Python Sklearn的全方位用法介绍

发布时间：2023/10/11

一、Sklearn介绍

Scikit-learn（简称Sklearn）是一种基于Python语言的开源机器学习工具。它为大家提供了大量的机器学习算法，可用于数据挖掘及数据分析、数据挖掘和数据建模等领域。Sklearn建立在Numpy、SciPy以及Matplotlib之上，它实现了一种干净、一致且流畅的API(应用程序编程接口)，可让用户迅速上手使用不同的模型算法进行机器学习。

Sklearn中提供了分类(Classification)、聚类(Clustering)、降维(Dimensionality Reduction)、回归(Regression)等多种机器学习算法，可供用户根据自己的需求选择合适的算法进行数据建模。

二、Sklearn主要功能介绍

1、数据预处理

针对数据的各种情况，Sklearn提供了一些功能，如：标签编码、热独编码、归一化、标准化等等。这些处理功能可以使数据更适合机器学习算法进行处理。


from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
le.fit(["apple", "banana", "pear"])
le.transform(["apple", "banana", "pear"])

2、数据建模

Sklearn中提供了很多经典的机器学习算法，如：决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、K-近邻、随机森林等等。通过简单的几行代码调用模型API，即可完成模型建立和训练。


from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
tree = DecisionTreeClassifier()
tree.fit(X_train, y_train)
tree.predict(X_test)

3、模型评估

数据建模后，需要对建立的模型进行评估。Sklearn中提供了多种模型评估方法，如：交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线、学习曲线等等。这些方法可以快速、准确地评估出模型的性能。


from sklearn.metrics import confusion_matrix
y_true = [0, 0, 0, 1, 1, 1]
y_pred = [0, 1, 0, 1, 0, 1]
confusion_matrix(y_true, y_pred)

4、数据可视化

Sklearn中的可视化模块可以快速帮助我们实现模型的可视化、数据的可视化等等。Matplotlib作为Python中最常见的绘图库之一，也作为Sklearn中可视化模块的基础库。


from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn import pyplot as plt

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
pca = PCA(n_components=2)
pca.fit(X)
X_new = pca.transform(X)
plt.scatter(X_new[:, 0], X_new[:, 1], c=y)
plt.show()

三、Sklearn的应用场景

1、图像识别

Sklearn中提供的多种算法可以用于图像识别，如：K-近邻、支持向量机、随机森林等等。这些算法可以快速、准确地识别图像中的目标。


from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
X, y = load_digits(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)
knn.score(X_test, y_test)

2、自然语言处理

Sklearn中的聚类算法和分类算法可以用于自然语言处理中的文本分类、情感分析、主题建模等等。这些算法可以使我们更好地处理大量的文本数据，并快速挖掘有价值的信息。


from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans
newsgroups_train = fetch_20newsgroups(subset='train')
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(newsgroups_train.data)
kmeans = KMeans(n_clusters=20)
kmeans.fit(X)

3、数据挖掘

Sklearn提供的算法可以快速、准确地进行数据挖掘，例如：聚类、分类、回归、模型评估等等。可以应用于金融、电商、医疗等行业的领域，帮助企业快速掌握市场趋势和用户行为，为企业提供数据决策依据。


from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_diabetes
from sklearn.model_selection import train_test_split
X, y = load_diabetes(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
svc = SVC(kernel='linear')
svc.fit(X_train, y_train)
svc.score(X_test, y_test)

四、总结

Sklearn作为Python开源机器学习工具中的重要一员，不仅提供了多种机器学习算法和方法，也为数据处理、模型评估、数据可视化等领域提供了优秀的解决方案。在实践中，了解Sklearn的使用，可以帮助我们快速构建自己的机器学习模型，并且通过Sklearn提供的API接口，能够更好的契合Python的生态系统。