Kaggle实战之sklearn学习
今天刚刚接触python机器学习之kaggle实战这本书，初步学习了python机器学习库之sklearn的基本运用，照葫芦画瓢的对书中代码进行了一定的编写运行，小小记录我学机器学习之路
主要是这对支持向量机 、朴素贝叶斯、k近邻、决策树 ，使用sklearn快速对其进行建模训练操作
一 支持向量机
这里不涉及具体的算法原理知识，主要是使用sklearn库函数进行构建训练网络
#使用sklearn中的手写数字识别数据集来进行操作
from sklearn.datasets import load_digits
digits = load_digits()# 加载数据集
我们可以看出，DESCR为手写数字数据集的详细描述，包含数据的大小，标签，类型等等诸多信息；data shape为（1797，64）意为共有1797张8*8的数字图片矩阵，存储时通常将其变为1d向量，虽然会损失一些2d图像方面的数据信息；同理images类似；target为对应手写数字数据矩阵的标签；target_names为所有的标签种类。
"""手写数据 分割"""
from sklearn.cross_validation import train_test_split # 该函数为数据切割函数
# 划分 数据的训练集和验证集
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(digits.data,digits.target,test_size=0.25,random_state=33)上面中，digits.data,digits.target很好理解，test_size为设置的切割比例，train_data 占75%，test_data 占 25%。
#数据预处理，标准化数据
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import LinearSVC # 基于线性假设的支持向量机分类器 LinearSVC
ss = StandardScaler() # 初始化 标准化函数
X_train = ss.fit_transform(X_train)
X_test = ss.fit_transform(X_test)
#初始化线性假设的支持向量机分类器 LinearSVC
lsvc = LinearSVC()
#训练
lsvc.fit(X_train,y_train)
#利用训练好的模型对测试样本的数字类别进行预测，预测结果存储在变量y_predict中
y_predict = lsvc.predict(X_test)
#使用模型自带的评估函数进行准确性测评
accuracy = lsvc.score(X_test,y_test)
print('Accuracy of LinearSVC is :',accuracy)
#使用sklearn。metric里面的classification_report模块对预测结果做更加详细的分析
from sklearn.metrics import classification_report
print(classification_report(y_test,y_predict,target_names=digits.target_names.astype(str)))
同理下面就不在一个个叙述
二 朴素贝叶斯
"""朴素贝叶斯文本分类"""
#news 数据下载
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
news = fetch_20newsgroups(subset='all')
#手写数据 分割
from sklearn.cross_validation import train_test_split
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(news.data,news.target,test_size=0.25,random_state=33)
#从导入用于文本特征向量转化模块
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
vec = CountVectorizer()
X_train = vec.fit_transform(X_train)
X_test = vec.transform(X_test)
#从 sklearn.naive_bayes导入朴素贝叶斯模型
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
mnb = MultinomialNB()
mnb.fit(X_train,y_train)
y_predict = mnb.predict(X_test)
from sklearn.metrics import classification_report
accuracy = mnb.score(X_test,y_test)
print('Accuracy of Naive_Bayes Classifier is :',accuracy)
print(classification_report(y_test,y_predict,target_names=news.target_names))
三 k近邻
from sklearn.datasets import load_iris # 加载数据集
from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 数据预处理之 标准化
from sklearn.cross_validation import train_test_split #切割数据
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 导入k近邻分类器，还有k近邻回归
from sklearn.metrics import classification_report # 分类器性能指标
#加载花数据
iris = load_iris()
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(iris.data,iris.target,test_size=0.25,random_state=33)
#标准化数据
ss = StandardScaler()
X_train = ss.fit_transform(X_train)
X_test = ss.fit_transform(X_test)
#分类器初始化
knc = KNeighborsClassifier()
knc.fit(X_train,y_train)
y_predict = knc.predict(X_test)
#打印结果
accuracy = knc.score(X_test,y_test)
print('Accuracy of K-nearest Neighbor Classifier is :',accuracy)
print(classification_report(y_test,y_predict,target_names=iris.target_names))
四 决策树
泰塔尼克数据
import pandas as pd # pandas大法
from sklearn.datasets import load_iris # 加载数据集
from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 数据预处理之 标准化
from sklearn.cross_validation import train_test_split #切割数据
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 导入决策树分类器，还有k近邻回归
from sklearn.metrics import classification_report # 分类器性能指标
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer # 特征转换器
# 加载数据
titanic = pd.read_csv('http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/DataSets/titanic.txt')
# 提取其中三种特征及标签
X = titanic[['pclass','age','sex']]
y = titanic['survived']
# 数据清洗，补充数据
X['age'].fillna(X['age'].mean(),inplace=True)
# 数据切割
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.25,random_state=33)
# 对训练数据和测试数据进行特征转换
vec = DictVectorizer(sparse=False)
X_train = vec.fit_transform(X_train.to_dict(orient='record'))
X_test = vec.fit_transform(X_test.to_dict(orient='record'))
# 初始化 决策树分类器
dtc = DecisionTreeClassifier()
# 训练
dtc.fit(X_train,y_train)
# 预测
y_predict = dtc.predict(X_test)
# 准确度
accuracy = dtc.score(X_test,y_test)
print(accuracy)
# 打印更加详细的分类性能
print(classification_report(y_test,y_predict,target_names=['died','survived']))
四 机器学习
"""集成学习"""
# 集成模型
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris # 加载数据集
from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 数据预处理之 标准化
from sklearn.cross_validation import train_test_split #切割数据
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 导入决策树分类器，还有k近邻回归
from sklearn.metrics import classification_report # 分类器性能指标
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer # 特征转换器
titanic = pd.read_csv('http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/DataSets/titanic.txt')
X = titanic[['pclass','age','sex']]
y = titanic['survived']
X['age'].fillna(X['age'].mean(),inplace=True)
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.25,random_state=33)
vec = DictVectorizer(sparse=False)
X_train = vec.fit_transform(X_train.to_dict(orient='record'))
X_test = vec.fit_transform(X_test.to_dict(orient='record'))
# 使用单一决策树进行模型训练以及预测分析
dtc = DecisionTreeClassifier()
dtc.fit(X_train,y_train)
dtc_y_predict = dtc.predict(X_test)
accuracy = dtc.score(X_test,y_test)
print('Accuracy of DecisionTreeClassifier is :',accuracy)
# 使用随机森林分类器进行集成模型的训练以及预测分析
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
rfc = RandomForestClassifier()
rfc.fit(X_train,y_train)
rfc_y_pred = rfc.predict(X_test)
accuracy = rfc.score(X_test,y_test)
print('Accuracy of RandomForestClassifier is :',accuracy)
# 使用梯度提升决策树进行集成模型的训练以及预测分析
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
gbc = GradientBoostingClassifier()
gbc.fit(X_train,y_train)
gbc_y_pred = gbc.predict(X_test)
accuracy = gbc.score(X_test,y_test)
print('Accuracy of GradientBoostingClassifier is :',accuracy)