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Python数据分析工具： Scikit-learn用法示例

article 2024/11/20 6:12:40

Scikit-learn

是Python的一个开源机器学习库，它提供了大量的算法和数据处理工具，使得数据分析和机器学习变得更加高效和简单。以下是一个关于Scikit-learn用法的基本示例，涵盖了数据加载、预处理、模型训练和评估等步骤。

一、安装与导入

首先，确保已经安装了Scikit-learn库。如果尚未安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install scikit-learn

然后，在Python脚本或Jupyter Notebook中导入Scikit-learn库以及其他必要的库：

from sklearn.model_selection import train_test_split  
from sklearn.preprocessing import StandardScaler  
from sklearn.linear_model import LinearRegression  
from sklearn.metrics import mean_squared_error  
import numpy as np

二、数据加载与预处理

Scikit-learn提供了许多内置的数据集，可以直接加载使用。同时，也可以从外部文件（如CSV）中加载数据。

# 假设我们有一些人的身高(X)和对应的体重(y)  
X = np.array([[5], [6], [7], [8], [9], [10], [11], [12], [13], [14], [15], [16], [17], [18], [19], [20]]).reshape(-1, 1)  
y = np.array([50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95, 100, 105, 110, 115, 120, 125])  
  
# 划分数据集为训练集和测试集  
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)  
  
# 数据预处理（如特征缩放）  
scaler = StandardScaler()  
X_train = scaler.fit_transform(X_train)  
X_test = scaler.transform(X_test)

三、模型训练

在Scikit-learn中，模型通常被称为“估计器”（Estimator）。估计器具有fit方法，用于根据训练数据训练模型。

# 创建线性回归模型  
model = LinearRegression()  
  
# 训练模型  
model.fit(X_train, y_train)

四、模型预测与评估

训练完模型后，可以使用predict方法对新的数据进行预测。同时，可以使用各种评估指标来评估模型的性能。

# 使用模型进行预测  
y_pred = model.predict(X_test)  
  
# 评估模型性能（如计算均方误差）  
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)  
print(f"测试集的均方误差(MSE): {mse}")  
  
# 预测一个新的身高值对应的体重  
new_height = np.array([[10.5]])  
new_height_scaled = scaler.transform(new_height)  
predicted_weight = model.predict(new_height_scaled)  
print(f"预测身高 10.5 的体重为: {predicted_weight[0]}")