Sklearn 教程

Sklean(scikit-learn) 是一个 Python 第三方提供的非常强力的机器学习库，它包含了从数据预处理到训练模型的各个方面。

使用 scikit-learn 可以极大的节省编写代码的时间以及减少我们的代码量，使我们有更多的精力去分析数据分布，调整模型和修改超参。

1. Sklean 介绍

sklearn拥有可以用于监督和无监督学习的方法，一般来说监督学习使用的更多。sklearn中的大部分函数可以归为估计器(Estimator)和转化器(Transformer)两类。

估计器(Estimator)其实就是模型，它用于对数据的预测或回归。基本上估计器都会有以下几个方法：

• fit(x,y) :传入数据以及标签即可训练模型，训练的时间和参数设置，数据集大小以及数据本身的特点有关。
• score(x,y)用于对模型的正确率进行评分(范围0-1)。但由于对在不同的问题下，评判模型优劣的的标准不限于简单的正确率，可能还包括召回率或者是查准率等其他的指标，特别是对于类别失衡的样本，准确率并不能很好的评估模型的优劣，因此在对模型进行评估时，不要轻易的被score的得分蒙蔽。
• predict(x)用于对数据的预测，它接受输入，并输出预测标签，输出的格式为numpy数组。我们通常使用这个方法返回测试的结果，再将这个结果用于评估模型。

转化器(Transformer)用于对数据的处理，例如标准化、降维以及特征选择等等。同与估计器的使用方法类似:

• fit(x,y) :该方法接受输入和标签，计算出数据变换的方式。
• transform(x) :根据已经计算出的变换方式，返回对输入数据x变换后的结果。
• fit_transform(x,y) :该方法在计算出数据变换方式之后对输入x就地转换。

以上仅仅是简单的概括sklearn的函数的一些特点。sklearn绝大部分的函数的基本用法大概如此。但是不同的估计器会有自己不同的属性，例如随机森林会有Feature_importance来对衡量特征的重要性，而逻辑回归有coef_存放回归系数intercept_则存放截距等等。并且对于机器学习来说模型的好坏不仅取决于你选择的是哪种模型，很大程度上与你超参的设置有关。因此使用sklearn的时候一定要去看看官方文档，以便对超参进行调整。

2. Sklearn 包含的机器学习方式

• Classification 分类
• Regression 回归
• Clustering 非监督分类
• Dimensionality reduction 数据降维
• Model Selection 模型选择
• Preprocessing 数据预处理

本章主要讲述一些用于回归的方法，其中目标值 y 是输入变量 x 的线性组合。 数学概念表示为：如果 是预测值，那么有：在整个模块中，我们定义向量 作为 coef_ ，定义 作为 intercept_ 。如果需要 ...