Scikit Learn - 建模过程

本章介绍 Sklearn 中涉及的建模过程。让我们详细了解这一点并从数据集加载开始。

数据集加载

数据的集合称为数据集。它具有以下两个组成部分 -

特征- 数据的变量称为其特征。它们也称为预测变量、输入或属性。

特征矩阵- 它是特征的集合，以防有多个特征。
功能名称- 这是所有功能名称的列表。

响应- 它是基本上取决于特征变量的输出变量。它们也称为目标、标签或输出。

响应向量- 用于表示响应列。一般来说，我们只有一个回复栏。
目标名称- 它表示响应向量可能采用的值。

Scikit-learn 几乎没有示例数据集，例如用于分类的虹膜和数字以及用于回归的波士顿房价。

例子

以下是加载虹膜数据集的示例-

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
feature_names = iris.feature_names
target_names = iris.target_names
print("Feature names:", feature_names)
print("Target names:", target_names)
print("\nFirst 10 rows of X:\n", X[:10])

输出

Feature names: ['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']
Target names: ['setosa' 'versicolor' 'virginica']
First 10 rows of X:
[
   [5.1 3.5 1.4 0.2]
   [4.9 3. 1.4 0.2]
   [4.7 3.2 1.3 0.2]
   [4.6 3.1 1.5 0.2]
   [5. 3.6 1.4 0.2]
   [5.4 3.9 1.7 0.4]
   [4.6 3.4 1.4 0.3]
   [5. 3.4 1.5 0.2]
   [4.4 2.9 1.4 0.2]
   [4.9 3.1 1.5 0.1]
]

分割数据集

为了检查模型的准确性，我们可以将数据集分成两部分——训练集和测试集。使用训练集训练模型，使用测试集测试模型。之后，我们可以评估我们的模型的表现。

例子

下面的示例将数据按照70:30的比例进行分割，即70%的数据将用作训练数据，30%的数据将用作测试数据。数据集是 iris 数据集，如上例所示。

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()

X = iris.data
y = iris.target

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
   X, y, test_size = 0.3, random_state = 1
)

print(X_train.shape)
print(X_test.shape)

print(y_train.shape)
print(y_test.shape)

输出

(105, 4)
(45, 4)
(105,)
(45,)

如上例所示，它使用scikit-learn 的train_test_split()函数来分割数据集。该函数有以下参数 -

X, y - 这里，X是特征矩阵，y是响应向量，需要进行分割。
test_size - 这表示测试数据与总给定数据的比率。如上例所示，我们为 X 的 150 行设置test_data = 0.3。它将产生 150*0.3 = 45 行的测试数据。
random_size - 用于保证分割始终相同。这在您想要可重现结果的情况下非常有用。

训练模型

接下来，我们可以使用我们的数据集来训练一些预测模型。正如所讨论的，scikit-learn 拥有广泛的机器学习 (ML) 算法，这些算法具有一致的接口用于拟合、预测准确性、召回率等。

例子

在下面的示例中，我们将使用 KNN（K 最近邻）分类器。不要深入讨论 KNN 算法的细节，因为会有单独的章节来介绍。本示例仅用于让您了解实现部分。

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
   X, y, test_size = 0.4, random_state=1
)
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn import metrics
classifier_knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors = 3)
classifier_knn.fit(X_train, y_train)
y_pred = classifier_knn.predict(X_test)
# Finding accuracy by comparing actual response values(y_test)with predicted response value(y_pred)
print("Accuracy:", metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))
# Providing sample data and the model will make prediction out of that data

sample = [[5, 5, 3, 2], [2, 4, 3, 5]]
preds = classifier_knn.predict(sample)
pred_species = [iris.target_names[p] for p in preds] print("Predictions:", pred_species)

输出

Accuracy: 0.9833333333333333
Predictions: ['versicolor', 'virginica']

模型持久化

训练模型后，最好保留该模型以供将来使用，这样我们就不需要一次又一次地重新训练它。这可以借助joblib包的转储和加载功能来完成。

考虑下面的示例，我们将保存上述训练模型（classifier_knn）以供将来使用 -

from sklearn.externals import joblib
joblib.dump(classifier_knn, 'iris_classifier_knn.joblib')

上面的代码将模型保存到名为 iris_classifier_knn.joblib 的文件中。现在，可以借助以下代码从文件重新加载对象 -

joblib.load('iris_classifier_knn.joblib')

预处理数据

由于我们正在处理大量数据并且这些数据处于原始形式，因此在将数据输入机器学习算法之前，我们需要将其转换为有意义的数据。这个过程称为数据预处理。Scikit-learn为此提供了名为preprocessing 的包。预处理包具有以下技术 -

二值化

当我们需要将数值转换为布尔值时，会使用这种预处理技术。

例子

import numpy as np
from sklearn import preprocessing
Input_data = np.array(
   [2.1, -1.9, 5.5],
   [-1.5, 2.4, 3.5],
   [0.5, -7.9, 5.6],
   [5.9, 2.3, -5.8]]
)
data_binarized = preprocessing.Binarizer(threshold=0.5).transform(input_data)
print("\nBinarized data:\n", data_binarized)

在上面的例子中，我们使用阈值= 0.5，这就是为什么所有高于 0.5 的值都会转换为 1，所有低于 0.5 的值都会转换为 0。

输出

Binarized data:
[
   [ 1. 0. 1.]
   [ 0. 1. 1.]
   [ 0. 0. 1.]
   [ 1. 1. 0.]
]

均值去除

该技术用于消除特征向量的均值，使每个特征都以零为中心。

例子

import numpy as np
from sklearn import preprocessing
Input_data = np.array(
   [2.1, -1.9, 5.5],
   [-1.5, 2.4, 3.5],
   [0.5, -7.9, 5.6],
   [5.9, 2.3, -5.8]]
)

#displaying the mean and the standard deviation of the input data
print("Mean =", input_data.mean(axis=0))
print("Stddeviation = ", input_data.std(axis=0))
#Removing the mean and the standard deviation of the input data

data_scaled = preprocessing.scale(input_data)
print("Mean_removed =", data_scaled.mean(axis=0))
print("Stddeviation_removed =", data_scaled.std(axis=0))

输出

Mean = [ 1.75 -1.275 2.2 ]
Stddeviation = [ 2.71431391 4.20022321 4.69414529]
Mean_removed = [ 1.11022302e-16 0.00000000e+00 0.00000000e+00]
Stddeviation_removed = [ 1. 1. 1.]

缩放

我们使用这种预处理技术来缩放特征向量。特征向量的缩放很重要，因为特征不应该综合地变大或变小。

例子

import numpy as np
from sklearn import preprocessing
Input_data = np.array(
   [
      [2.1, -1.9, 5.5],
      [-1.5, 2.4, 3.5],
      [0.5, -7.9, 5.6],
      [5.9, 2.3, -5.8]
   ]
)
data_scaler_minmax = preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(0,1))
data_scaled_minmax = data_scaler_minmax.fit_transform(input_data)
print ("\nMin max scaled data:\n", data_scaled_minmax)

输出

Min max scaled data:
[
   [ 0.48648649 0.58252427 0.99122807]
   [ 0. 1. 0.81578947]
   [ 0.27027027 0. 1. ]
   [ 1. 0.99029126 0. ]
]

正常化

我们使用这种预处理技术来修改特征向量。特征向量的归一化是必要的，以便可以在公共尺度上测量特征向量。有两种类型的标准化，如下 -

L1 归一化

它也称为最小绝对偏差。它以这样的方式修改值，使得每行中的绝对值之和始终保持为 1。以下示例显示了对输入数据进行 L1 标准化的实现。

例子

import numpy as np
from sklearn import preprocessing
Input_data = np.array(
   [
      [2.1, -1.9, 5.5],
      [-1.5, 2.4, 3.5],
      [0.5, -7.9, 5.6],
      [5.9, 2.3, -5.8]
   ]
)
data_normalized_l1 = preprocessing.normalize(input_data, norm='l1')
print("\nL1 normalized data:\n", data_normalized_l1)

输出

L1 normalized data:
[
   [ 0.22105263 -0.2 0.57894737]
   [-0.2027027 0.32432432 0.47297297]
   [ 0.03571429 -0.56428571 0.4 ]
   [ 0.42142857 0.16428571 -0.41428571]
]

L2 归一化

也称为最小二乘法。它以每行的平方和始终保持为 1 的方式修改该值。以下示例显示了对输入数据进行 L2 标准化的实现。

例子

import numpy as np
from sklearn import preprocessing
Input_data = np.array(
   [
      [2.1, -1.9, 5.5],
      [-1.5, 2.4, 3.5],
      [0.5, -7.9, 5.6],
      [5.9, 2.3, -5.8]
   ]
)
data_normalized_l2 = preprocessing.normalize(input_data, norm='l2')
print("\nL1 normalized data:\n", data_normalized_l2)

输出

L2 normalized data:
[
   [ 0.33946114 -0.30713151 0.88906489]
   [-0.33325106 0.53320169 0.7775858 ]
   [ 0.05156558 -0.81473612 0.57753446]
   [ 0.68706914 0.26784051 -0.6754239 ]
]