Scikit-Learn机器学习入门

现在最常用的数据分析的编程语言为R和Python。每种语言都有自己的特点，Python因为Scikit-Learn库赢得了优势。Scikit-Learn有完整的文档，并实现很多机器学习算法，而每种算法使用的接口几乎相同，可以非常快的测试其它学习算法。

Pandas一般和Scikit-Learn配合使用，它是基于Numpy构建的含有更高级数据结构和工具的数据统计工具，可以把它当成excel。

加载数据

首先把数据加载到内存。下载UCI数据集：

import numpy as np

import urllib

# 数据集的url

url = "http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/pima-indians-diabetes/pima-indians-diabetes.data"

# 下载文件

raw_data = urllib.urlopen(url)

# 把数据加载到numpy matrix

dataset = np.loadtxt(raw_data, delimiter=",")

# 分离数据集

X = dataset[:,0:7] # 属性集

y = dataset[:,8] # 标签

数据标准化

在开始应用学习算法之前，应首先对数据执行标准化，这是为了确保特征值的范围在0-1。对数据进行预处理：

from sklearn import preprocessing

# normalize

normalized_X = preprocessing.normalize(X)

# standardize

standardized_X = preprocessing.scale(X)

分类

ExtraTreesClassifier(基于树)：

from sklearn import metrics

from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier

model = ExtraTreesClassifier()

model.fit(X, y)

# 显示属性的相对重要性

print(model.feature_importances_)

LogisticRegression：

from sklearn.feature_selection import RFE

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = LogisticRegression()

rfe = RFE(model, 3)

rfe = rfe.fit(X, y)

print(rfe.support_)

print(rfe.ranking_)

机器学习算法

Logistic regression

通常用来解决分类问题（binary），但是也支持多个分类。这个算法会给出属于某一分类的概率：

from sklearn import metrics

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = LogisticRegression()

model.fit(X, y)

print(model)

# 做预测

expected = y

predicted = model.predict(X)

# 输出

print(metrics.classification_report(expected, predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected, predicted))

朴素贝叶斯-Naive Bayes

这也是广为人知的机器学习算法，用来学习数据分布的密度，在多分类问题中可以提供高质量的预测结果。

from sklearn import metrics

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

model = GaussianNB()

model.fit(X, y)

print(model)

# 预测

expected = y

predicted = model.predict(X)

# 结果

print(metrics.classification_report(expected, predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected, predicted))

KNN算法(K－Nearest Neighbours)

使用Python实现K-Nearest Neighbor算法

它通常用在更复杂分类算法的一部分，它在回归问题中可以提供很好的结果。

决策树－Decision Trees

能很好的处理回归和分类问题。

from sklearn import metrics

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# fit a CART model to the data

model = DecisionTreeClassifier()

model.fit(X, y)

print(model)

# 预测

expected = y

predicted = model.predict(X)

# 结果

print(metrics.classification_report(expected, predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected, predicted))

支持向量机－Support Vector Machines

使用Python实现Support Vector Machine算法

from sklearn import metrics

from sklearn.svm import SVC

# fit a SVM model to the data

model = SVC()

model.fit(X, y)

print(model)

# 预测

expected = y

predicted = model.predict(X)

# 结果

print(metrics.classification_report(expected, predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected, predicted))

Scikit-Learn还提供了一堆更复杂的算法，包括clustering，Bagging 和 Boosting。

转载于:https://www.cnblogs.com/gejuncheng/p/8127446.html