【ML笔记 1】sklearn和机器学习实战

@ 2018-01-24

• 机器学习基础知识
• sklearn入门宝典
• sklearn建模实战

1 机器学习基础知识

从过去的大量数据中“总结”出来“泛化规律”，用于新数据预测。

• 3种不同类型的机器学习

  • 有监督学习，数据中已经存在标签值，算法通过这些带标签的样本（监督）习得“经验”，当新数据到来时，将习得的“经验”用于预测新数据的标签值；
  • 无监督学习，数据中没有所谓的“标签”（无监督），无监督算法需要从现有数据中发现数据之间的关系，例如聚类算法、关联规则等；
  • 强化学习，是一个与环境不断交互的过程。在环境中做一些动作，得到环境的当前的状态、奖励等；
    

• 构建机器学习系统的一般流程

  • 数据预处理：归一化、缺失值填补、One-hot coding、降维、Sampling
  • 模型学习（建模）：模型选择、交叉验证、性能指标、超参数
  • 评估：训练模型评价其好坏——准确率、召回率、F1、AUC……
  • 预测
    

2 sklearn入门宝典

一个大而全的Python机器学习库
1.sklearn入门页面
2.sklearn算法指南页面
3.算法API页面

3 sklearn建模实战

3.1 KNN

from sklearn import neighbors, datasets, preprocessing
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据
iris = datasets.load_iris()

# help(iris)
iris.feature_names

# iris.data # numpy的数组（本质上是一个矩阵）
train_X,train_y = iris.data[:,:2], iris.target

# 将数据集切分成训练集和测试集
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(train_X,train_y, random_state=100,test_size=0.2) 

# 数据预处理
scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(X_train)
X_train = scaler.transform(X_train)
X_test = scaler. transform(X_test)

# 用KNN预测，取最近的5个邻居（K=5）
# help(neighbors.KNeighborsClassifier)
knn = neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train,y_train)
y_pred = knn.predict(X_test)

# 评估-准确率
# sum(y_test==y_pred)/float(y_pred.shape[0]) # 手算
accuracy_score(y_test,y_pred) # 0.90，模型在测试集上的测试结果

3.2 SVM

from sklearn import svm 
svc = svm.SVC(kernel='linear')
svc.fit(X_train,y_train)
svm_pred = svc.predict(X_test)
accuracy_score(y_test,svm_pred) #0.83， SVM 不一定有最好的效果：1）只有2个维度；2）kernel的选择(本实验中改成rbfaccuracy相同，基本可以确定是特征的问题)

3.3 网格搜索交叉验证

# 网格搜索交叉验证
from sklearn.grid_search import GridSearchCV
import numpy as np

# 参数列表：邻居范围1-5，距离评价指标：欧氏距离和曼哈顿距离
params = {"n_neighbors":np.arange(1,5),"metric":["euclidean","cityblock"]}
grid = GridSearchCV(estimator=knn, param_grid=params)
grid.fit(X_train,y_train)
print(grid.best_estimator_) # 最好的距离评价指标——欧氏距离
print(grid.best_score_) # 最好的得分——0.741,是将训练集默认切成3-fold做交叉验证，最后得分是交叉验证的平均结果