Python机器学习工具包SKlearn的安装与使用

安装SKlearn

安装SKlearn需要先安装Python，推荐安装Python 3.6版本及以上的Python。

# 假设已经安装好Python 3.6，然后使用pip安装SKlearn
pip install sklearn

SKlearn的使用

示例1 —— 数据加载和数据预处理

下面的代码演示了加载sklearn自带的鸢尾花数据集并进行数据预处理的过程。

# 1. 加载数据集
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()

# 2. 打印数据集信息
print("数据集大小：", iris.data.shape)
print("数据集第一行：", iris.data[0])

# 3. 数据预处理
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=0)
print(X_train.shape, y_train.shape)
print(X_test.shape, y_test.shape)

在上面的代码中，首先通过from sklearn.datasets import load_iris命令加载了sklearn自带的鸢尾花数据集，然后使用iris.data和iris.target来访问这个数据集的输入和输出数据。接下来使用train_test_split函数将整个数据集划分为训练集和测试集，其中test_size表示测试集的比例，random_state表示划分数据的随机种子。

示例2 —— 模型训练和测试

下面的代码演示了使用sklearn训练和测试一个SVM分类器的过程。

# 1. 加载数据集
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()

# 2. 数据预处理
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=0)

# 3. 训练SVM模型
from sklearn.svm import SVC
svm = SVC(kernel='linear', C=1.0)
svm.fit(X_train, y_train)

# 4. 使用模型测试数据
y_pred = svm.predict(X_test)

# 5. 计算精度
from sklearn import metrics
print("精度：", metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))

在这段代码中，首先加载鸢尾花数据集并进行数据预处理，接着使用SVC函数构造了一个线性SVM分类器，再使用fit函数对模型进行训练。然后使用predict函数对测试数据进行预测，使用metrics.accuracy_score函数计算模型的精度。

结论

本文介绍了sklearn的安装和应用，掌握了这些基础知识可以让我们更好地理解sklearn的内部机制，并使用它来构建机器学习模型。