一、机器学习

机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能（Artificial Intelligence, AI）的一个分支，它致力于开发能够从数据中学习并改进性能的算法和模型。机器学习的核心思想是通过数据和经验自动优化算法，而不是通过显式的编程规则。

1.1、机器学习的基本概念

• 数据：机器学习的基础是数据。数据可以是结构化的（如数据库中的表格数据）或非结构化的（如文本、图像、音频等）。

• 模型：模型是机器学习算法的核心，它是一个数学表示，用于从输入数据中学习并做出预测或决策。

• 学习：学习是指模型通过数据进行训练，调整其内部参数以最小化预测误差的过程。

• 特征：特征是数据中的变量或属性，模型使用这些特征来进行预测或分类。

• 标签：标签是数据中的目标变量，模型通过学习特征和标签之间的关系来进行预测。

1.2、机器学习的分类

• 监督学习
• 半监督学习
• 无监督学习
• 强化学习

二、机器学习步骤

• 收集数据：数据是机器学习的基础。
• 准备数据：高质量的数据才能提高模型精准度。
• 训练模型：对处理后的数据进行训练，并留存部分数据用作验证。
• 评估模型：对模型进行验证，确定模型的精准度。
• 提高性能：对代码和模型进行优化。

2.1、前期准备——scikit-learn的安装

执行下面的代码

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple scikit-learn

或

pip install scikit-learn

2.2、数据集

2.2.1、数据集的分类

• 玩具数据集：轻量的数据集，直接在sklearn库本地，无需下载
  
  示例：

from sklearn.datasets import load_iris # type: ignoreiris = load_iris() # type: ignore
print(iris.data)

• 现实数据集：数据量大，需要从网络上下载
  

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups #这是一个20分类的数据news = fetch_20newsgroups(data_home=None,subset='all')
print(len(news.data))

2.2.2、数据集的操作

# data 特征
# feature_names 特征描述
# target  目标
# target_names  目标描述
# DESCR 数据集的描述
# filename 下后到本地保存后的文件名

2.2.3、读取本地文件

本地csv文件

import pandas as pd # type: ignoredata = pd.read_csv('../dataset/ss.csv')
print(data)

本地ecxel文件

在读取excel文件时，需要使用openpyxl来读取，
我是用pip命令来安装的该引擎

pip install openpyxl

import pandas as pd# type: ignore# 指定使用 openpyxl 引擎来读取 Excel 文件
data = pd.read_excel('../dataset/ss.xlsx', engine='openpyxl')
# print(data)# 选择特定的列
x = data.iloc[:, [0, 1, 2]]
y = data.iloc[:, [-2]]# print(x)
print(y)

2.2.4、数据集的划分

数据集划分函数

from sklearn.model_selection import train_test_split # type: ignore

参数注释

参数
(1) *array
这里用于接收1到多个"列表、numpy数组、稀疏矩阵或padas中的DataFrame"。
(2) **options， 重要的关键字参数有：
test_size 值为0.0到1.0的小数，表示划分后测试集占的比例
random_state 值为任意整数，表示随机种子，使用相同的随机种子对相同的数据集多次划分结果是相同的。否则多半不同
strxxxx 分层划分,填y
2 返回值说明
返回值为列表list, 列表长度与形参array接收到的参数数量相关联, 形参array接收到的是什么类型，list中对应被划分出来的两部分就是什么类型

list数据数据划分

import numpy as np# type: ignore
from sklearn.model_selection import train_test_split# type: ignoreX=[[11,2,3,31,111],[12,2,3,32,112],[1,23,3,33,113],[14,2,3,34,114],[15,2,3,35,115],[16,2,3,36,116],[1,23,3,36,117],[1,23,3,316,118],[1,23,3,326,119],[1,23,3,336,120]
]
y=[1,1,1,1,1,2,2,2,2,2]
# 打印生成的数据
print("随机生成的x数据:")
print(X)
print("标签y:")
print(y)# 划分训练集和测试集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.8, stratify=y)# 打印划分结果
print("训练集 x_train:\n")
print(x_train)
print("测试集 x_test:\n")
print(x_test)
print("训练集标签 y_train:\n")
print(y_train)
print("测试集标签 y_test:\n")
print(y_test)

ndarray的数据集划分

from sklearn.model_selection import train_test_split# type: ignore
import numpy as np# type: ignorex = np.arange(100).reshape(50,2)
# print(x)
x_train,x_test = train_test_split(x,test_size=0.8,random_state=42)
print(x_train)
print("----------------------------------")
print(x_test)

dataFrame的数据集划分

import numpy as np# type: ignore
import pandas as pd# type: ignore
from sklearn.model_selection import train_test_split# type: ignore# 数据集的划分
data = np.arange(1,100).reshape(33, 3)
data = pd.DataFrame(data,columns=['a','b','c'])
# print(data)
x_train,x_test = train_test_split(data,test_size=0.3)
print("\n",x_train)
print("--------------------------")
print("\n",x_test)

玩具数据集划分

# 鸢尾花数据集划分
from sklearn import datasets# type: ignore
from sklearn.model_selection import train_test_split# type: ignoreiris = datasets.load_iris()
x = iris.data
y = iris.target
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=4)
print(x_train.shape)
print(x_test.shape)
print(y_train.shape)
print(y_test.shape)
print(iris.feature_names)
print(iris.target_names)

现实数据集划分

import numpy as np# type: ignorefrom sklearn.datasets import fetch_20newsgroups# type: ignore
from sklearn.model_selection import train_test_split# type: ignorenew_date = fetch_20newsgroups(data_home='../dataset/',subset='train')
# print(new_date.data[0])x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(new_date.data,new_date.target,test_size=0.2,random_state=666)
print(np.array(x_train).shape)
print(np.array(x_test).shape)
print(np.array(y_train).shape)
print(np.array(y_test).shape)print(new_date.target_names)

2.3、特征工程

特征工程api

# DictVectorizer  		字典特征提取
# CountVectorizer 		文本特征提取
# TfidfVectorizer 		TF-IDF文本特征词的重要程度特征提取 
# MinMaxScaler 			归一化
# StandardScaler 		标准化
# VarianceThreshold 	底方差过滤降维
# PCA  					主成分分析降维

#转换器对象调用fit_transform()进行转换, 其中fit用于计算数据，transform进行最终转换fit_transform()可以使用fit()和transform()代替fit_transform()、fit()和transform()之间的区别1. fit()
作用: fit() 方法用于计算数据集的统计信息（如均值、方差等），以便后续的转换操作。
返回值: 无返回值，直接在对象内部存储计算结果。
适用场景: 当你需要对训练数据集进行统计信息的计算时使用。2. transform()
作用: transform() 方法使用 fit() 计算的统计信息对数据集进行转换。
返回值: 返回转换后的数据集。
适用场景: 当你需要对训练数据集或测试数据集进行相同的转换时使用。3. fit_transform()
作用: fit_transform() 方法结合了 fit() 和 transform() 的功能，先计算统计信息，然后对数据集进行转换。
返回值: 返回转换后的数据集。
适用场景: 当你需要对训练数据集进行一次性计算和转换时使用。

字典的特征提取和数据集划分

from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer# type: ignore
from sklearn.model_selection import train_test_split# type: ignoredata_dict = [{'city': '北京', 'count':2300,'tempertrye': 41},{'city': '上海', 'count':2300,'tempertrye': 39}, {'city': '深圳', 'count':2750,'tempertrye': 30},{'city': '广州', 'count':2500,'tempertrye': 40},{'city': '杭州', 'count':2800,'tempertrye': 33},{'city': '西安', 'count':2700,'tempertrye': 28},{'city': '西安', 'count':2700,'tempertrye': 28}
]# sparse=False:表示返回完整的矩阵,True:表示返回稀疏矩阵
model = DictVectorizer(sparse=False)
data_new = model.fit_transform(data_dict)
# print(data_new)
x_train,y_train = train_test_split(data_new,test_size=0.2,random_state=666)
print(x_train)
print('------------------------------------------------------------------------------')
print(y_train)

文本特征提取

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizercorpus =  ['I love machine learning.Its awesome.', 'Its a amazon book', 'Amazon is a great company']# 创建一个词频提取对象
vectorizer = CountVectorizer(stop_words=['amzzon'])
# 提取特征词频
X = vectorizer.fit_transform(corpus)print(X)print(X.toarray())
# 打印特征词频
print(vectorizer.get_feature_names_out())

CountVectorizer 中文本特征提取

中文提取需要用到库jieba

使用下面的命令进行安装

pip install jieba

import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# arr = list(jieba.cut("我爱北京天安门"))
# print (arr)
# str01 = ' '.join(arr)
# print (str01)
def my_cut(text):#传入没有断词的文本，用jieba分词工具转化为数据容器，然后把数据容器中的元素用空格连接起来return ' '.join(list(jieba.cut(text)))corpus = ['我爱北京天安门','我爱成都天府广场']
# 创建一个词频提取对象
vectorizer = CountVectorizer(stop_words=[])
# 提取词频
data = [my_cut(el) for el in corpus]
x = vectorizer.fit_transform(data) 
# print(x)
# print(x.toarray())
print(vectorizer.get_feature_names_out())data02 = pd.DataFrame(x.toarray(),columns=vectorizer.get_feature_names_out())
print(data02)

TfidfVectorizer TF-IDF文本特征词的重要程度特征提取

import jieba
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizerdef cut_words(text):return " ".join(list(jieba.cut(text)))data = ["教育学会会长期间，坚定支持民办教育事业！",  "扶持民办,学校发展事业","事业做出重大贡献！"]
data_new = [cut_words(v) for v in data]transfer = TfidfVectorizer(stop_words=['期间', '做出',"重大贡献"]) 
data_final = transfer.fit_transform(data_new)pd.DataFrame(data_final.toarray(), columns=transfer.get_feature_names_out())

无量纲化

MinMaxScaler 归一化

data = [[1, 2, 3, 4],[1, 2, 3, 4],[1, 2, 3, 4],[1, 2, 3, 4]
]
tran = MinMaxScaler(feature_range(1,2))
data = tran.fit_transfrom(data)
print(data)

StandardScaler 标准化

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler# 创建一个示例数据集
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])# 初始化 StandardScaler
scaler = StandardScaler()# 对训练数据进行 fit_transform
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X)# 打印标准化后的训练数据
print("标准化后的训练数据:")
print(X_train_scaled)# 创建一个新的测试数据集
X_test = np.array([[7, 8], [9, 10]])# 对测试数据进行 transform
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)# 打印标准化后的测试数据
print("标准化后的测试数据:")
print(X_test_scaled)

2.4、特征降维

VarianceThreshold 低方差过滤特征选择

# 1、获取数据,data是一个DataFrame,可以是读取的csv文件
data=pd.DataFrame([[10,11],[11,13],[11,11],[11,15],[11,91],[11,13],[11,12],[11,16]])
print("data:\n", data)   
# 2、实例化一个转换器类
transfer = VarianceThreshold(threshold=1)#0.1阈值
# 3、调用fit_transform
data_new = transfer.fit_transform(data)
print("data_new:\n",data_new)

PCA降维

from sklearn.dec**** import PCAdata = [[1, 2, 3, 4],[1, 2, 3, 4],[1, 2, 3, 4],[1, 2, 3, 4]
]
pac = PCA(n_com**** = 0.95)data = pca.fit_transfrom(data)print(f"降维后的数据为：{data}"}