ML神器：sklearn的快速使用及入门

sklearn是Python中非常重要的机器学习框架，拥有强大的数据处理、特征选择、模型建立、模型评估等功能，同时还简单易用，适合机器学习的初学者和高级用户使用。本篇攻略将介绍sklearn的快速使用及入门，涵盖数据集加载、数据预处理、模型训练和评估、模型保存等主要内容。

1. 数据集加载

sklearn中提供了一些内置的数据集，以方便用户学习和实践。常用的内置数据集包括iris数据集、digits手写数字数据集、wine酒数据集等。

以iris数据集为例，其包含了150个样本，每个样本有4个特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度），并且分为3类（山鸢尾、变色鸢尾、维吉尼亚鸢尾）。

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X = iris.data      # 特征矩阵
y = iris.target    # 目标向量（或标签）

2. 数据预处理

在对数据进行建模前，需要先进行数据预处理，包括数据清洗、特征选择和数据转换等。

2.1 数据清洗

数据清洗主要是针对数据集中存在缺失值、异常值和不一致值等问题进行处理。sklearn中提供了Imputer类来进行缺失值的填充，示例如下：

from sklearn.preprocessing import Imputer

X = [[1, 2], [np.nan, 3], [7, 6]]
imp = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0)
imp.fit(X)
X_clean = imp.transform(X)

2.2 特征选择

特征选择主要是根据数据集中特征的相关性和重要性等指标，对特征进行排序和筛选。sklearn中提供了一些特征选择的方法，例如卡方检验、L1惩罚项、随机森林等。

以下是L1惩罚项的示例：

from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
lsvc = LinearSVC(C=0.01, penalty="l1", dual=False).fit(X, y)
model = SelectFromModel(lsvc, prefit=True)
X_new = model.transform(X)

2.3 数据转换

数据转换主要是对数据做标准化、归一化、离散化等处理，以便适应模型的要求。sklearn中提供了一些数据转换的方法，例如MinMaxScaler、StandardScaler、OneHotEncoder等。

以下是MinMaxScaler的示例：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

X = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]]
scaler = MinMaxScaler()
X_new = scaler.fit_transform(X)

3. 模型建立

在数据预处理之后，需要进行模型建立。sklearn中提供了多个模型，例如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等。

以下是以支持向量机（SVM）为例的示例：

from sklearn import svm
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
clf = svm.SVC()
clf.fit(X, y)

4. 模型评估

在模型建立完成之后，需要对模型进行评估。sklearn中提供了多个评估指标，例如准确率、精确率、召回率、F1值、均方误差、R2值、AUC值等。

以下是以准确率为例的示例：

from sklearn.metrics import accuracy_score

y_true = [0, 1, 2, 1, 0]
y_pred = [0, 1, 1, 1, 0]
acc = accuracy_score(y_true, y_pred)

5. 模型保存

在模型训练和评估完毕之后，可以将模型保存到本地。sklearn中提供了joblib库来实现模型的保存和加载，示例如下：

from sklearn.externals import joblib

joblib.dump(clf, 'model.pkl')   # 保存模型
clf = joblib.load('model.pkl')  # 加载模型

6. 总结

本篇攻略介绍了sklearn的快速使用及入门，包括数据集加载、数据预处理、模型建立、模型评估和模型保存等主要内容。以上示例可以帮助读者更好地理解和掌握sklearn的用法，同时也可以运用这些方法来解决其他机器学习问题。