摘要:随着时代的到来及物联网概念的日益受到人们的关注,机器学习正逐步应用于科技生活生产各个领域。今天我们就为介绍机器学习中常用到的一个第三库,它是属于的第三方库,今天的讲解也是基于来进行讲解的。
随着AI时代的到来及物联网概念的日益受到人们的关注,机器学习正逐步应用于科技、生活生产各个领域。今天我们就为介绍机器学习中常用到的一个第三库Sklearn,它是属于python的第三方库,今天的讲解也是基于python-IDE来进行讲解的。
使用sklearn的准备工作:安装python3.6.*
安装python开发的IDE环境
首先应该安装sklearn所需依赖的第三库,包括scipy、numpy、matplotlib、pandas,安装以上四个库以后最后安装sklearn
机器学习的六个主要步骤:首先应该加载训练模型所用的数据集
采用合适的比例将数据集划分为训练集和测试
选取合适或者创建合适的训练模型
将训练集中的数据输入到模型中进行训练
通过第四步的训练大致确定模型所用的合理参数
将测试集中的数据输入到模型中,根据模型得到的结果和真实的结果进行比较再次调整参数
Sklearn基础知识概览:1. 加载sklearn中的数据集datasets
from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() # 鸢尾花卉数据 digits = datasets.load_digits() # 手写数字8x8像素信息数据
2. 查看数据的信息
print(iris.data[:4]) # 查看数据的特征信息
print iris.data.shape) # 查看数据的特征信息维度
print(iris.target_names)# 查看标签对应的文本
print (iris.target[:4] )# 查看数据的标签 setosa:0 ...
3. 训练集和分割集的分割
from sklearn.model_selection import train_test_split X = digits.data # 特征矩阵 y = digits.target # 标签向量 # 随机分割训练集和测试集: # test_size:设置测试集的比例。random_state:可理解为种子,保证随机唯一 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=1/3., random_state=8)sklearn实战例子:
from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # 新建一个模型(参数默认) iris_model = LinearRegression() # 分割训练集、测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=1/3., random_state=7) # 训练该模型 iris_model.fit(X_train,y_train) # 返回模型参数列表 print(iris_model.get_params()) # 模型在训练集上的评分 print(iris_model.score(X_train, y_train)) # 模型在测试集上的评分 print(iris_model.score(X_test, y_test)) # 使用模型进行预测 y_pred = iris_model.predict(X_test) print("预测标签:", y_pred[:3]) print("真实标签:", y_test[:3]) # 使用pickle保存模型 import cPickle as pickle with open("LR_model.pkl", "w") as f: pickle.dump(iris_model, f) # 重新加载模型进行预测 with open("LR_model.pkl", "r") as f: model = pickle.load(f) # 使用模型进行预测 model.predict(X_test)[:3]运行成功结果截图:
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