python机器学习scikit-learn线性回归及决策树分类
一 安装scikit-learn
依赖numpy,SciPy,mkl
如果包来源不同，有的使用whl，有的使用pip官方安装，会造成执行程序的时候报错，找不到模块。
解决办法是，卸载所有的包，统一来源，重新安装。
插播一个神奇的网站：http://sklearn.apachecn.org/#/
二 广义线性回归模型
2.1 简单的实例-二元一次方程拟合
目前有3列数，已知x1,x2是自变量，y是因变量，假如其关系符合线性模型f(x)=ax1+bx2+......+c
请用前22行数据拟合出y关于x1,x2的函数关系式，并预测23行的结果。
from sklearn import linear_model
import pandas as pd
import numpy as np
model=linear_model.LinearRegression()
df=pd.read_csv('E:/scidemo1.csv')
a=df['x1'][:-1]
b=df['x2'][:-1]
c = df['y'][:-1]
ae=np.column_stack((a,b)) #np数组编辑功能果真强大
ts=model.fit(ae,c)
#输出结果
print(ts)
print(model.coef_)
print(model.intercept_)
ts2=model.predict([[23,22.73772315]])
print(ts2)输出结果
LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=None, normalize=False)
[0.9 0.5]
0.9999999986599697
[33.06886158]结果 y=0.9*x1+0.5*x2+0.99999999
第23行结果是33.06886158
也可以把样本数据拆分成训练集，测试集，并且通过测试集来计算MSE误差，和交叉验证。
参见： https://www.cnblogs.com/pinard/p/6016029.html
三 基本的分类问题
3.1 莺尾花分类问题
背景知识：
我们将决策数的思想引入到机器学习中，就产生了一种简单而又经典的预测方法：决策树学习（Decision Tree Learning），亦简称为决策树。决策树可以用来解决分类或回归问题，分别称之为分类树或回归树。其中，分类树的输出是一个标量，而回归树的一般输出为一个实数。通常情况下，决策树利用损失函数最小的原则建立模型，然后再利用该模型进行预测。决策树学习通常包含三个阶段：特征选择、树的生成，树的修剪。
鸢尾花数据集是机器学习领域一个非常经典的分类数据集。接下来，我们就用这个训练集为基础，一步一步地训练一个机器学习模型。首先，我们来看一下该数据集的基本构成。数据集名称的准确名称为 Iris Data Set，总共包含 150 行数据。每一行数据由 4 个特征值及一个目标值组成。其中 4 个特征值分别为：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度。而目标值及为三种不同类别的鸢尾花，分别为：Iris Setosa，Iris Versicolour，Iris Virginica。
导入数据，分割数据，训练，训练结果和真实数据比对。输出差异值
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
iris=datasets.load_iris()
iris_feature=iris.data #特征数据
iris_target=iris.target #结果数据
# print(iris_target)
feature_train,feature_test,target_train,target_test=train_test_split(iris_feature,iris_target,test_size=0.33,random_state=42)
#test_size分出来33%当做结果，random_state打乱原始数据，变成无序状态
dt_model=DecisionTreeClassifier() #新建一个默认的分类器
dt_model.fit(feature_train,target_train) #开始训练
predict_results=dt_model.predict(feature_test) #测试集开始预测
#predict_results是预测出来的，target_test是真实的分出来的。现在可以对比了
print('真实数据',target_test)
print('预测数据',predict_results)
print('--------如果结果比较多的时候，使用sklearn自带的结果评估方法 accuracy_score---------')
print(accuracy_score(predict_results,target_test))3.2 使用决策树分类进行用户画像判断用户收入水平
介绍：用户收入水平划分为，低中高。给定记录作为准确的数据源。
四个主要品类的客单价作为训练模型的样本，其中prediction是用户画像组做的用户收入预测，因为拿不到真是数据，我们假定这个预测是100%准确的。
数据集：
其中prediction的0,1,2分别代表低，中，高收入人群。
实际上，这个prediction的准确度会影响到分类器的准确度。
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
df = pd.read_table('D:/c/rewq.csv', delimiter=',')
df2=df[['zhusu','waimai','yule','tuangou']]
df3=df['prediction']
ts_feature=np.array(df2)
ts_target=np.array(df3)
feature_train, feature_test, target_train, target_test = train_test_split(ts_feature, ts_target, test_size=0.33,
random_state=42)
dt_model = DecisionTreeClassifier()
dt_model.fit(feature_train, target_train)
predict_results = dt_model.predict(feature_test)
print('真实数据', target_test)
print('预测数据', predict_results)
print('--------使用sklearn自带的结果评估方法 accuracy_score评估预测准确率---------')
print(accuracy_score(predict_results, target_test))输出的模型拟合数据和样本数据的符合度是50%
但是我们假定一个用户在外卖，住宿，娱乐，团购的客单价都是999，输出结果是2，高收入。说明还是有点靠谱的。
resdemo1=dt_model.predict([[999,999,999,999]])
print('------------单例------------------')
print(resdemo1)输出结果：2 高收入
提高准确度的建议：
如果能拿到置信度高的样本，比如真实的收入数据，这个分类器的准确度可能会更高。
如果一个用户住宿，娱乐，团购的客单价都是0，外卖客单价是999元。我们认为这是高收入人群。
为了避免这个常识造成的算法缺陷。建议修改训练集数据，保证每个品类的订单都足够
数据样本的选择会直接影响到结果准确性。如何选择有实际意义，没有业务逻辑缺陷的样本很重要。