【机器学习笔记】 6 机器学习库Scikit-learn

Scikit-learn概述

Scikit-learn是基于NumPy、 SciPy和 Matplotlib的开源Python机器学习包,它封装了一系列数据预处理、机器学习算法、模型选择等工具,是数据分析师首选的机器学习工具包。
自2007年发布以来，scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了，scikit-learn简称sklearn，支持包括分类，回归，降维和聚类四大机器学习算法。还包括了特征提取，数据处理和模型评估三大模块
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Scikit-learn 主要用法

符号标记

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基本建模流程

导入工具包

from sklearn import datasets, preprocessing
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score

加载数据
✓Scikit-learn支持以NumPy的arrays对象、Pandas对象、SciPy的稀疏矩阵及其他可转换为数值型arrays的数据结构作为其输入，前提是数据必须是数值型的
✓sklearn.datasets模块提供了一系列加载和获取著名数据集如鸢尾花、波士顿房价、Olivetti人脸、MNIST数据集等的工具，也包括了一些toy data如S型数据等的生成工具

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

数据划分

将完整数据集的70%作为训练集，30%作为测试集，并使得测试集和训练集中各类别数据的比例与原始数据集比例一致（stratify分层策略），另外可通过设置 shuffle=True 提前打乱数据

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=12, stratify=y, test_size=0.3)

数据预处理

#使⽤Scikit-learn进⾏数据标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
#构建转换器实例
scaler = StandardScaler()
#拟合及转换
scaler.fit_transform(X_train)

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特征选择

from sklearn import feature_selection as fs
fs.SelectKBest(score_func, k)
#过滤式（Filter），保留得分排名前k的特征（top k方式）
fs.RFECV(estimator, scoring=“r2”)
#封装式（Wrap- per），结合交叉验证的递归特征消除法，自动选择最优特征个数
fs.SelectFromModel(estimator)
#嵌入式（Embedded），从 模型中自动选择特征，任何具有coef_或者feature_importances_的 基模型都可以作为estimator参数传入

监督学习算法

回归

from sklearn.linear_model import LinearRegression
#构建模型实例
lr = LinearRegression(normalize=True)
训练模型
lr.fit(X_train, y_train)
#作出预测
y_pred = lr.predict(X_test)
#LASSO linear_model.Lasso
#Ridge linear_model.Ridge
#ElasticNet linear_model.ElasticNet
#回归树 tree.DecisionTreeRegressor

分类

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=5) 
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test) 
y_prob = clf.predict_proba(X_test)

使用决策树分类算法解决二分类问题， y_prob 为每个样本预测为“0”和“1”类的概率
逻辑回归 linear_model.LogisticRegression
支持向量机 svm.SVC
朴素贝叶斯 naive_bayes.GaussianNB
K近邻 neighbors.NearestNeighbors

集成学习
sklearn.ensemble模块包含了一系列基于集成思想的分类、回归和离群值检测方法.

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=20) 
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test) 
y_prob = clf.predict_proba(X_test)

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无监督学习算法

sklearn.cluster模块包含了一系列无监督聚类算法.

from sklearn.cluster import KMeans
#构建聚类实例
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
#拟合
kmeans.fit(X_train)
#预测
kmeans.predict(X_test)

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sklearn.decomposition 模块包含了一系列无监督降维算法

from sklearn.decomposition import PCA
#导入PCA库，设置主成分数量为3，n_components代表主成分数量
pca = PCA(n_components=3) 
#训练模型
pca.fit(X) 
#投影后各个特征维度的方差比例(这里是三个主成分) 
print(pca.explained_variance_ratio_) 
#投影后的特征维度的方差
print(pca.explained_variance_)

评价指标

sklearn.metrics模块包含了一系列用于评价模型的评分函数、损失函数以及成对数据的距离度量函数.

from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy_score(y_true, y_pred)
#对于测试集而言，y_test即是y_true，大部分函数都必须包含真实值y_true和预测值y_pred

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交叉验证及参数调优

sklearn提供了部分带交叉验证功能的模型类如LassoCV、LogisticRegressionCV等，这些类包含cv参数

from sklearn.model_selection import cross_val_score
clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=5)
scores = cross_val_score(clf, X_train, y_train, cv=5, scoring=’f1_weighted’)
#使用5折交叉验证对决策树模型进行评估，使用的评分函数为F1值

#超参数调优⸺网格搜索
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn import svm
svc = svm.SVC()
params = {‘kernel’:[‘linear’, ‘rbf’], ‘C’:[1, 10]} 
grid_search = GridSearchCV(svc, params, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) 
grid_search.best_params_
#在参数网格上进行穷举搜索，方法简单但是搜索速度慢（超参数较多时），且不容易找到参数空间中的局部最


#超参数调优⸺随机搜索
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from scipy.stats import randint
svc = svm.SVC()
param_dist = {‘kernel’:[‘linear’, ‘rbf’], ‘C’:randint(1, 20)} 
random_search = RandomizedSearchCV(svc, param_dist, n_iter=10) 
random_search.fit(X_train, y_train) 
random_search.best_params_
#在参数子空间中进行随机搜索，选取空间中的100个点进行建模（可从scipy.stats常见分布如正态分布norm、均匀分布uniform中随机采样得到），时间耗费较少，更容易找到局部最优