pandas教程：Introduction to scikit-learn scikit-learn简介

13.4 Introduction to scikit-learn（scikit-learn简介）

scikit-learn是一个被广泛使用的python机器学习工具包。里面包含了很多监督式学习和非监督式学习的模型，可以实现分类，聚类，预测等任务。

虽然scikit-learn并没有和pandas深度整合，但在训练模型之前，pandas在数据清洗阶段能起很大作用。

译者：构建的机器学习模型的一个常见流程是，用pandas对数据进行查看和清洗，然后把处理过的数据喂给scikit-learn中的模型进行训练。

这里用一个经典的kaggle比赛数据集来做例子，泰坦尼克生还者数据集。加载训练集和测试集：

import numpy as np
import pandas as pd

train = pd.read_csv('../datasets/titanic/train.csv')
test = pd.read_csv('../datasets/titanic/test.csv')

train.head()

statsmodels和scikit-learn通常不能应付缺失值，所以我们先检查一下哪些列有缺失值：

train.isnull().sum()

PassengerId      0
Survived         0
Pclass           0
Name             0
Sex              0
Age            177
SibSp            0
Parch            0
Ticket           0
Fare             0
Cabin          687
Embarked         2
dtype: int64

test.isnull().sum()

PassengerId      0
Pclass           0
Name             0
Sex              0
Age             86
SibSp            0
Parch            0
Ticket           0
Fare             1
Cabin          327
Embarked         0
dtype: int64

对于这样的数据集，通常的任务是预测一个乘客最后是否生还。在训练集上训练模型，在测试集上验证效果。

上面的Age这一列有缺失值，这里我们简单的用中位数来代替缺失值：

impute_value = train['Age'].median()
train['Age'] = train['Age'].fillna(impute_value)
test['Age'] = test['Age'].fillna(impute_value)

对于Sex列，我们将其变为IsFemale，用整数来表示性别：

train['IsFemale'] = (train['Sex'] == 'female').astype(int)
test['IsFemale'] = (test['Sex'] == 'female').astype(int)

train.head()

接下来决定一些模型参数并创建numpy数组：

predictors = ['Pclass', 'IsFemale', 'Age']

X_train = train[predictors].values
X_test = test[predictors].values
y_train = train['Survived'].values

X_train[:5]

array([[  3.,   0.,  22.],
       [  1.,   1.,  38.],
       [  3.,   1.,  26.],
       [  1.,   1.,  35.],
       [  3.,   0.,  35.]])

y_train[:5]

array([0, 1, 1, 1, 0])

这里我们用逻辑回归模型（LogisticRegression）：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = LogisticRegression()

然后是fit方法来拟合模型：

model.fit(X_train, y_train)

LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False, fit_intercept=True,
          intercept_scaling=1, max_iter=100, multi_class='ovr', n_jobs=1,
          penalty='l2', random_state=None, solver='liblinear', tol=0.0001,
          verbose=0, warm_start=False)

在测试集上进行预测，使用model.predict:

y_predict = model.predict(X_test)
y_predict[:10]

array([0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0])

如果我们有测试集的真是结果的话，可以用来计算准确率或其他一些指标：

(y_true == y_predcit).mean()

实际过程中，训练模型的时候，经常用到交叉验证（cross-validation），用于调参，防止过拟合。这样得到的预测效果会更好，健壮性更强。

交叉验证是把训练集分为几份，每一份上又取出一部分作为测试样本，这些被取出来的测试样本不被用于训练，但我们可以在这些测试样本上验证当前模型的准确率或均方误差（mean squared error），而且还可以在模型参数上进行网格搜索（grid search）。一些模型，比如逻辑回归，自带一个有交叉验证的类。LogisticRegressionCV类可以用于模型调参，使用的时候需要指定正则化项C，来控制网格搜索的程度：

from sklearn.linear_model import LogisticRegressionCV

model_cv = LogisticRegressionCV(10)

model_cv.fit(X_train, y_train)

LogisticRegressionCV(Cs=10, class_weight=None, cv=None, dual=False,
           fit_intercept=True, intercept_scaling=1.0, max_iter=100,
           multi_class='ovr', n_jobs=1, penalty='l2', random_state=None,
           refit=True, scoring=None, solver='lbfgs', tol=0.0001, verbose=0)

如果想要自己来做交叉验证的话，可以使用cross_val_score函数，可以用于数据切分。比如，把整个训练集分为4个不重叠的部分：

from sklearn.model_selection import cross_val_score

model = LogisticRegression(C=10)
model

LogisticRegression(C=10, class_weight=None, dual=False, fit_intercept=True,
          intercept_scaling=1, max_iter=100, multi_class='ovr', n_jobs=1,
          penalty='l2', random_state=None, solver='liblinear', tol=0.0001,
          verbose=0, warm_start=False)

scores = cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=4)
scores

array([ 0.77232143,  0.80269058,  0.77027027,  0.78828829])

默认的评价指标每个模型是不一样的，但是可以自己指定评价函数。交叉验证的训练时间较长，但通常能得到更好的模型效果。