您有兴趣使用 Python 学习机器学习吗？ Scikit-Learn 库就是您的最佳选择！这个流行的 Python 库专为高效数据挖掘、分析和模型构建而设计。在本指南中，我们将向您介绍 Scikit-Learn 的基础知识以及如何开始将其用于机器学习项目。
什么是 Scikit-Learn？
Scikit-Learn 是一款功能强大且易于使用的数据挖掘和分析工具。它构建在 NumPy、SciPy 和 Matplotlib 等其他流行库之上。它是开源的，并拥有商用 BSD 许可证，任何人都可以使用。
您可以使用 Scikit-Learn 做什么？
Scikit-Learn 广泛用于机器学习中的三个主要任务：
1.分类
分类涉及识别对象属于哪个类别。例如，预测电子邮件是否是垃圾邮件。
2.回归
回归是根据相关自变量预测连续变量的过程。例如，使用过去的股票价格来预测未来的价格。
3.聚类
聚类涉及自动将相似的对象分组到不同的簇中。例如，根据购买模式对客户进行细分。
如何安装 Scikit-Learn？
如果您使用的是 Windows 操作系统，这里有安装 Scikit-Learn 的分步指南：
从 https://www.python.org/downloads/ 下载安装 Python。搜索cmd打开终端，输入python --version即可查看安装的版本。
从 https://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/1.10.2/ 下载安装程序来安装 NumPy。
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从 SciPy: Scientific Library for Python 下载 SciPy 安装程序 - 在 SourceForge.net 上浏览 /scipy/0.16.1。
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通过在命令行终端中输入 python get_pip.py 来安装 Pip。
最后，通过在命令行中输入 pip install scikit-learn 来安装 scikit-learn。
什么是 Scikit 数据集？
Scikit 数据集是库提供的内置数据集，供用户练习和测试其模型。您可以在 https://scikit-learn.org/stable/datasets/index.html 找到这些数据集的名称。在本指南中，我们将使用葡萄酒品质-红色数据集，该数据集也可以从 Kaggle 下载。
导入数据集和模块
要开始使用 Scikit-Learn，我们首先需要导入必要的模块和数据集。
导入 pandas 模块并使用 read_csv() 方法读取 .csv 文件并将其转换为 pandas DataFrame。
我们将使用的模块是：
- NumPy 用于代数和数值计算
- 用于处理数据框的 Pandas
- model_selection 模块用于在不同模型之间进行选择
- 用于缩放和转换数据的预处理模块
- RandomForestRegressor 用于比较我们数据集的性能指标
训练集和测试集
将数据拆分为训练集和测试集对于评估模型的性能至关重要。训练集用于构建和测试我们的算法，而测试集用于评估我们预测的准确性。
为了分割数据，我们将使用 Scikit-Learn 提供的 train_test_split() 函数。
预处理数据
预处理数据是提高模型质量的初始也是最重要的步骤。它涉及使数据适合在机器学习模型中使用。
一种常见的预处理技术是标准化，它在应用机器学习模型之前标准化输入数据特征的范围。为此，我们可以使用 Scikit-Learn 提供的 Transformer API。
了解超参数和交叉验证
超参数是更高级的概念，例如复杂性和学习率，无法直接从数据中学习，需要预先定义。
为了评估模型的泛化性能并避免过度拟合，交叉验证是一种重要的评估技术。这涉及到将数据集分成 N 个等体积的随机部分。
评估模型性能
训练和测试我们的模型后，是时候使用各种指标评估其性能了。为此，我们将导入我们需要的指标，例如 r2_score 和mean_squared_error。
r2_score 函数计算因变量对自变量的方差，而mean_squared_error 计算误差平方的平均值。必须牢记模型的目标以确定性能是否足够。
不要忘记保存您的模型以供将来使用！
总之，我们已经介绍了在 Python 中使用 Scikit-Learn 进行机器学习的基础知识。通过遵循本指南中概述的步骤，您可以开始探索 Scikit-Learn 并将其用于您自己的数据挖掘和分析项目。凭借其用户友好的界面和广泛的功能，Scikit-Learn 对于初学者和经验丰富的数据科学家来说都是一个强大的工具。
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