【机器学习基础】Scikit-learn主要用法

文章目录

• • 一、Scikit-learn概述
  • 二、Scikit-learn主要用法
  • 三、Scikit-learn案例

---

一、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。

二、Scikit-learn主要用法

符号标记：

（一）基本建模流程

总体处理流程可以分为：加载数据集、数据预处理、数据集划分、模型估计器创建、模型拟合、模型性能评估

（二）加载数据集

1. 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

2. 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

（三）划分数据集

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)

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。

（四）数据预处理

1. 数据变换

使⽤Scikit-learn进行数据标准化：

# 导入数据标准化工具包
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 构建转换器实例
scaler = StandardScaler()
# 拟合及转换
scaler.fit_transform(X_train)

Z-Score标准化： x ∗ = x − μ σ σ 2 = 1 m ∑ i = 1 m ( x ( i ) − μ ) 2 ， μ = 1 m ∑ i = 1 m x ( i ) x^*=\frac{x-\mu}{\sigma} \\[2ex] \sigma^2=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^m(x^{(i)}-\mu)^2，\mu=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^mx^{(i)} x∗=σx−μ​σ2=m1​i=1∑m​(x(i)−μ)2，μ=m1​i=1∑m​x(i) 处理后的数据均值为0，方差为1。

使用Scikit-learn进行数据变换：

• 最小最大标准化：MinMaxScaler
  归一化（最大 - 最小规范化）： x ∗ = x − x min ⁡ x max ⁡ − x min ⁡ x^*=\frac{x-x_{\min}}{x_{\max}-x_{\min}} x∗=xmax​−xmin​x−xmin​​ 将数据映射到 [ 0 , 1 ] [0,1] [0,1] 区间

• One-Hot编码：OneHotEncoder

• 归一化：Normalizer

• 二值化（单个特征转换）：Binarizer

• 标签编码：LabelEncoder

• 缺失值填补：Imputer

• 多项式特征生成：PolynomialFeatures

2. 特征选择

from sklearn import feature_selection as fs

过滤式（Filter），保留得分排名前k的特征（top k方式）。

fs.SelectKBest(score_func, k)

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.RFECV(estimator, scoring=“r2”)

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。

fs.SelectFromModel(estimator)

（五）构建并拟合模型

1. 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

2. 监督学习算法——分类

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 构建模型实例
clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=5)
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 作出预测
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

3. 监督学习算法——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
# 构建模型实例
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=20)
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 作出预测
y_pred = clf.predict(X_test)
y_prob = clf.predict_proba(X_test)

• AdaBoost（适应提升算法）:
  ensemble.AdaBoostClassifier
ensemble.AdaBoostRegressor
• GBboost（梯度提升算法）：
  ensemble.GradientBoostingClassifier
ensemble.GradientBoostingRegressor

4. 无监督学习算法——k-means

sklearn.cluster模块包含了一系列无监督聚类算法。

from sklearn.cluster import KMeans
# 构建模型实例
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
# 训练模型
kmeans.fit(X_train)
# 作出预测
kmeans.predict(X_test)

• DBSCAN：cluster.DBSCAN
• 层次聚类：cluster.AgglomerativeClustering
• 谱聚类：cluster.SpectralClustering

5. 无监督学习算法——降维

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_)

（六）评估模型

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。

1. 回归模型评价

• 平均绝对误差MAE：metrics.mean_absolute_error()
• 均方误差MSE：metrics.mean_squared_error()
• 决定系数R²：metrics.r2_score()

2. 分类模型评价

• 正确率：metrics.accuracy_score()
• 各类精确率：metrics.precision_score()
• F1值：metrics.f1_score()
• 对数损失或交叉熵损失：metrics.log_loss()
• 混淆矩阵：metrics.confusion_matrix
• 含多种评价的分类报告：metrics.classification_report

（七）模型优化

1. 交叉验证

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。
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。

2. 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优。

3. 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。

三、Scikit-learn案例

可参考：Python数据分析实验四：数据分析综合应用开发

应用Scikit-Learn库中的逻辑回归对Scikit-Learn自带的乳腺癌（from sklearn.datasets import load_breast_cancer）数据集进行分类，并分别评估每种算法的分类性能。为了进一步提升算法的分类性能，能否尝试使用网格搜索和交叉验证找出每种算法较优的超参数。

#加载数据集
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
cancer=load_breast_cancer()

#对数据集进行预处理，实现数据标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
X=StandardScaler().fit_transform(cancer.data)
y=cancer.target

#将数据集划分为训练集和测试集(要求测试集占25%，随机状态random state设置为33)
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.25,random_state=33) 

#创建模型估计器estimator
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
lgr=LogisticRegression()

#用训练集训练模型估计器estimator
lgr.fit(X_train,y_train)

#用模型估计器对测试集数据做预测
y_pred=lgr.predict(X_test)

#对模型估计器的学习效果进行评价
#最简单的评估方法：就是调用估计器的score(),该方法的两个参数要求是测试集的特征矩阵和标签向量
print("测试集的分类准确率为:",lgr.score(X_test,y_test))
print(" ")
from sklearn import metrics
#对于多分类问题，还可以使用metrics子包中的classification_report
print(metrics.classification_report(y_test,y_pred,target_names=cancer.target_names)) 

#网格搜索与交叉验证相结合的逻辑回归算法分类：
from sklearn.model_selection import GridSearchCV,KFold
params_lgr={'C':[0.01,0.1,1,10,100],'max_iter':[100,200,300],'solver':['liblinear','lbfgs']}
kf=KFold(n_splits=5,shuffle=False)

grid_search_lgr=GridSearchCV(lgr,params_lgr,cv=kf)
grid_search_lgr.fit(X_train,y_train)
grid_search_y_pred=grid_search_lgr.predict(X_test)
print("Accuracy:",grid_search_lgr.score(X_test,y_test))
print("best params:",grid_search_lgr.best_params_)