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总结

所用到的机器学习类的一些总结

机器学习（监督）分两大类：分类（Classifier）、回归（Regressor）

泛化：如果一个模型能够对没见过的数据做出准确预测，我们就说它能够从训练集泛化（generalize）到测试集。

过拟合：构建一个对现有信息量来说过于复杂的模型就会出现过拟合 (overfitting)。如果你在拟合模型时过分关注训练集的细节，得到了一个在训练集上表现很好、但不能泛化到新数据上的模型，那么就存在过拟合。（简单理解：训练得分很高，测试得分较低，很有可能是过拟合）

欠拟合：选择过于简单的模型被称为欠拟合（underfitting）（简单理解：训练得分和测试得分都很低）

sklearn中算法的使用步骤

• 数据分析，通过分析确定要用哪种算法
• 组织数据，将数据拆分为data、target、target_name
• 通过train_test_split将数据拆分为：训练集、测试集（默认0.75/0.25的比例，可以通过test_size修改），通过random_state设置随机种子，打乱数据
• 实例化算法类，通过算法类的 fit 函数训练数据
• 通过predict预测、回归
• score计算精度（得分）

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.datasets import load_iris# 加载数据；可以使用pandas，加载分析后的数据（经过数据清洗）
iris = load_iris()# 通过train_test_split将数据拆分
X_train,X_test,Y_train,Y_test = train_test_split(iris.data,iris.target,random_state=42)#训练模型
knn = KNeighborsClassifier().fit(X_train,Y_train)# 模型评估 core计算精度
print("Test accuracy: {:.2f}".format(knn.score(X_test, Y_test))) 
print("Train accuracy: {:.2f}".format(knn.score(X_train, Y_train))) # 预测数据（注意 x_new,是二维数组格式[n,n_feautre]）
x_new= [[5,2.8,1,0.3]]
iris_class[int(knn.predict(x_new)[0])]

学习曲线

将模型性能（训练得分、测试得分）作为数据集大小的函数进行绘图，这样的图像叫作学习曲线。通过学习曲线可以直观的看到模型的大小对训练分数的影响。

是机器学习调参的有效手段。

学习算法

k近邻

适用于小型数据集，是很好的基准模型，很容易解释。

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 分类
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor  # 回归

线性模型

常可靠的首选算法，适用于非常大的数据集，也适用于高维数据。

from sklearn.linear_model import LinearRegression # 线性回归
from sklearn.linear_model import Ridge			  # L2 正则化回归(岭回归)
from sklearn.linear_model import Lasso			  # L1 正则化回归from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 线性分类（二分类）
from sklearn.svm import LinearSVC				    # 线性支持向量机，多分类

朴素贝叶斯

只适用于分类问题。比线性模型速度还快，适用于非常大的数据集和高维数据。精度通常要低于线性模型。

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB   # 高斯朴素贝叶斯分类器
from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB  # 伯努利朴素贝叶斯分类器
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB# 多项式朴素贝叶斯分类器

决策树

速度很快，不需要数据缩放，可以利用 tree 模块的 export_graphviz 函数来将树可视化，很容易解释。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 分类决策树
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor  # 回归决策树

DecisionTreeRegressor(回归决策树)不能外推，也不能在训练数据范围之外进行预测。

随机深林

几乎总是比单棵决策树的表现要好，鲁棒性很好，非常强大。不需要数据缩放。不适用于高维稀疏数据。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

梯度提升回归树

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier

支持向量机

对于特征含义相似的中等大小的数据集很强大。需要数据缩放，对参数敏感。

from sklearn.svm import LinearSVC # 线性支持向量机
from sklearn.svm import SVC       # 支持向量机

神经网络

可以构建非常复杂的模型，特别是对于大型数据集而言。对数据缩放敏感，对参数选取敏感。大型网络需要很长的训练时间。

from sklearn.neural_network import MLPClassifier # 前馈分类神经网络
from sklearn.neural_network import MLPRegressor  # 前馈回归神经网络

面对新数据集，通常最好先从简单模型开始，比如线性模型、朴素贝叶斯或最近邻分类器，看能得到什么样的结果。对数据有了进一步了解之后，你可以考虑用于构建更复杂模型的算法，比如随机森林、梯度提升决策树、SVM 或神经网络。