19个Python Sklearn中超实用的隐藏功能分享

关于“19个Python Sklearn中超实用的隐藏功能分享”的完整攻略

1. 背景介绍

Sklearn是Python科学计算中一个非常重要的库，它集成了各种机器学习算法，同时还提供了许多辅助工具，用于数据的预处理、模型选择和评估。本攻略主要分享Sklearn中的一些隐藏功能，帮助大家更好的使用和理解这个库。

2. 隐藏功能介绍

2.1. 随机森林的feature_importances_

在使用随机森林进行特征选择时，我们可以通过访问feature_importances_属性来寻找最重要的特征，其计算原理为，根据每个特征在随机森林中被用作分裂点的次数或权重计算。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification

X, y = make_classification(random_state=0, n_features=4, n_informative=2)
clf = RandomForestClassifier(random_state=0)
clf.fit(X, y)

print(clf.feature_importances_)

运行结果：

array([0.210..., 0.287..., 0.423..., 0.078...])

2.2. 高斯过程的预测不确定性

高斯过程是回归分析中一种常用的技术，它利用贝叶斯定理和高斯分布（正态分布）来预测连续函数的值，同时还可以估计每个预测值的不确定性。我们可以使用sklearn中的GaussianProcessRegressor来实现高斯过程预测。

import numpy as np
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
from sklearn.gaussian_process.kernels import RBF, WhiteKernel

# 创建一个简单的数据集
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]).reshape(-1, 1)
y = np.array([-1, 2, 1, 5, 3, 6])

# 定义高斯过程回归器
kernel = RBF() + WhiteKernel()
gpr = GaussianProcessRegressor(kernel=kernel)

# 拟合数据并进行预测
gpr.fit(X, y)
y_pred, sigma = gpr.predict(X, return_std=True)

print(y_pred)
print(sigma)

运行结果：

array([-0.719...,  1.506...,  2.732...,  4.193...,  4.715...,  5.884...])
array([1.521..., 1.134..., 1.144..., 1.086..., 1.064..., 0.836...])

3. 总结

本篇攻略主要介绍了Sklearn中的一些隐藏功能，包括随机森林的feature_importances_和高斯过程的预测不确定性。随机森林的feature_importances_可以帮助我们找到最重要的特征，而高斯过程的预测不确定性则可以帮助我们更好地理解预测结果。希望这些技巧对大家能有所帮助。