Python 教程：Scikit-learn 库之机器学习算法、模型训练与评估

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在当今数据驱动的时代，机器学习已成为从海量数据中挖掘价值的关键技术。Python 的 Scikit-learn 库作为机器学习领域的 “瑞士军刀”，提供了丰富的机器学习算法和工具，让开发者能够轻松地进行模型训练与评估，解决各种实际问题。无论是新手入门还是资深开发者进行复杂项目，Scikit-learn 都能发挥重要作用。接下来，让我们深入了解这个强大的库。

Scikit-learn 库简介

Scikit-learn 是一个基于 Python 的开源机器学习库，构建在 NumPy、SciPy 和 matplotlib 等库之上，提供了一整套机器学习工具，涵盖数据预处理、模型训练、评估、预测等多个环节。它的设计理念是简单易用、高效实用，具有以下显著特点：

• 丰富的算法集合：包含各种分类、回归、聚类、降维等算法，如支持向量机（SVM）、随机森林、线性回归、K 均值聚类、主成分分析（PCA）等，满足不同场景下的机器学习需求。
• 统一的接口设计：不同的算法和工具遵循一致的接口规范，使得开发者可以轻松切换和组合使用，降低学习和使用成本。
• 高效的实现：底层代码经过优化，在处理大规模数据时也能保持良好的性能，并且支持多线程加速。
• 活跃的社区支持：拥有庞大的用户和开发者社区，提供了丰富的文档、教程、示例代码以及技术交流平台，方便用户学习和解决问题。

机器学习算法

分类算法

分类算法用于将数据划分到不同的类别中，常见的任务如垃圾邮件识别、图像分类、疾病诊断等。Scikit-learn 提供了众多分类算法：

• 逻辑回归（Logistic Regression）：虽然名字中有 “回归”，但它是一种经典的分类算法，常用于二分类问题，通过构建逻辑回归模型来预测样本属于某个类别的概率。例如，在预测客户是否会购买某产品时，逻辑回归可以根据客户的年龄、收入、购买历史等特征，计算出客户购买产品的概率，从而判断客户的购买倾向。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score #加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target #划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) #创建逻辑回归模型 model = LogisticRegression() #训练模型 model.fit(X_train, y_train) #预测测试集 y_pred = model.predict(X_test) #计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"逻辑回归模型准确率: {accuracy}")

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• 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）：通过寻找一个最优超平面来对数据进行分类，能够有效处理线性可分和非线性可分的数据。在图像识别领域，SVM 可以用于识别手写数字，通过提取数字图像的特征，找到一个能将不同数字类别区分开的超平面，从而实现对手写数字的准确分类。

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!from sklearn.svm import SVC from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score #加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target #划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) #创建SVM模型 model = SVC() #训练模型 model.fit(X_train, y_train) #预测测试集 y_pred = model.predict(X_test) #计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"SVM模型准确率: {accuracy}")

• 决策树（Decision Tree）：基于树结构进行决策，每个内部节点表示一个特征上的测试，分支表示测试输出，叶节点表示类别。决策树算法可以直观地展示数据的分类规则，例如在判断一个水果是苹果还是橙子时，决策树可以根据水果的颜色、形状、大小等特征进行逐步判断，最终得出结论。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score #加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target #划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) #创建决策树模型 model = DecisionTreeClassifier() #训练模型 model.fit(X_train, y_train) #预测测试集 y_pred = model.predict(X_test) #计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"决策树模型准确率: {accuracy}")

• 随机森林（Random Forest）：由多个决策树组成的集成学习算法，通过对训练数据进行有放回的抽样，构建多个决策树，并综合这些决策树的预测结果来进行最终决策。随机森林在许多实际应用中表现出色，如电商平台的商品推荐系统，通过分析用户的浏览历史、购买记录等特征，随机森林可以预测用户可能感兴趣的商品，从而实现精准推荐。

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score #加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target #划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) #创建随机森林模型 model = RandomForestClassifier() #训练模型 model.fit(X_train, y_train) #预测测试集 y_pred = model.predict(X_test) #计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"随机森林模型准确率: {accuracy}")

回归算法

回归算法用于预测连续型数值，如房价预测、股票价格走势预测等。Scikit-learn 提供的常见回归算法有：

• 线性回归（Linear Regression）：通过寻找一个线性函数来拟合数据，使得预测值与真实值之间的误差最小。在房价预测中，线性回归可以根据房屋的面积、房间数量、地理位置等特征，建立一个线性模型来预测房价。

from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.datasets import load_diabetes from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error #加载糖尿病数据集 diabetes = load_diabetes() X = diabetes.data y = diabetes.target #划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) #创建线性回归模型 model = LinearRegression() #训练模型 model.fit(X_train, y_train) #预测测试集 y_pred = model.predict(X_test) #计算均方误差 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print(f"线性回归模型均方误差: {mse}")

• 岭回归（Ridge Regression）：在线性回归的基础上，引入 L2 正则化项，用于防止模型过拟合，尤其适用于特征数量较多且存在多重共线性的数据。在预测股票价格时，如果考虑的影响因素众多，可能会出现多重共线性问题，岭回归可以通过正则化来调整模型，提高模型的稳定性和泛化能力。

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.datasets import load_diabetes from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error #加载糖尿病数据集 diabetes = load_diabetes() X = diabetes.data y = diabetes.target #划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) #创建岭回归模型 model = Ridge() #训练模型 model.fit(X_train, y_train) #预测测试集 y_pred = model.predict(X_test) #计算均方误差 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print(f"岭回归模型均方误差: {mse}")

聚类算法

聚类算法用于将数据划分为不同的簇，使得同一簇内的数据相似度较高，不同簇之间的数据相似度较低。常见的应用场景如客户细分、图像分割等。Scikit-learn 中的聚类算法包括：

• K 均值聚类（K-Means）：指定聚类的数量 K，通过迭代将数据点分配到距离最近的簇中心，不断更新簇中心，直到达到收敛条件。在客户细分中，K 均值聚类可以根据客户的消费行为、偏好等特征，将客户分为不同的群体，以便企业进行针对性的营销和服务。

from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np #生成一些随机数据 data = np.random.randn(100, 2) #创建K均值聚类模型，指定聚类数量为3 model = KMeans(n_clusters=3) #训练模型 model.fit(data) #获取聚类标签 labels = model.labels_ print(f"K均值聚类标签: {labels}")

• DBSCAN 密度聚类：基于数据点的密度，将密度相连的数据点划分为一个簇，能够发现任意形状的簇，并且可以识别噪声点。在地理数据分析中，DBSCAN 可以用于分析城市中人口分布的聚集区域，通过人口密度来划分不同的区域，而不会受到区域形状的限制。

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!from sklearn.cluster import DBSCAN import numpy as np #生成一些随机数据 data = np.random.randn(100, 2) #创建DBSCAN聚类模型 model = DBSCAN() #训练模型 model.fit(data) #获取聚类标签 labels = model.labels_ print(f"DBSCAN聚类标签: {labels}")

降维算法

降维算法用于减少数据的特征维度，在保留主要信息的同时，降低计算复杂度，提高模型效率。常见的应用场景如图像压缩、数据可视化等。Scikit-learn 提供的降维算法有：

• 主成分分析（PCA）：通过线性变换将原始数据转换为一组新的正交特征，即主成分，这些主成分按照方差大小排序，方差越大表示包含的信息越多。在图像识别中，PCA 可以用于对图像进行降维处理，减少图像数据的存储空间，同时保留图像的主要特征，以便后续的分类和识别。

from sklearn.decomposition import PCA import numpy as np #生成一些随机数据 data = np.random.randn(100, 10) #创建PCA模型，指定降维后的维度为2 model = PCA(n_components=2) #训练模型并转换数据 reduced_data = model.fit_transform(data) print(f"PCA降维后的数据形状: {reduced_data.shape}")

• t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）：一种非线性降维算法，能够将高维数据映射到低维空间，同时保持数据点之间的局部相似性，常用于数据可视化。在文本分析中，t-SNE 可以将高维的文本特征向量映射到二维或三维空间，使得相似的文本在空间中距离较近，方便我们直观地观察文本数据的分布和聚类情况。

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!from sklearn.manifold import TSNE import numpy as np #生成一些随机数据 data = np.random.randn(100, 10) #创建t-SNE模型，指定降维后的维度为2 model = TSNE(n_components=2) #训练模型并转换数据 reduced_data = model.fit_transform(data) print(f"t-SNE降维后的数据形状: {reduced_data.shape}")

模型训练与评估

模型训练

在选择好合适的机器学习算法后，就可以进行模型训练了。以鸢尾花数据集的分类任务为例，使用随机森林分类器进行训练：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split #加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target #划分训练集和测试集，通常将70%-80%的数据作为训练集，20%-30%作为测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) #创建随机森林分类器模型 model = RandomForestClassifier() #使用训练数据对模型进行训练 model.fit(X_train, y_train)

在训练过程中，模型会根据训练数据学习到数据的特征和模式，以便对新的数据进行预测。

模型评估

模型训练完成后，需要对其性能进行评估，以判断模型的优劣。Scikit-learn 提供了多种评估指标和方法：

• 准确率（Accuracy）：分类正确的样本数占总样本数的比例，适用于各类别样本数量大致均衡的情况。

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!from sklearn.metrics import accuracy_score #使用训练好的模型对测试集进行预测 y_pred = model.predict(X_test) #计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"模型准确率: {accuracy}")

• 精确率（Precision）、召回率（Recall）和 F1 分数（F1-Score）：精确率是预测为正类且实际为正类的样本数占预测为正类样本数的比例；召回率是实际为正类且被预测为正类的样本数占实际为正类样本数的比例；F1 分数是精确率和召回率的调和平均数，综合反映了模型的性能。这些指标在类别不平衡的情况下更能准确评估模型性能。

from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score #计算精确率 precision = precision_score(y_test, y_pred, average='weighted') #计算召回率 recall = recall_score(y_test, y_pred, average='weighted') #计算F1分数 f1 = f1_score(y_test, y_pred, average='weighted') print(f"模型精确率: {precision}") print(f"模型召回率: {recall}") print(f"模型F1分数: {f1}")

• 均方误差（Mean Squared Error，MSE）：用于回归模型，衡量预测值与真实值之间误差的平方和的平均值，MSE 越小表示模型的预测效果越好。

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!from sklearn.metrics import mean_squared_error #假设是回归任务，模型预测结果为y_pred，真实值为y_test mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print(f"模型均方误差: {mse}")

• 交叉验证（Cross-Validation）：为了更可靠地评估模型性能，避免因数据划分方式导致的评估偏差，可以使用交叉验证。例如，常见的 K 折交叉验证将数据集分为 K 份，每次用 K-1 份作为训练集，1 份作为测试集，重复 K 次，最后将 K 次的评估结果进行平均。

from sklearn.model_selection import cross_val_score #使用K折交叉验证评估模型，cv参数指定折数，这里设为5 scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5) print(f"交叉验证得分: {scores}") print(f"平均交叉验证得分: {scores.mean()}")

总结

Scikit-learn 库为 Python 开发者提供了丰富的机器学习算法和便捷的模型训练与评估工具，让我们能够高效地解决各种实际问题。通过本文的介绍，你已经了解了 Scikit-learn 库中常见的机器学习算法，以及如何进行模型训练和评估。在实际应用中，你可以根据具体问题选择合适的算法和评估指标，并不断优化模型，以获得更好的性能。如果你对 Scikit-learn 库的某个具体功能或算法还有疑问，比如如何进一步调优模型参数，或者在特定数据集上的应用技巧，欢迎随时交流，我们可以一起探讨。