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Python 机器学习工具包SKlearn的安装与使用

2021-11-02 10:17youcans Python

Sklearn(全称 SciKit-Learn),是基于 Python 语言的机器学习工具包。本文将简单的介绍SKlearn安装与使用,想要入坑机器学习的同学可以参考下

1、sklearn 是什么

  sklearn(全称 scikit-learn),是基于 python 语言的机器学习工具包。

  sklearn 主要用python编写,建立在 numpy、scipy、pandas 和 matplotlib 的基础上,也用 cython编写了一些核心算法来提高性能。

  sklearn 包括六大功能模块:

  • 分类(classification):识别样本属于哪个类别,常用算法有 svm(支持向量机)、nearest neighbors(最近邻)、random forest(随机森林)
  • 回归(regression):预测与对象相关联的连续值属性,常用算法有 svr(支持向量机)、 ridge regression(岭回归)、lasso
  • 聚类(clustering):对样本进行无监督的自动分类,常用算法有 k-means(k均值)、spectral clustering(特征聚类)、mean-shift(均值漂移)
  • 数据降维(dimensionality reduction):减少相关变量维数,常用算法有 pca(主成分分析)、feature selection(特征选择)、non-negative matrix factorization(非负矩阵分解)
  • 模型选择(model selection):比较,验证,选择参数和模型,常用模块有 grid search(网格搜索)、cross validation(交叉验证)、 metrics(度量)
  • 数据处理 (preprocessing):特征提取和归一化,常用模块有 preprocessing(预处理),feature extraction(特征提取)
  • 这六个功能模块涉及 4类算法,分类、回归 属于监督学习,聚类属于非监督学习。

Python 机器学习工具包SKlearn的安装与使用

 官网地址:https://scikit-learn.org/

  官方文档中文版: https://www.scikitlearn.com.cn/

  内置数据集:https://scikit-learn.org/stable/datasets.html

2、sklearn 的安装

  sklearn 的安装要求:python 3.5 以上版本,需要安装 numpy、scipy、pandas 工具包的支持,部分内容需要使用 matplotlib、joblib 工具包。

  pip 安装命令:  

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

  注意 sklearn 建议安装 numpy+mkl,可以在网址http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/  找到你需要的numpy+mkl版本,下载后 pip3安装:

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

3、sklearn 内置数据集

  sklearn 内置了一些标准数据集可以用于练习和测试,都是经常被引用的经典问题,数据网址:  https://scikit-learn.org/stable/datasets.html  
  sklearn 标准数据集主要包括:

测试问题数据集

  • 波士顿房价:boston house prices dataset
  • 鸢尾花问题:iris plants dataset
  • 糖尿病数据:diabetes dataset
  • 手写数字的识别:optical recognition of handwritten digits dataset
  • 体能训练:linnerrud dataset
  • 葡萄酒鉴别:wine recognition dataset
  • 威斯康星州癌症诊断:reast cancer wisconsin (diagnostic) dataset

实际问题数据集

  • 人脸数据:the olivetti faces dataset
  • 20个新闻文本数据:the 20 newsgroups text dataset
  • 标记的人脸数据:the labeled faces in the wild face recognition dataset
  • 森林覆盖类型:forest covertypes
  • 路透社新闻数据:rcv1 dataset
  • 网络入侵检测数据:kddcup 99 dataset
  • 加州住房数据:california housing dataset

4、sklearn 数模笔记的计划

  粗略看看 sklearn 的文档,是一个功能强大和丰富的机器学习库,远远超出了数学建模学习的范围。
  基于数模教学的目的,本系列主要对应数模学习中的分类、聚类、降维问题,并不打算全面讲解 sklearn 的各种算法,而是以典型问题为例来介绍原理简单、使用广泛的基本方法,以便新手入门。

Python 机器学习工具包SKlearn的安装与使用

以上就是python 机器学习工具包sklearn的安装与使用的详细内容,更多关于python sklearn的安装与使用的资料请关注服务器之家其它相关文章!

原文链接:https://www.cnblogs.com/youcans/p/14748020.html

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