在所有类别中正确分类的比例。准确性高可能是一个好的性能指标，但在不平衡类别分布的情况下可能不太合适。
2.精确率（Precision）：又叫查准率，是模型预测为正类别（正例）的样本中实际为正类别的比例。它衡量了模型的正例预测的准确性。
3.召回率（Recall）：又叫查全率，是实际为正类别的样本中被模型正确分类为正类别的比例。它衡量了模型捕获正例的能力。召回率越高，代表实际负样本被预测出来的概率越高，它的含义类似：宁可错杀一千，绝不放过一个。
4.F1分数（F1 Score）：F1分数是精确度和召回率的调和平均值。F1分数高表示模型在精确度和召回率之间取得了平衡。
5.混淆矩阵（Confusion Matrix）：混淆矩阵是一个二维矩阵，用于显示模型的分类结果。它包括真正例（True Positive, TP）、真负例（True Negative, TN）、假正例（False Positive, FP）、假负例（False Negative, FN）。混淆矩阵可以用于计算上述指标。
6.分类报告（Classification Report）：分类报告是一种包含多个分类指标的文档，通常包括精确度、召回率、F1分数和支持数（每个类别的样本数量）。分类报告对多类别分类问题特别有用。

         二分类 

	预测值正例	预测值反例
真实值正例	TP – True Positive（真正例）	FN – False Negative（假反例）
真实值反例	FP – False Positive（假正例）	TN – True Negative（真反例）

TP： 实际 1预测为 1，预测正确
FP： 实际 0预测为 1，预测错误
FN： 实际 1预测为 0，预测错确
TN： 实际 0预测为 0，预测正确
准确率 =(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)
精准率 =TP/(TP+FP)
召回率=TP/(TP+FN)
F1=(2×Precision×Recall)/（Precision+Recall）

 

• 模型保存和应用 

1.模型保存：joblib.dump(model,'train_model.m')
2.模型应用：model = joblib.load('train_model.m')

 

常见术语与含义 

符号	含义
X_train	训练数据
X_test	测试数据
y_train	训练集标签
y_test	测试集标签
X	完整数据
y	数据标签
y_pred	预测标签