python sklearn常用分类算法模型的调用

下面是“Python Sklearn常用分类算法模型的调用”的完整攻略。

1. 准备工作

在调用Sklearn常用的分类算法之前，需要进行准备工作。具体来说，我们需要先安装Sklearn模块并导入所需的库，包括numpy、pandas、matplotlib、seaborn、sklearn等。

下面是准备工作的代码：

# 导入第三方库和模块
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline

# 导入sklearn模块
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report

2. 数据准备

然后，我们可以选择一个分类数据集，作为算法调用的样本数据。这里我们选择Iris鸢尾花数据集进行说明，该数据集共计150条样本数据，每个样本数据包含4个特征。

下面是数据准备的代码：

# 导入iris数据集
iris = datasets.load_iris()

# 将数据集转换为DataFrame
iris_df = pd.DataFrame(data=np.c_[iris['data'], iris['target']],
                       columns=iris['feature_names'] + ['target'])

# 查看前5条记录
print(iris_df.head())

3. 数据分析

在进行分类算法调用之前，我们需要先对数据进行分析。

首先，我们可以通过直方图来观察数据分布情况。下面是直方图的代码：

# 绘制hist图
plt.hist(iris_df['petal length (cm)'], bins=20)
plt.xlabel('Petal Length')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Distribution of Petal Length in Iris Dataset')
plt.show()

其次，我们可以通过箱线图来检查特征值的范围和异常值情况。下面是箱线图的代码：

# 绘制boxplot图
sns.boxplot(x='target', y='sepal width (cm)', data=iris_df)
plt.xlabel('Iris Species')
plt.ylabel('Sepal Width')
plt.title('Distribution of Sepal Width in Iris Dataset')
plt.show()

最后，我们可以对特征进行标准化处理，以便于不同特征值的比较。下面是特征标准化的代码：

# 对特征进行标准化处理
sc = StandardScaler()
X = iris_df.iloc[:, :-1].values
y = iris_df.iloc[:, -1].values
X = sc.fit_transform(X)

# 将数据拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

4. 模型调用

数据准备工作完成之后，我们可以开始尝试调用Sklearn常用的分类算法模型了。

1）逻辑回归

逻辑回归是常用的分类算法之一，适用于二分类和多分类。下面是逻辑回归的代码示例：

# 创建逻辑回归模型
lr = LogisticRegression(random_state=0)

# 训练模型并进行预测
lr.fit(X_train, y_train)
y_pred = lr.predict(X_test)

# 计算准确率等指标
print('Accuracy: ', accuracy_score(y_test, y_pred))
print('Confusion Matrix:', confusion_matrix(y_test, y_pred))
print('Classification Report:', classification_report(y_test, y_pred))

2）决策树

决策树是常用的分类算法之一，通过树状结构对样本进行分类。下面是决策树的代码示例：

# 创建决策树模型
dt = DecisionTreeClassifier(random_state=0)

# 训练模型并进行预测
dt.fit(X_train, y_train)
y_pred = dt.predict(X_test)

# 计算准确率等指标
print('Accuracy: ', accuracy_score(y_test, y_pred))
print('Confusion Matrix:', confusion_matrix(y_test, y_pred))
print('Classification Report:', classification_report(y_test, y_pred))

3）随机森林

随机森林是集成学习中的一种算法，通过多棵树进行投票产生分类结果。下面是随机森林的代码示例：

# 创建随机森林模型
rf = RandomForestClassifier(random_state=0)

# 训练模型并进行预测
rf.fit(X_train, y_train)
y_pred = rf.predict(X_test)

# 计算准确率等指标
print('Accuracy: ', accuracy_score(y_test, y_pred))
print('Confusion Matrix:', confusion_matrix(y_test, y_pred))
print('Classification Report:', classification_report(y_test, y_pred))

4）K近邻分类

K近邻分类是一种基于实例的分类算法，通过测量不同特征值之间的距离来对样本进行分类。下面是K近邻分类的代码示例：

# 创建K近邻模型
knn = KNeighborsClassifier()

# 训练模型并进行预测
knn.fit(X_train, y_train)
y_pred = knn.predict(X_test)

# 计算准确率等指标
print('Accuracy: ', accuracy_score(y_test, y_pred))
print('Confusion Matrix:', confusion_matrix(y_test, y_pred))
print('Classification Report:', classification_report(y_test, y_pred))

5. 结论

通过上述代码示例，我们可以了解到如何调用Sklearn常用的分类算法模型，包括逻辑回归、决策树、随机森林以及K近邻分类。在进行算法调用之前，我们需要对数据进行准备和分析，以便于得出较为准确的模型预测结果。