第6章 使用scikit-learn构建模型.ppt

使用scikit-learn构建模型 本篇文章主要介绍了使用scikit-learn构建模型的过程，涵盖了数据预处理、模型构建、模型评价等方面。scikit-learn是一个流行的机器学习库，提供了许多有用的功能和工具来帮助开发者构建模型。 一、数据预处理 在构建模型之前，需要对数据进行预处理。scikit-learn提供了datasets模块，可以加载经典的数据集进行数据预处理和建模。datasets模块中常用的数据集加载函数包括load_boston、load_breast_cancer、fetch_california_housing等。这些数据集可以用于分类、聚类和回归任务。 在数据预处理过程中，需要将样本分成独立的三部分：训练集、验证集和测试集。训练集用于估计模型，验证集用于确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数，测试集用于检验最优的模型的性能。典型的划分方式是训练集占总样本的50%，而验证集和测试集各占25%。 二、模型构建 scikit-learn提供了多种模型构建方法，包括分类模型、聚类模型和回归模型。这些模型可以使用sklearn的转换器进行数据预处理和降维。sklearn的转换器包括标准化处理、归一化处理、二值化处理、PCA降维等操作。 三、模型评价 在模型构建完成后，需要对模型进行评价。scikit-learn提供了多种评价方法，包括准确率、精度、召回率、F1-score等。这些评价方法可以帮助开发者选择最优的模型结构和参数。 四、数据集划分 scikit-learn提供了多种数据集划分方法，包括train_test_split函数和K折交叉验证法。train_test_split函数可以将数据集划分为训练集和测试集，而K折交叉验证法可以将数据集划分为多个折叠，用于模型评价和选择。 五、sklearn的model_selection模块 scikit-learn的model_selection模块提供了多种数据集划分方法，包括train_test_split函数、PredefinedSplit、ShuffleSplit等。这些方法可以帮助开发者对数据集进行划分和预处理。 使用scikit-learn构建模型需要对数据进行预处理、模型构建和模型评价。scikit-learn提供了多种有用的功能和工具来帮助开发者构建模型。