• 机器学习框架之sklearn简介


    简介

    今天为大家介绍的是scikit-learn。sklearn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。在实战使用scikit-learn中可以极大的节省我们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。(sklearn为包名)

    基本概括

    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(不改变x)
    • 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。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/dylancao/p/9036043.html
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