当前位置：首页 > wzjs >正文

创新型的合肥网站建设成都的网站建设公司

wzjs 2025/9/6 19:21:34

创新型的合肥网站建设,成都的网站建设公司,酒东莞网站建设技术支持,个人网站备案地址Scikit-learn（简称 Sklearn）是 Python 中最流行的机器学习库之一，提供了丰富的算法和工具用于数据预处理、模型训练、评估和调优。下面整理了一些常用算法及建模流程，供大家参考学习。 1.常用算法分类 1. 监督学习（S…

Scikit-learn（简称 Sklearn）是 Python 中最流行的机器学习库之一，提供了丰富的算法和工具用于数据预处理、模型训练、评估和调优。下面整理了一些常用算法及建模流程，供大家参考学习。

1.常用算法分类

1. 监督学习（Supervised Learning）

分类（Classification）:
- 逻辑回归（LogisticRegression）: 二分类/多分类问题。
- 支持向量机（SVM）: 高维数据分类。
- 决策树（DecisionTreeClassifier）: 可解释性强的树模型。
- 随机森林（RandomForestClassifier）: 集成多个决策树，抗过拟合。
- K近邻（KNeighborsClassifier）: 基于距离的简单分类。
- 梯度提升树（GradientBoostingClassifier）: 高性能集成算法。
回归（Regression）:
- 线性回归（LinearRegression）: 简单线性关系建模。
- 岭回归（Ridge）: 解决线性回归过拟合。
- Lasso回归（Lasso）: 特征选择 + 回归。
- 支持向量回归（SVR）: 非线性回归问题。
- 随机森林回归（RandomForestRegressor）: 集成回归模型。

2. 无监督学习（Unsupervised Learning）

聚类（Clustering）:
- K均值（KMeans）: 基于距离的经典聚类。
- 层次聚类（AgglomerativeClustering）: 树状结构聚类。
- DBSCAN）: 基于密度的噪声鲁棒聚类。
降维（Dimensionality Reduction）:
- 主成分分析（PCA）: 线性降维。
- t-SNE）: 非线性降维（可视化常用）。
关联规则（Association Rules）:
- Apriori）: 发现频繁项集（需安装 mlxtend 库）。

3. 其他工具

模型选择与评估:
- 交叉验证（cross_val_score）、网格搜索（GridSearchCV）。
数据预处理:
- 标准化（StandardScaler）、归一化（MinMaxScaler）、缺失值填充（SimpleImputer）。

2.建模流程

1. 数据加载与探索

python代码：

from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd

data = load_iris()
X = data.data # 特征矩阵
y = data.target # 标签
df = pd.DataFrame(X, columns=data.feature_names)

2. 数据预处理

特征工程:
- 缺失值处理: SimpleImputer
- 标准化/归一化: StandardScaler, MinMaxScaler
- 编码分类变量: OneHotEncoder, LabelEncoder
数据集划分:

python代码:

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

3. 选择模型

python代码:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

4. 训练模型

python代码:

model.fit(X_train, y_train)

5. 预测与评估

预测:

y_pred = model.predict(X_test)

评估指标:

分类: 准确率（accuracy_score）、F1值（f1_score）、混淆矩阵（confusion_matrix）。
回归: 均方误差（mean_squared_error）、R²得分（r2_score）。

python代码：

from sklearn.metrics import accuracy_score
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))

6. 调参优化

网格搜索:

python代码：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {'n_estimators': [50, 100, 200], 'max_depth': [None, 5, 10]}
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
print("Best params:", grid_search.best_params_)