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Scikit-Learn是什么,Scikit-Learn库快速入门(附带实例)

在数据科学的领域中,机器学习无疑是重要的组成部分。机器学习可使用户从数据中提取有用的信息和模式,并利用这些信息和模式进行预测和决策。

Python 社区为用户提供了丰富的机器学习库,这些库功能强大,适用于不同的任务和应用场景。本节重点介绍名为 Scikit-Learn 的机器学习库。

Scikit-Learn库简介

Scikit-Learn 是 Python 中最流行的通用机器学习库之一,提供了大量的机器学习算法,包括分类、回归、聚类等,并提供了处理数据、评估模型等全套工具。

Scikit-Learn 是开源的机器学习库,提供了很多有效和广泛使用的机器学习算法。Scikit-Learn 包括清晰、统一、简洁的 API,以及丰富的在线文档和社区支持,这些特性使 Scikit-Learn 成为数据分析和建立机器学习模型的首选库之一。

在 Scikit-Learn 中,每种机器学习算法都被实现为一个可估计(Estimator)的对象。这些对象都包含 fit() 方法和 predict() 方法,fit() 方法用于训练模型,predict() 方法用于进行预测。

Scikit-Learn 为用户提供了大量的机器学习算法,这些算法大致可以分为如下类别。

监督学习:包括回归(线性回归、决策树回归、支持向量回归)、分类(逻辑回归、k-近邻算法、决策树分类、支持向量机)等算法;
无监督学习:包括聚类(k-means、谱聚类、层次聚类)、降维(主成分分析、非负矩阵分解、t-SNE)等算法;
模型选择和评估:包括交叉验证、网格搜索、模型持久化等算法;
预处理:包括特征提取、特征选择、数据缩放、数据编码等算法。

安装Scikit-Learn

Python 环境中默认没有安装 Scikit-Learn,如果要安装 Scikit-Learn,用户可以使用 pip(Python 的包管理器)进行安装。

用户可在命令行中运行以下命令进行安装:
pip install scikit-learn

如果用户使用 Anaconda Python 发行版,则可使用 conda 命令安装:
conda install scikit-learn

Scikit-Learn快速入门

下面以线性回归为例,介绍 Scikit-Learn 的使用方法。

线性回归是一种监督学习算法,该算法试图建立输入(特征)和输出(目标变量)之间的线性关系。在二维空间中,这个关系可以被表示为一条直线,但在更高维度的空间中,这个关系是一个超平面。

线性回归的目标是对于给定的数据,找到一组权重(或系数)和偏置(或截距),使通过这些权重和偏置计算得到的预测值