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scikit-learn学习总结(python3入门机器学习)

scikit-learn 中对机器学习算法的封装

  • sklearn统一用法
  • KNN
  • scalar
  • 简单线性回归
    • 原理
    • 基于sklearn的实现
    • 评价回归算法的指标：MSE,RMS,MAE
    • sklearn中实现MSE和MAE
    • 最好的衡量线性回归的指标R-Squared
  • 多元线性回归
    • sklearn对线性回归的封装sklearn.Linear_model.LinearRegression
    • sklearn中KNN回归的封装

sklearn统一用法

  1. 创建算法的实例
  2. 训练：fit
  3. 预测：predict
  4. 输出测试准确率：score（测试集输入，测试集标签） 对于回归模型，score会输出指标R方
    输出测试准确率：test

KNN

分类模型
scikit-learn学习总结(python3入门机器学习)_第1张图片例子：
scikit-learn学习总结(python3入门机器学习)_第2张图片两种等价的查看准确率的方式
scikit-learn学习总结(python3入门机器学习)_第3张图片

scalar

scikit-learn中使用scaler保存训练集得到的均值，方差等关键信息，用于对测试数据集进行transform
scikit-learn学习总结(python3入门机器学习)_第4张图片例子：
1，加载鸢尾花数据集
scikit-learn学习总结(python3入门机器学习)_第5张图片2，数据查看
scikit-learn学习总结(python3入门机器学习)_第6张图片
scikit-learn学习总结(python3入门机器学习)_第7张图片

然后standardScaler就是训练好的模型了，用transform方法就可以对测试数据进行同样的归一化操作

简单线性回归

原理

knn是分类算法，线性回归是回归算法
scikit-learn学习总结(python3入门机器学习)_第8张图片

scikit-learn学习总结(python3入门机器学习)_第9张图片
scikit-learn学习总结(python3入门机器学习)_第10张图片

scikit-learn学习总结(python3入门机器学习)_第11张图片
scikit-learn学习总结(python3入门机器学习)_第12张图片

基于sklearn的实现

评价回归算法的指标：MSE,RMS,MAE

MSE:即L2损失，误差平方的均值，均方误差
RMSE：均方根误差，即mse开平方
MAE：即L1损失，绝对损失，绝对差损失，平均绝对误差

scikit-learn学习总结(python3入门机器学习)_第13张图片scikit-learn学习总结(python3入门机器学习)_第14张图片

scikit-learn学习总结(python3入门机器学习)_第15张图片

sklearn中实现MSE和MAE

scikit-learn学习总结(python3入门机器学习)_第16张图片
scikit-learn学习总结(python3入门机器学习)_第17张图片

最好的衡量线性回归的指标R-Squared

读作R方
scikit-learn学习总结(python3入门机器学习)_第18张图片
scikit-learn学习总结(python3入门机器学习)_第19张图片
scikit-learn学习总结(python3入门机器学习)_第20张图片下面的用法与线性回归（sklearn.linear_model.LinearRegression）中的score功能相同
在这里插入图片描述

多元线性回归

有多个特征
不需要对数据进行归一化处理即可得到解
scikit-learn学习总结(python3入门机器学习)_第21张图片

sklearn对线性回归的封装sklearn.Linear_model.LinearRegression

sklearn.Linear_model.LinearRegression
scikit-learn学习总结(python3入门机器学习)_第22张图片

sklearn中KNN回归的封装

scikit-learn学习总结(python3入门机器学习)_第23张图片

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