概述
样例数据集及模拟数据生成函数
分类
回归分析
聚类
模型评价与优化
数据预处理

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）、机器学习（Machine Learning，简称ML）以及深度学习（Deep Learning，简称DL）是当前热门的三个名词，这三者之间既有一定联系，也有明显的区别。

人工智能是指利用计算机去做以前只有人才能做的智能工作，目标是希望机器能像人类一样去思考问题、解决问题，甚至比人类做的更好。

机器学习是人工智能的一个分支，也称为统计机器学习，其基本思想是基于数据构建统计模型，并利用模型对数据进行分析和预测的一门科学。

深度学习是基于多层神经网络的机器学习方法，是特殊的机器学习实现方法。
在这里插入图片描述
人工智能、机器学习和深度学习关系图

机器学习的模型分为回归模型和分类模型。
回归模型得到的结果是连续值，如预测明天的温度。
分类模型得到的结果是离散值，如预测明天天气（阴、晴、雨）。
回归模型可以转换为分类模型，如根据预测的温度确定是否是高温天气；分类问题也可以通过回归模型来预测，如某个事件出现的概率。

机器学习的过程可概括为：

组织数据，即按要求对数据进行处理，转换成特定的格式。
建立模型，即利用样本数据进行算法学习，得到预测模型。
预测结果，即根据模型对输入数据的结果进行预测，根据预测结果，还可以进一步评价和调整模型

机器学习的方法可以分为监督学习和非监督学习两大类。
监督学习是有训练样本，根据训练样本的特征（属性）信息和结果信息对算法进行训练，然后利用训练后的算法对输入数据进行分类或回归。
非监督学习没有训练样本，是直接根据输入样本的特征（属性）信息对样本进行聚类，非监督学习也称为聚类。

1.2scikit-learn

scikit-learn是一个用于机器学习的python包，是在Numpy、Scipy和Matplotlib三个模块基础上编写的，最初是包含在Scipy中。
在这里插入图片描述
scikit-learn官方网站（http://scikit-learn.org/stable/）
scikit-learn主要有6大功能：
分类（Classification）
回归分析（Regression）
聚类（Clustering）
降维（Dimensionality reduction）
模型选择（Model selection）
数据预处理（Preprocessing）

scikit-learn包括了大量模型，如涉及分类的模型包括决策树、SVM、KNN、朴素贝叶斯、随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees等。
用户需要根据数据特征和任务目标选择合适的模型。
在这里插入图片描述
根据数据特征和任务目标选择模型

scikit-learn包的名称是sklearn，包里有很多模块（子包），在应用时，通常是根据需要导入相应的模块，如：from sklearn.cluster import DBSCAN该语句是从cluster子包中导入DBSCAN模块。

2. 样例数据集及模拟数据生成函数

scikit-learn包中包含了一些样例数据集用于机器学习实验，包括：
iris（鸢尾花）数据集
digits（手写数字）数据集
Boston房价数据集
Diabetes（糖尿病）数据集
……
在这里插入图片描述
datasets模块提供了加载这些数据集的函数

iris（鸢尾花）数据集共有150个样本，每个样本记录鸢尾花的4个特征（萼片长和宽、花瓣长和宽）和对应的类别（共三个类别），每个类别的样本为50，按类别顺序记录，该数据用于分类。
在这里插入图片描述
datasets模块的load_iris()函数返回iris数据集对象，该对象有如下属性：
DESCR，该属性返回数据集的说明信息。
data，该属性返回150*4的二维数组，记录每个样本的4个特征。
target，该属性返回一个由150个元素组成的一维数组，记录对应的类别（0、1或2）。


import pandas as pd
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
frame = pd.DataFrame(X)
frame['class']= y
frame

digits（手写数字）数据集包括1797张88像素的灰度图，每张图的内容是一个手写数字，每张图实际的数字是分类类别，每张图中每个像素（栅格）值是用于分类的特征。该数据集用于分类。

datasets模块的load_digits()函数返回digits数据集对象，该对象有如下属性：
DESCR，该属性返回数据集的说明信息。
images，该属性返回179788的图像数组，数组中的每个元素表示一个图像。
data，该属性返回一个179764的二维数组，每一行记录一个8*8图像的栅格值。
target，该属性返回一个由1797个元素组成的一维数组，记录对应图像实际表示的数字（图像类别）。

from sklearn import datasets
digits = datasets.load_digits()
images = digits.images
data = digits.data
target = digits.target
print(images.shape)
print(data.shape)
print(target.shape)

在这里插入图片描述

%matplotlib inline
from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
digits = datasets.load_digits()
fig = plt.figure()
for i in range(1,11):
    ax = fig.add_subplot(3,4,i)
    image = digits.images[i-1]
    plt.imshow(image, cmap=plt.cm.gray_r)
    print(digits.target[i-1])

在这里插入图片描述
Boston房价数据集记录了506个区域的平均房价及区域相关的数据（包括人均犯罪率、居住用地比例、非零售商业比例等13个数据），用于回归分析，区域平均房价作为因变量，区域相关的数据作为影响房价的因子（特征）。

datasets模块的load_boston()函数返回boston数据集对象，该对象有如下属性：
DESCR，该属性返回数据集的说明信息。
data，该属性返回一个506*13的二维数组，每一行记录一个区域不同特征值。
target，该属性返回一个由506个元素组成的一维数组，记录每个区域的房价。
feature_names，该属性返回特征名一维数组

import pandas as pd
from sklearn import datasets
boston = datasets.load_boston()
frame = pd.DataFrame(boston.data,
                     columns=boston.feature_names)
frame['MEDV']=boston.target
frame

在这里插入图片描述

2.2模拟数据生成函数

scikit-learn包还提供了一些用于生成模拟数据的函数，可生成的数据包括：
用于分类的数据
用于回归的数据
用于聚类的数据
……
在这里插入图片描述
make_classification()函数用于生成分类数据，函数返回一个元组，第一个元素为m×n的二维数组（m为样本数，n为特征数），表示data；第二个元素为m个元素组成的一维数组（m为样本数），表示target（分类类别），分类类别数k小于样本数m

在实际的分类中，用于分类的数据并不是所有的特征都是和分类类别有关系的，对分类没有关系的特征称为噪声。此外，特征之间会有重复和相关。在生成模拟数据时，可以模拟这些特性。
在这里插入图片描述
n_informative、n_redundant和n_repeated之和是非噪声的特征数，剩余的是噪声特征数。
n_classes*n_clusters_per_class必须小于等于2**n_informative。

import pandas as pd
from sklearn import datasets
dataset = datasets.make_classification(n_samples=10,
                                       n_features=5,
                                       n_classes=2,
                                       random_state=1)
frame = pd.DataFrame(dataset[0])
frame['class']=dataset[1]
frame

在这里插入图片描述

import pandas as pd
from sklearn import datasets
dataset = datasets.make_classification(n_samples=10,
                                       n_features=5,
                                       n_redundant=0,
                                       n_repeated=1,
                                       n_classes=2,
                                       n_clusters_per_class=1,
                                       random_state=1)
frame = pd.DataFrame(dataset[0])
frame['class']=dataset[1]
frame

在这里插入图片描述
random_state参数的缺省值是None，即根据随机值产生模拟结果，如要得到同样结果，需要设置random_state参数为同个值，如random_state=1。
make_regression()函数用于生成回归数据，函数返回一个元组，第一个元素为m×n的二维数组（m为样本数，n为特征数），表示data，第二个元素为m个元素组成的一维数组（m为样本数）或m×k的二维数组（m为样本数，k为目标数），表示目标值。
make_blobs()函数用于生成聚类数据，可通过centers参数设置聚类的个数或每个中心的位置，通过cluster_std参数设置聚类的标准偏差。
函数返回一个元组，第一个元素为m×n的二维数组（m为样本数，n为特征数），表示data，第二个元素为m个元素组成的一维数组（m为样本数），表示聚类的编号。

from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs
from matplotlib import pyplot as plt
dataset = make_blobs(n_samples=750, cluster_std=0.5,random_state=0)
x = dataset[0][:,0]
y = dataset[0][:,1]
plt.scatter(x, y, color='yellowgreen', marker='.')

在这里插入图片描述

3. 分类

分类是通过学习的方法建立分类模型，然后利用模型对输入的数据进行分类，也称为监督分类。
分类可以是多类别分类，如利用遥感数据进行土地利用/土地覆盖分类；也可以是二值分类，如目标探测（是或不是）。

scikit-learn包提供了多个类用于监督分类，包括支持向量机分类、K近邻分类、决策树分类等。

scikit-learn包提供的用于监督分类的类

在这里插入图片描述
所有监督分类的步骤是一致的，具体步骤如下：
利用类的构造函数实例化一个分类对象，如SVC = svm.SVC()。不同的分类对象在实例化时有相应的关键词参数。
利用训练样本训练分类模型（利用模型对象的fit方法），如SVC.fit(X, y)，X是训练样本的特征值，是一个m×n的二维数组，m为训练样本数，n为特征数；y是训练样本的类别值，是一个m个元素组成的一维数组。

利用训练后的分类模型对象预测其它样本的值，如SVC.predict(X)，这里的X是待分类样本的特征值，也是一个m×n的二维数组，m为待分类样本数，n为特征数；预测结果返回一个m个元素组成的一维数组，每个元素表示分类值。

机器学习scikit-learn入门

1.2scikit-learn

2. 样例数据集及模拟数据生成函数

2.2模拟数据生成函数

3. 分类

猜你喜欢