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Python 機器學(xué)習(xí)工具包SKlearn的安裝與使用

孫尚香 2021-08-07 18:00:24 瀏覽數(shù) (8706)
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很多小伙伴在學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)的時候會苦惱到底用什么進行學(xué)習(xí)。在看了大佬的介紹后可能會使用Keras或者pytorch直接進行學(xué)習(xí)，但實際上有優(yōu)秀的機器學(xué)習(xí)工具包。沒錯，小編接下來要介紹的SKlearm就是一款基于python語言的機器學(xué)習(xí)工具包。今天我們就來講講SKlearm的安裝與使用，希望小伙伴們能喜歡上這款工具包。

1、SKlearn 是什么

　　Sklearn（全稱 SciKit-Learn），是基于 Python 語言的機器學(xué)習(xí)工具包。

　　Sklearn 主要用Python編寫，建立在 Numpy、Scipy、Pandas 和 Matplotlib 的基礎(chǔ)上，也用 Cython編寫了一些核心算法來提高性能。

　　Sklearn 包括六大功能模塊：

  • 分類（Classification）：識別樣本屬于哪個類別，常用算法有 SVM（支持向量機）、nearest neighbors（最近鄰）、random forest（隨機森林）
  • 回歸（Regression）：預(yù)測與對象相關(guān)聯(lián)的連續(xù)值屬性，常用算法有 SVR（支持向量機）、 ridge regression（嶺回歸）、Lasso
  • 聚類（Clustering）：對樣本進行無監(jiān)督的自動分類，常用算法有 k-Means（k均值）、spectral clustering（特征聚類）、mean-shift（均值漂移）
  • 數(shù)據(jù)降維（Dimensionality reduction）：減少相關(guān)變量維數(shù)，常用算法有 PCA（主成分分析）、feature selection（特征選擇）、non-negative matrix factorization（非負(fù)矩陣分解）
  • 模型選擇（Model Selection）：比較，驗證，選擇參數(shù)和模型，常用模塊有 grid search（網(wǎng)格搜索）、cross validation（交叉驗證）、 metrics（度量）
  • 數(shù)據(jù)處理 （Preprocessing）：特征提取和歸一化，常用模塊有 preprocessing（預(yù)處理），feature extraction（特征提?。?/li>
  • 這六個功能模塊涉及 4類算法，分類、回歸 屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)，聚類屬于非監(jiān)督學(xué)習(xí)。

SKlearm介紹

　　官網(wǎng)地址：https://scikit-learn.org/

　　官方文檔中文版： https://www.scikitlearn.com.cn/

　　內(nèi)置數(shù)據(jù)集：https://scikit-learn.org/stable/datasets.html

2、SKlearn 的安裝

　　Sklearn 的安裝要求：Python 3.5 以上版本，需要安裝 NumPy、SciPy、Pandas 工具包的支持，部分內(nèi)容需要使用 Matplotlib、joblib 工具包。

pip 安裝命令：　　

pip3 install -U scikit-learn
pip3 install -U scikit-learn -i https://pypi.douban.com/simple

　　注意 Sklearn 建議安裝 Numpy+mkl，可以在網(wǎng)址http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 找到你需要的numpy+mkl版本，下載后 pip3安裝：

pip install numpy-1.11.1+mkl-cp27-cp27m-win_amd64.whl

3、SKlearn 內(nèi)置數(shù)據(jù)集

　　Sklearn 內(nèi)置了一些標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集可以用于練習(xí)和測試，都是經(jīng)常被引用的經(jīng)典問題，數(shù)據(jù)網(wǎng)址：https://scikit-learn.org/stable/datasets.html　　
　　Sklearn 標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集主要包括：

測試問題數(shù)據(jù)集

  • 波士頓房價：Boston house prices dataset
  • 鳶尾花問題：Iris plants dataset
  • 糖尿病數(shù)據(jù)：Diabetes dataset
  • 手寫數(shù)字的識別：Optical recognition of handwritten digits dataset
  • 體能訓(xùn)練：Linnerrud dataset
  • 葡萄酒鑒別：Wine recognition dataset
  • 威斯康星州癌癥診斷：reast cancer wisconsin (diagnostic) dataset

實際問題數(shù)據(jù)集

  • 人臉數(shù)據(jù)：The Olivetti faces dataset
  • 20個新聞文本數(shù)據(jù)：The 20 newsgroups text dataset
  • 標(biāo)記的人臉數(shù)據(jù)：The Labeled Faces in the Wild face recognition dataset
  • 森林覆蓋類型：Forest covertypes
  • 路透社新聞數(shù)據(jù)：RCV1 dataset
  • 網(wǎng)絡(luò)入侵檢測數(shù)據(jù)：Kddcup 99 dataset
  • 加州住房數(shù)據(jù)：California Housing dataset

4、Sklearn 數(shù)模筆記的計劃

　　粗略看看 Sklearn 的文檔，是一個功能強大和豐富的機器學(xué)習(xí)庫，遠遠超出了數(shù)學(xué)建模學(xué)習(xí)的范圍。
　　基于數(shù)模教學(xué)的目的，本系列主要對應(yīng)數(shù)模學(xué)習(xí)中的分類、聚類、降維問題，并不打算全面講解 Sklearn 的各種算法，而是以典型問題為例來介紹原理簡單、使用廣泛的基本方法，以便新手入門。

SKlearm數(shù)模筆記的計劃

以上就是就是SKlearm的安裝與使用的全部內(nèi)容了，希望能對小伙伴們參數(shù)幫助，也希望各位小伙伴多多關(guān)注支持W3Cschool！



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