上海网站建设做物流一,政务公开和网站建设,设计邦官网,seo网站关键词优化工具大家好#xff0c;我是微学AI,今天给大家分享一下人工智能算法工程师(中级)课程3-sklearn机器学习之数据处理与代码详解。 Sklearn#xff08;Scikit-learn#xff09;是一个基于Python的开源机器学习库#xff0c;它提供了简单有效的数据挖掘和数据分析工具。Sklearn包含了…大家好我是微学AI,今天给大家分享一下人工智能算法工程师(中级)课程3-sklearn机器学习之数据处理与代码详解。 SklearnScikit-learn是一个基于Python的开源机器学习库它提供了简单有效的数据挖掘和数据分析工具。Sklearn包含了许多机器学习算法如分类、回归、聚类、降维等广泛应用于各种机器学习任务中。本文将介绍Sklearn的基本使用方法包括数据预处理、数据集划分和读取使用等内容并附上完整可运行的代码。 文章目录 Sklearn机器学习中的数据处理与代码详解1. Sklearn包的介绍2. 机器学习任务介绍2.1 分类任务2.2 回归任务 3. 数据的标准化处理4. 数据集划分和读取使用5. 总结 Sklearn机器学习中的数据处理与代码详解
1. Sklearn包的介绍
Sklearn是一个基于Python的开源机器学习库它提供了一系列简单有效的数据挖掘和数据分析工具。Sklearn的主要特点如下
简单易用Sklearn提供了简洁的API使得用户可以轻松实现各种机器学习算法。功能丰富Sklearn包含了大量的机器学习算法如分类、回归、聚类、降维等。良好的文档和社区支持Sklearn拥有详细的文档和活跃的社区方便用户学习和解决问题。广泛的适用性Sklearn可以与NumPy、Pandas、Matplotlib等Python库无缝集成适用于各种机器学习任务。
2. 机器学习任务介绍
机器学习任务主要包括监督学习、无监督学习和强化学习。本文将重点介绍监督学习中的分类任务和回归任务。
2.1 分类任务
分类任务是监督学习的一种它的目的是根据给定的特征将数据集划分为不同的类别。分类问题的目标变量通常是离散的。分类算法通过学习输入特征和目标变量之间的关系构建一个模型用于对新的数据进行类别预测。常见的分类算法包括逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等。 分类任务的数学描述可以表示为给定一个特征空间 X X X和一个标签空间 Y Y Y其中 Y Y Y是一个有限集合分类任务的目标是学习一个映射函数 h : X → Y h: X \rightarrow Y h:X→Y使得对于给定的输入 x x x可以预测出最可能的标签 y y y。
2.2 回归任务
回归任务是监督学习的另一种类型它的目的是预测一个连续的数值。回归问题的目标变量通常是连续的。回归算法通过学习输入特征和目标变量之间的函数关系构建一个模型用于对新的数据进行数值预测。常见的回归算法包括线性回归、岭回归、Lasso回归等。 回归任务的数学描述可以表示为给定一个特征空间 X X X和一个实数集 Y Y Y回归任务的目标是学习一个映射函数 h : X → Y h: X \rightarrow Y h:X→Y使得对于给定的输入 x x x可以预测出一个实数 y y y。
3. 数据的标准化处理
在机器学习任务中数据的标准化处理是非常重要的一步。数据标准化可以消除不同特征之间的量纲影响提高模型的训练效率和预测精度。Sklearn提供了StandardScaler类来实现数据的标准化处理。 数据标准化是数据处理中的一个重要步骤它的目的是消除不同特征之间的量纲影响使得各特征对模型的贡献相同提高模型的训练效率和预测精度。标准化处理通常包括两种方法归一化和标准化。 归一化的数学描述为将特征 x x x的值缩放到一个固定的范围通常为 [ 0 , 1 ] [0, 1] [0,1]。归一化公式可以表示为 x norm x − x min x max − x min x_{\text{norm}} \frac{x - x_{\text{min}}}{x_{\text{max}} - x_{\text{min}}} xnormxmax−xminx−xmin 其中 x min x_{\text{min}} xmin和 x max x_{\text{max}} xmax分别是特征 x x x的最小值和最大值。 标准化的数学描述为将特征 x x x的值转换为具有零均值和单位标准差的分布。标准化公式可以表示为 x std x − μ σ x_{\text{std}} \frac{x - \mu}{\sigma} xstdσx−μ 其中 μ \mu μ是特征 x x x的均值 σ \sigma σ是特征 x x x的标准差。
接下来我将使用StandardScaler对数据进行标准化的示例代码
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np
# 创建数据
data np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 创建StandardScaler对象
scaler StandardScaler()
# 训练标准化器
scaler.fit(data)
# 对数据进行标准化处理
data_standardized scaler.transform(data)
print(原始数据)
print(data)
print(标准化后的数据)
print(data_standardized)输出结果
原始数据
[[1 2 3][4 5 6][7 8 9]]
标准化后的数据
[[-1.22474487 -1.22474487 -1.22474487][ 0. 0. 0. ][ 1.22474487 1.22474487 1.22474487]]4. 数据集划分和读取使用
在机器学习任务中通常需要将数据集划分为训练集和测试集。Sklearn提供了train_test_split函数来实现这一功能。 下面是一个使用train_test_split划分数据集的示例代码
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
# 创建数据
data np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]])
labels np.array([0, 1, 0, 1, 0])
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(data, labels, test_size0.3, random_state42)
print(训练集数据)
print(X_train)
print(测试集数据)
print(X_test)
print(训练集标签)
print(y_train)
print(测试集标签)
print(y_test)输出结果
训练集数据
[[1 2][5 6][9 10]]
测试集数据
[[3 4][7 8]]
训练集标签
[0 0 0]
测试集标签
[1 1]5. 总结
文章主要介绍了Sklearn机器学习中的数据处理与代码详解包括Sklearn包的介绍、机器学习任务介绍、数据的标准化处理、数据集划分和读取使用等内容。通过阅读本文读者可以了解Sklearn的基本使用方法并学会如何使用Sklearn进行数据预处理和模型训练。
