Scikit-Learn 教程

详细介绍

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Scikit-Learn 是一个强大的 Python 库，提供了各种机器学习算法的实现。它主要用于数据挖掘和数据分析，基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 构建。

1. 数据准备
   在这个步骤中，生成了一个模拟数据集，并将其分为训练集和测试集。我们使用 make_classification 函数生成一个具有 1000 个样本和 20 个特征的分类数据集。

2. 数据预处理
   在进行机器学习模型训练之前，数据预处理是非常重要的一步。使用 StandardScaler 对数据进行标准化处理，以确保每个特征在相同的尺度上。

3. 模型训练
   使用逻辑回归模型进行训练。逻辑回归是一种常用的线性分类模型，适用于二分类问题。

4. 模型预测
   使用训练好的模型对测试集进行预测，得到预测结果。

5. 模型评估
   我们使用准确率、混淆矩阵和分类报告对模型进行评估。准确率衡量预测的总体准确性，混淆矩阵展示了预测结果的详细分布，分类报告提供了精确率、召回率和 F1 分数等详细指标。
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导入必要的库

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report

1. 数据准备

生成一个模拟数据集

from sklearn.datasets import make_classification
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=15, n_redundant=5, random_state=42)

数据分割

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

2. 数据预处理

标准化处理

scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

3. 模型训练

使用逻辑回归进行训练

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

4. 模型预测

y_pred = model.predict(X_test)

5. 模型评估

计算准确率

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f’Accuracy: {accuracy:.2f}')

混淆矩阵

conf_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print(‘Confusion Matrix:’)
print(conf_matrix)

分类报告

class_report = classification_report(y_test, y_pred)
print(‘Classification Report:’)
print(class_report)