使用 Scikit-Learn 在 Python 中進行機器學習：初學者指南

您有興趣使用 Python 學習機器學習嗎？ Scikit-Learn 函式庫就是您的最佳選擇！這個流行的 Python 庫專為高效資料探勘、分析和模型建置而設計。在本指南中，我們將向您介紹 Scikit-Learn 的基礎知識以及如何開始將其​​用於機器學習專案。

什麼是 Scikit-Learn？
Scikit-Learn 是一款功能強大且易於使用的資料探勘與分析工具。它建構在 NumPy、SciPy 和 Matplotlib 等其他流行函式庫之上。它是開源的，並擁有商用 BSD 許可證，任何人都可以使用。

您可以使用 Scikit-Learn 做什麼？
Scikit-Learn 廣泛用於機器學習中的三個主要任務：

1。分類
分類涉及識別對象屬於哪個類別。例如，預測電子郵件是否為垃圾郵件。

2。回歸
迴歸是根據相關自變數預測連續變數的過程。例如，使用過去的股票價格來預測未來的價格。

3。聚類
聚類涉及自動將相似的物件分組到不同的簇中。例如，根據購買模式對客戶進行細分。

如何安裝 Scikit-Learn？
如果您使用的是 Windows 作業系統，這裡有安裝 Scikit-Learn 的逐步指南：

1. 從 https://www.python.org/downloads/ 下載安裝 Python。搜尋“cmd”開啟終端，輸入 python --version 查看安裝的版本。

2. 從 https://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/1.10.2/ 下載安裝程式來安裝 NumPy。

3. 從 SciPy: Scientific Library for Python 下載 SciPy 安裝程式 - 在 SourceForge.net 瀏覽 /scipy/0.16.1。

4. 透過在命令列終端機中輸入 python get_pip.py 安裝 Pip。

5. 最後，透過在命令列中輸入 pip install scikit-learn 安裝 scikit-learn。

什麼是 Scikit 資料集？
Scikit 資料集是庫提供的內建資料集，供使用者練習和測試其模型。您可以在 https://scikit-learn.org/stable/datasets/index.html 找到這些資料集的名稱。在本指南中，我們將使用葡萄酒品質-紅色資料集，該資料集也可以從 Kaggle 下載。

導入資料集與模組
要開始使用 Scikit-Learn，我們首先需要導入必要的模組和資料集。

匯入 pandas 模組並使用 read_csv() 方法讀取 .csv 檔案並將其轉換為 pandas DataFrame。

我們將要使用的模組是：

• NumPy 用於代數和數值計算
• 用於處理資料框的 Pandas
• model_selection 模組用於在不同模型之間進行選擇
• 用於縮放和轉換資料的預處理模組
• 用於比較我們資料集效能指標的 RandomForestRegressor

訓練集與測試集
將資料分為訓練集和測試集對於評估模型的性能至關重要。訓練集用於建立和測試我們的演算法，而測試集用於評估我們預測的準確性。

為了分割數據，我們將使用 Scikit-Learn 提供的 train_test_split() 函數。

預處理資料
預處理資料是提高模型品質的初始也是最重要的步驟。它涉及使數據適合在機器學習模型中使用。

一種常見的預處理技術是標準化，它在應用機器學習模型之前標準化輸入資料特徵的範圍。為此，我們可以使用 Scikit-Learn 提供的 Transformer API。

了解超參數與交叉驗證
超參數是更高級的概念，例如複雜性和學習率，無法直接從資料中學習，需要預先定義。

為了評估模型的泛化性能並避免過度擬合，交叉驗證是一種重要的評估技術。這涉及到將資料集分成 N 個等體積的隨機部分。

評估模型表現
訓練和測試我們的模型後，是時候使用各種指標來評估其表現了。為此，我們將導入我們需要的指標，例如 r2_score 和mean_squared_error。

r2_score 函數計算因變數對自變數的方差，而mean_squared_error 計算誤差平方的平均值。必須牢記模型的目標以確定性能是否足夠。

不要忘記保存您的模型以供將來使用！

總之，我們已經介紹了在 Python 中使用 Scikit-Learn 進行機器學習的基礎知識。透過遵循本指南中概述的步驟，您可以開始探索 Scikit-Learn 並將其用於您自己的資料探勘和分析專案。憑藉其用戶友好的介面和廣泛的功能，Scikit-Learn 對於初學者和經驗豐富的資料科學家來說都是一個強大的工具。

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以上是使用 Scikit-Learn 在 Python 中進行機器學習：初學者指南的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！