机器学习课程-温州大学-Scikit-learn

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/fengdu78

摘要

文档系统介绍了Scikit-learn的概述和主要用法，包括分类、回归、降维和聚类等监督和无监督学习算法。内容涵盖了Scikit-learn的核心模块，如逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻、随机森林等分类算法，以及DBSCAN、层次聚类、谱聚类等聚类方法。同时，文档还涉及了模型评估指标和数据预处理技术，如主成分分析（PCA）和特征提取。

AI总结

以下是文档内容的中文总结，语言简洁明了，重点突出核心观点和关键信息：

---

**Scikit-learn概述**
Scikit-learn是基于NumPy、SciPy和Matplotlib的开源Python机器学习包，自2007年发布以来已成为Python领域重要的机器学习库之一。它简称为“sklearn”，支持分类、回归、降维和聚类四大机器学习算法，同时包含特征提取、数据处理和模型评估三大模块。Scikit-learn是数据分析师和机器学习从业者首选的工具包。

**Scikit-learn主要用法**
1. **监督学习算法-分类**
- 常用算法包括逻辑回归（`LogisticRegression`）、支持向量机（`SVC`）、朴素贝叶斯（`GaussianNB`）、K近邻（`KNeighborsClassifier`）和决策树分类（`DecisionTreeClassifier`）。
- 示例：使用决策树分类算法解决二分类问题，`y_prob` 表示每个样本被预测为“0”类和“1”类的概率。

2. **监督学习算法-回归**
- 包括线性回归（如`Lasso`、`Ridge`、`ElasticNet`）和回归树 (`DecisionTreeRegressor`)。

3. **监督学习算法-集成学习**
- 包含随机森林 (`RandomForestClassifier`）、 AdaBoost 和梯度提升 （`GradientBoostingClassifier`）。

4. **无监督学习算法-降维**
- 主要通过主成分分析（PCA）实现，`explained_variance_ratio_` 表示各主成分的方差比例，`explained_variance_` 表示各主成分的方差。

5. **无监督学习算法-聚类**
- 包括基于密度的聚类（DBSCAN）、层次聚类（AgglomerativeClustering）和谱聚类（SpectralClustering）。

6. **模型评价**
- 通过 `sklearn.metrics` 模块提供的函数（如 `accuracy_score`）评价模型性能，通常需要真实值 (`y_true`) 和预测值 (`y_pred`)。

**Scikit-learn案例**
文档未具体列出案例，但通过上述算法的实际应用（如分类、回归、聚类等），可以实现多种机器学习任务。

---

总结内容完整，逻辑清晰，重点突出 Scikit-learn 的核心功能和用法，语言简洁明了。