初步学习Scikit-learn(sklearn)
2019-12-03

Scikit-learn是个简单高效的数据分析工具,它其中封装了大量的机器学习算法,内置了大量的公开数据集,并且拥有完善的文档。

1 用KNN算法实现鸢尾花的分类

鸢尾花是在模式识别文献中最有名的数据库。数据集包含3个类,每类有50个实例,每个类指向一种类型的鸢尾花。一类与另外两类线性分离,而后者不能彼此线性分离。

鸢尾花数据集特征:

属性数量: 4 (数值型,数值型,帮助预测的属性和类)

属性信息:
sepal length 萼片长度(厘米)
sepal width 萼片宽度(厘米)
petal length 花瓣长度(厘米)
petal width 花瓣宽度(厘米)
类别:
Iris-Setosa 山鸢尾
Iris-Versicolour 变色鸢尾
Iris-Virginica 维吉尼亚鸢尾

步骤1 用sklearn中的load_iris读取数据集,查看特征值的前两行和分类情况。

import numpy as npfrom sklearn import datasetsfrom sklearn.cross_validation import train_test_splitfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifieriris =datasets.load_iris()iris_X=iris.data#特征值iris_y=iris.target#分类print(iris_X[:2,:])print(iris_y)

运行结果:

[[5.1 3.5 1.4 0.2]

[4.9 3. 1.4 0.2]]

[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2]

步骤2 把所有的数据集按7:3的比例分为训练数据集和测试数据集。输出的y_train被分开并且打乱了顺序。

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(iris_X,iris_y,test_size=0.3)print(y_train)

运行结果:

[0 0 2 1 1 1 0 0 0 2 0 0 1 1 0 2 1 0 2 2 2 2 1 0 1 2 0 0 1 0 0 1 0 2 0 0 2 2 2 2 2 0 1 1 2 2 2 1 0 1 0 0 1 2 1 2 1 0 1 0 0 0 2 2 0 0 1 2 0 2 1 0 0 0 1 2 2 1 0 1 1 2 1 2 0 1 0 1 1 0 1 0 1 2 2 2 2 0 1 0 1 2 0 1 0]

步骤3 进行分类训练和测试。在测试时,knn.predict(X_test)为测试集特征的预测值,把它和测试集的真实值做比较。

knn=KNeighborsClassifier()knn.fit(X_train,y_train)print(knn.predict(X_test))print(y_test)

运行结果:

[2 0 2 0 0 0 1 2 1 0 2 1 2 2 1 0 0 2 0 1 2 2 0 1 2 1 2 1 2 2 0 1 0 1 0 2 0 1 0 1 0 2 1 0 2]

[2 0 2 0 0 0 1 2 1 0 2 1 2 2 1 0 0 2 0 1 2 2 0 1 2 1 1 1 2 2 0 1 0 1 0 2 0 1 0 1 0 2 1 0 2]

最终预测的分类和实际的分类很接近,但是还是存在一点错误。


2 Scikit-learn线性回归预测糖尿病

糖尿病数据集是在442例糖尿病患者中获得了十个基线变量,年龄,性别,体重,平均血压和六个血清测量值,以及兴趣爱好,基线后一年的疾病进展的定量测量。

线性回归:给定数据集中每个样本及其正确答案,根据给定的训练数据训练一个模型函数h(hypothesis,假设),目标是找到使残差平方和最小的那个参数。

本例中为了阐述线性回归的二维图,只使用了糖尿病数据集的第一个特征。本例将会训练出一条直线,使得预测值和正确答案的残差平方和最小。最后还计算参数,残差平方和和方差分数。

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom sklearn import datasets, linear_modelfrom sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score# 载入糖尿病数据集diabetes = datasets.load_diabetes()# 只使用数据集的第一个特征diabetes_X = diabetes.data[:, np.newaxis, 2]# 把特征分为训练数据集和测试数据集diabetes_X_train = diabetes_X[:-20]diabetes_X_test = diabetes_X[-20:]# 把类型分为训练数据集和测试数据集diabetes_y_train = diabetes.target[:-20]diabetes_y_test = diabetes.target[-20:]# 创建一个线性回归对象regr = linear_model.LinearRegression()# 用训练数据集训练模型regr.fit(diabetes_X_train, diabetes_y_train)# 用测试数据集做预测diabetes_y_pred = regr.predict(diabetes_X_test)# 回归方程的系数print("Coefficients: ", regr.coef_)# 均方误差print("Mean squared error: %.2f" % mean_squared_error(diabetes_y_test, diabetes_y_pred))# 解释方差分数:1代表预测的好print("Variance score: %.2f" % r2_score(diabetes_y_test, diabetes_y_pred))# 画出二维的测试数据集图形plt.scatter(diabetes_X_test, diabetes_y_test, color="black")# 画出拟合图形plt.plot(diabetes_X_test, diabetes_y_pred, color="blue", linewidth=3)plt.xticks(())plt.yticks(())plt.show()

运行结果:

Coefficients:

[938.23786125]

Mean squared error: 2548.07

Variance score: 0.47


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