机器学习课程-温州大学-Scikit-learn
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中文(简体) | .pdf | 3 |
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:
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**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。
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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。 |
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