十分钟上手sklearn:安装,获取数据,数据预处理

sklearn是机器学习中一个常用的python第三方模块,对常用的机器学习算法进行了封装
其中包括:
1.分类(Classification)
2.回归(Regression)
3.聚类(Clustering)
4.数据降维(Dimensionality reduction)
5.常用模型(Model selection)
6.数据预处理(Preprocessing)
本文将从sklearn的安装开始讲解,由浅入深,逐步上手sklearn。

sklearn官网:http://scikit-learn.org/stable/index.html
sklearn API:http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.preprocessing

skleran安装

sklearn的目前版本是0.19.1
依赖包:
Python (>=2.6或>=3.3)
NumPy(>=1.6.1)
SciPy(>=0.9)

使用pip安装,terminal直接执行即可

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pip install -U scikit-learn

使用Anaconda安装,推荐Anaconda,因为里面已经内置了NumPy,SciPy等常用工具

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conda install scikit-learn

安装完成后可以在python中检查一下版本,import sklearn不报错,则表示安装成功

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>>import sklearn
>>sklearn.__version__
'0.19.1'

获取数据

机器学习算法往往需要大量的数据,在skleran中获取数据通常采用两种方式,一种是使用自带的数据集,另一种是创建数据集

导入数据集

sklearn自带了很多数据集,可以用来对算法进行测试分析,免去了自己再去找数据集的烦恼
其中包括:
鸢尾花数据集:load_iris()
手写数字数据集:load_digitals()
糖尿病数据集:load_diabetes()
乳腺癌数据集:load_breast_cancer()
波士顿房价数据集:load_boston()
体能训练数据集:load_linnerud()

这里以鸢尾花数据集为例导入数据集

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#导入sklearn的数据集
import sklearn.datasets as sk_datasets
iris = sk_datasets.load_iris()
iris_X = iris.data #导入数据
iris_y = iris.target #导入标签

创建数据集

使用skleran的样本生成器(samples generator)可以创建数据,sklearn.datasets.samples_generator中包含了大量创建样本数据的方法。

这里以分类问题创建样本数据

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import sklearn.datasets.samples_generator as sk_sample_generator
X,y=sk_sample_generator.make_classification(n_samples=6,n_features=5,n_informative=2,n_redundant=3,n_classes=2,n_clusters_per_class=2,scale=1,random_state=20)
for x_,y_ in zip(X,y):
print(y_,end=": ")
print(x_)

参数说明:
n_features :特征个数= n_informative() + n_redundant + n_repeated
n_informative:多信息特征的个数
n_redundant:冗余信息,informative特征的随机线性组合
n_repeated :重复信息,随机提取n_informative和n_redundant 特征
n_classes:分类类别
n_clusters_per_class :某一个类别是由几个cluster构成的
random_state:随机种子,使得实验可重复
n_classes*n_clusters_per_class 要小于或等于 2^n_informative

打印结果:

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0: [ 0.64459602 0.92767918 -1.32091378 -1.25725859 -0.74386837]
0: [ 1.66098845 2.22206181 -2.86249859 -3.28323172 -1.62389676]
0: [ 0.27019475 -0.12572907 1.1003977 -0.6600737 0.58334745]
1: [-0.77182836 -1.03692724 1.34422289 1.52452016 0.76221055]
1: [-0.1407289 0.32675611 -1.41296696 0.4113583 -0.75833145]
1: [-0.76656634 -0.35589955 -0.83132182 1.68841011 -0.4153836 ]

数据集的划分

机器学习的过程正往往需要对数据集进行划分,常分为训练集,测试集。sklearn中的model_selection为我们提供了划分数据集的方法。
以鸢尾花数据集为例进行划分

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import sklearn.model_selection as sk_model_selection
X_train,X_test,y_train,y_test = sk_model_selection.train_test_split(iris_X,iris_y,train_size=0.3,random_state=20)

参数说明:
arrays:样本数组,包含特征向量和标签
test_size:
  float-获得多大比重的测试样本 (默认:0.25)
  int - 获得多少个测试样本
train_size: 同test_size
random_state:int - 随机种子(种子固定,实验可复现)
shuffle - 是否在分割之前对数据进行洗牌(默认True)

后面我们训练模型使用的数据集都基于此

数据预处理

我们为什么要进行数据预处理?
通常,真实生活中,我们获得的数据中往往存在很多的无用信息,甚至存在错误信息,而机器学习中有一句话叫做”Garbage in,Garbage out”,数据的健康程度对于算法结果的影响极大。数据预处理就是让那些冗余混乱的源数据变得能满足其应用要求。
当然,仅仅是数据预处理的方法就可以写好几千字的文章了,在这里只谈及几个基础的数据预处理的方法。
skleran中为我们提供了一个数据预处理的package:preprocessing,我们直接导入即可

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import sklearn.preprocessing as sk_preprocessing

下面的例子我们使用:[[1, -1, 2], [0, 2, -1], [0, 1, -2]]做为初始数据。

数据的归一化

基于mean和std的标准化

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scaler = sk_preprocessing.StandardScaler().fit(X)
new_X = scaler.transform(X)
print('基于mean和std的标准化:',new_X)

打印结果:

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基于mean和std的标准化:
[[ 1.41421356 -1.33630621 1.37281295]
[-0.70710678 1.06904497 -0.39223227]
[-0.70710678 0.26726124 -0.98058068]]

规范化到一定区间内 feature_range为数据规范化的范围

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scaler = sk_preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(0,1)).fit(X)
new_X=scaler.transform(X)
print('规范化到一定区间内',new_X)

打印结果:

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规范化到一定区间内
[[1. 0. 1. ]
[ 0. 1. 0.25 ]
[ 0. 0.66666667 0. ]]

数据的正则化

首先求出样本的p-范数,然后该样本的所有元素都要除以该范数,这样最终使得每个样本的范数都为1

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new_X = sk_preprocessing.normalize(X,norm='l2')
print('求二范数',new_X)

打印结果:

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规范化到一定区间内
[[0.40824829 -0.40824829 0.81649658]
[ 0. 0.89442719 -0.4472136 ]
[ 0. 0.4472136 -0.89442719]]

小结

本文介绍了sklearn的安装,sklearn导入数据集,创建数据集的基本方法,对数据预处理的常用方法进行了介绍。
下一篇,将重点讲解如何使用sklearn进行特征提取,使用sklearn实现机器学习经典算法,模型的保存等内容。