灵活多样的 Python 库为数据分析和数据挖掘提供了强力的机器学习工具。
为湖滨等地区用户提供了全套网页设计制作服务,及湖滨网站建设行业解决方案。主营业务为成都做网站、成都网站建设、湖滨网站设计,以传统方式定制建设网站,并提供域名空间备案等一条龙服务,秉承以专业、用心的态度为用户提供真诚的服务。我们深信只要达到每一位用户的要求,就会得到认可,从而选择与我们长期合作。这样,我们也可以走得更远!
Scikit-learn Python 库最初于 2007 年发布,通常用于解决各种方面的机器学习和数据科学问题。这个多种功能的库提供了整洁、一致、高效的 API 和全面的在线文档。
Scikit-learn 是一个开源 Python 库,拥有强大的数据分析和数据挖掘工具。 在 BSD 许可下可用,并建立在以下机器学习库上:
NumPy
,一个用于操作多维数组和矩阵的库。它还具有广泛的数学函数汇集,可用于执行各种计算。SciPy
,一个由各种库组成的生态系统,用于完成技术计算任务。Matplotlib
,一个用于绘制各种图表和图形的库。Scikit-learn 提供了广泛的内置算法,可以充分用于数据科学项目。
以下是使用 Scikit-learn 库的主要方法。
分类工具识别与提供的数据相关联的类别。例如,它们可用于将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。
Scikit-learn 中的分类算法包括:
回归涉及到创建一个模型去试图理解输入和输出数据之间的关系。例如,回归工具可用于理解股票价格的行为。
回归算法包括:
Scikit-learn 聚类工具用于自动将具有相同特征的数据分组。 例如,可以根据客户数据的地点对客户数据进行细分。
聚类算法包括:
降维降低了用于分析的随机变量的数量。例如,为了提高可视化效率,可能不会考虑外围数据。
降维算法包括:
模型选择算法提供了用于比较、验证和选择要在数据科学项目中使用的***参数和模型的工具。
通过参数调整能够增强精度的模型选择模块包括:
Scikit-learn 预处理工具在数据分析期间的特征提取和规范化中非常重要。 例如,您可以使用这些工具转换输入数据(如文本)并在分析中应用其特征。
预处理模块包括:
让我们用一个简单的例子来说明如何在数据科学项目中使用 Scikit-learn 库。
我们将使用鸢尾花花卉数据集,该数据集包含在 Scikit-learn 库中。 鸢尾花数据集包含有关三种花种的 150 个细节,三种花种分别为:
数据集包括每种花种的以下特征(以厘米为单位):
由于鸢尾花花卉数据集包含在 Scikit-learn 数据科学库中,我们可以将其加载到我们的工作区中,如下所示:
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
这些命令从 sklearn
导入数据集 datasets
模块,然后使用 datasets
中的 load_iris()
方法将数据包含在工作空间中。
数据集 datasets
模块包含几种方法,使您更容易熟悉处理数据。
在 Scikit-learn 中,数据集指的是类似字典的对象,其中包含有关数据的所有详细信息。 使用 .data
键存储数据,该数据列是一个数组列表。
例如,我们可以利用 iris.data
输出有关鸢尾花花卉数据集的信息。
print(iris.data)
这是输出(结果已被截断):
[[5.1 3.5 1.4 0.2]
[4.9 3. 1.4 0.2]
[4.7 3.2 1.3 0.2]
[4.6 3.1 1.5 0.2]
[5. 3.6 1.4 0.2]
[5.4 3.9 1.7 0.4]
[4.6 3.4 1.4 0.3]
[5. 3.4 1.5 0.2]
[4.4 2.9 1.4 0.2]
[4.9 3.1 1.5 0.1]
[5.4 3.7 1.5 0.2]
[4.8 3.4 1.6 0.2]
[4.8 3. 1.4 0.1]
[4.3 3. 1.1 0.1]
[5.8 4. 1.2 0.2]
[5.7 4.4 1.5 0.4]
[5.4 3.9 1.3 0.4]
[5.1 3.5 1.4 0.3]
我们还使用 iris.target
向我们提供有关花朵不同标签的信息。
print(iris.target)
这是输出:
[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]
如果我们使用 iris.target_names
,我们将输出数据集中找到的标签名称的数组。
print(iris.target_names)
以下是运行 Python 代码后的结果:
['setosa' 'versicolor' 'virginica']
我们可以使用箱形图来生成鸢尾花数据集的视觉描绘。 箱形图说明了数据如何通过四分位数在平面上分布的。
以下是如何实现这一目标:
import seaborn as sns
box_data = iris.data # 表示数据数组的变量
box_target = iris.target # 表示标签数组的变量
sns.boxplot(data = box_data,width=0.5,fliersize=5)
sns.set(rc={'figure.figsize':(2,15)})
让我们看看结果:
在横轴上:
垂直轴的尺寸以厘米为单位。
以下是这个简单的 Scikit-learn 数据科学教程的完整代码。
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
print(iris.data)
print(iris.target)
print(iris.target_names)
import seaborn as sns
box_data = iris.data # 表示数据数组的变量
box_target = iris.target # 表示标签数组的变量
sns.boxplot(data = box_data,width=0.5,fliersize=5)
sns.set(rc={'figure.figsize':(2,15)})
Scikit-learn 是一个多功能的 Python 库,可用于高效完成数据科学项目。
新闻名称:如何将Scikit-learnPython库用于数据科学项目
文章位置:http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news16/508266.html
网站建设、网络推广公司-创新互联,是专注品牌与效果的网站制作,网络营销seo公司;服务项目有等
声明:本网站发布的内容(图片、视频和文字)以用户投稿、用户转载内容为主,如果涉及侵权请尽快告知,我们将会在第一时间删除。文章观点不代表本网站立场,如需处理请联系客服。电话:028-86922220;邮箱:631063699@qq.com。内容未经允许不得转载,或转载时需注明来源: 创新互联