python sklearn的快速使用

　　传统的机器学习任务从开始到建模的一般流程就是：获取数据——》数据预处理——》训练模型——》模型评估——》预测，分类。本次我们将根据传统机器学习的流程，看看在每一步流程中都有哪些常用的函数以及他们的用法是怎么样的。那么首先先看一个简单的例子：

　　鸢尾花识别是一个经典的机器学习分类问题，它的数据样本中包括了4个特征变量，1个类别变量，样本总数为150。

　　它的目标是为了根据花萼长度(sepal length)、花萼宽度(sepal width)、花瓣长度(petal length)、花瓣宽度(petal width)这四个特征来识别出鸢尾花属于山鸢尾(iris-setosa)、变色鸢尾(iris-versicolor)和维吉尼亚鸢尾(iris-virginica)中的哪一种。

　　# 引入数据集，sklearn包含众多数据集

　　from sklearn import datasets

　　# 将数据分为测试集和训练集

　　from sklearn.model_selection import train_test_split

　　# 利用邻近点方式训练数据

　　from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

　　# 引入数据,本次导入鸢尾花数据，iris数据包含4个特征变量

　　iris = datasets.load_iris()

　　# 特征变量

　　iris_X = iris.data

　　# print(iris_X)

　　print('特征变量的长度',len(iris_X))

　　# 目标值

　　iris_y = iris.target

　　print('鸢尾花的目标值',iris_y)

　　# 利用train_test_split进行训练集和测试机进行分开，test_size占30%

　　X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(iris_X,iris_y,test_size=0.3)

　　# 我们看到训练数据的特征值分为3类

　　# print(y_train)

　　'''

　　[1 1 0 2 0 0 0 2 2 2 1 0 2 0 2 1 0 1 0 2 0 1 0 0 2 1 2 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0

　　2 2 2 1 1 1 2 0 2 0 1 1 1 1 2 2 1 2 2 2 0 2 2 2 0 1 0 1 0 0 1 2 2 2 1 1 1

　　2 0 0 1 0 2 1 2 0 1 2 2 2 1 2 1 0 0 1 0 0 1 1 1 0 2 1 1 0 2 2]

　　'''

　　# 训练数据

　　# 引入训练方法

　　knn = KNeighborsClassifier()

　　# 进行填充测试数据进行训练

　　knn.fit(X_train,y_train)

　　params = knn.get_params()

　　print(params)

　　'''

　　{'algorithm': 'auto', 'leaf_size': 30, 'metric': 'minkowski',

　　'metric_params': None, 'n_jobs': None, 'n_neighbors': 5,

　　'p': 2, 'weights': 'uniform'}

　　'''

　　score = knn.score(X_test,y_test)

　　print("预测得分为：%s"%score)

　　'''

　　预测得分为：0.9555555555555556

　　[1 2 1 1 2 2 1 0 0 0 0 1 2 0 1 0 2 0 0 0 2 2 0 2 2 2 2 1 2 2 2 1 2 2 1 2 0

　　2 1 2 1 1 0 2 1]

　　[1 2 1 1 2 2 1 0 0 0 0 1 2 0 1 0 2 0 0 0 1 2 0 2 2 2 2 1 1 2 2 1 2 2 1 2 0

　　2 1 2 1 1 0 2 1]

　　'''

　　# 预测数据，预测特征值

　　print(knn.predict(X_test))

　　'''

　　[0 2 2 2 2 0 0 0 0 2 2 0 2 0 2 1 2 0 2 1 0 2 1 0 1 2 2 0 2 1 0 2 1 1 2 0 2

　　1 2 0 2 1 0 1 2]

　　'''

　　# 打印真实特征值

　　print(y_test)

　　'''

　　[1 2 2 2 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 0 2 1 1 1 0 2 0 2 0 0 2 0 2 0 2 0 2 2 0

　　2 2 0 1 0 2 0 0]

　　'''

　　以上内容为大家介绍了python sklearn的快速使用，希望对大家有所帮助，如果想要了解更多Python相关知识，请关注多测师。https://www.e70w.com/xwzx/