Python的Scikit-learn库

程序员卷不动了 2023-03-15 PM 202℃ 0条

Python的Scikit-learn库是一个用于机器学习和数据挖掘的开源工具。它包含了许多常用的机器学习算法和工具,如分类、回归、聚类、降维、模型选择、预处理和模型评估等。

Scikit-learn的主要特点包括:

1.简单易用:Scikit-learn具有简单明了的API,易于使用。

2.广泛的算法支持:Scikit-learn覆盖了许多机器学习算法,包括监督学习、非监督学习和半监督学习。

3.可扩展性:Scikit-learn可以与其他科学计算工具(如NumPy、SciPy和Pandas)无缝地集成使用,方便进一步扩展功能。

4.高效性:Scikit-learn中的大部分算法都是用C和C++实现的,因此具有高效性和可伸缩性。

5.开源:Scikit-learn是一个完全开源的软件包,几乎可以在任何环境中自由使用、分发和修改。

Scikit-learn已成为Python机器学习中的重要库之一,值得深入学习和使用。

基于Scikit-learn库的机器学习,用于对手写数字进行分类。

# 加载数据集
from sklearn.datasets import load_digits
digits = load_digits()

# 数据预处理
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
X_scale = StandardScaler().fit_transform(digits.data)

# 数据拆分
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scale, digits.target, test_size=0.25, random_state=0)

# 构建模型
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)

# 模型评估
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred = knn.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

这个代码案例主要实现了以下几个步骤:

1.加载手写数字数据集

2.使用标准化方法对数据进行预处理

3.将数据集拆分成训练集和测试集

4.使用KNN分类器进行训练

5.使用测试集进行预测并计算准确率

标签: python, scikit-learn

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