前言
scikit-learn是基于 Python 的一个机器学习库,你可以在scikit-learn库中选择合适的模型,使用它训练数据集并对新数据集作出预测。
对于初学者来说,有一个共同的困惑:怎么使用scikit-learn库中的模型做预测?本文的目的就是解答这个困惑,手把手地教你使用机器学习模型。
分以下三点内容:
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针对特定的预测如何选择合适的模型
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什么是分类预测
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什么是回归预测
废话不多说,让我们开始吧!
一、选择模型
模型选择是机器学习的第一步。
你可以使用K折交叉验证或者分割训练集/测试集的方法处理数据集,并用来训练模型。这样做为了能够让训练出来的模型对新数据集做出预测。
还要判断该问题是分类问题还是回归问题。
分类问题预测的是类别、标签,一般来说是二分类即(0,1),比如是否下雨。
回归问题预测的是连续的数值,比如股票的价格。
二、如何使用分类模型
分类问题是指模型学习输入特征和输出标签之间的映射关系,然后对新的输入预测标签。
拿识别垃圾邮件举例,输入的是邮件的文本、时间、标题等等特征,而输出的则是垃圾邮件和非垃圾邮件两个标签。
模型通过训练数据集,学习特征与标签的关系,才能做出预测。
下面给出一个简单的,针对二进制分类问题的LogisticRegression(逻辑回归)模型代码示例。
虽然我们用的是LogisticRegression(逻辑回归)分类模型解决问题,但scikit-learn中的其它分类模型同样适用。
# 导入LogisticRegression方法 from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 导入数据生成器 from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs # 生成2维数据,类别是2类 X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, n_features=2, random_state=1) # 训练模型 model = LogisticRegression() model.fit(X, y)
注:make_blobs为聚类数据生成器
这里特别介绍两种分类预测的模型,类别预测和概率预测。
1、类别预测
类别预测:给定模型并训练数据实例后,通过scikit-learn的predict()函数预测新数据实例的类别。
比如,Xnew数组中有一个或多个数据实例,这个数组可以传递给predict()函数,用来预测每个实例的类别。
Xnew = [[...], [...]] ynew = model.predict(Xnew)
输入代码:
# 类别预测案例 from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs # 生成数据集,有100个实列即100行,目标类别有2个:(0,1) X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, n_features=2, random_state=1) # 拟合模型 model = LogisticRegression() model.fit(X, y) # 生成新的预测数据集,有3个实例。这里的新实例可以为1个或多个 Xnew, _ = make_blobs(n_samples=3, centers=2, n_features=2, random_state=1) # 开始预测 ynew = model.predict(Xnew) # 展示类别的预测结果 print('预测类别:') for i in range(len(Xnew)): print("X=%s, Predicted=%s" % (Xnew[i], ynew[i])) # 展示数据集真实类别 print('真实类别:') for i in range(len(Xnew)): print("X=%s, Predicted=%s" % (Xnew[i], _[i]))
输出结果:
可以看到,预测值和真实值一样,说明准确率100%。
-
关于字符串类别标签的小提示
有时候,数据集的类别可能是字符串,比如(是,否)、(热,冷)等,但模型并不接受字符串输入输出,必须将字符串类别转化为整数的形式,比如(1,0)对应(是,否)。
scikit-learn提供LabelEncoder函数,用以将字符串转换为整数。
2、概率预测
另一种分类模型是预测数据实例属于每个类别的概率,如果有2个类别(0,1),则预测输出值为0的概率和1概率。
比如,Xnew数组中有一个或多个数据实例,这个数组可以传递给predict_proba()函数,用来预测每个实例的类别。
Xnew = [[...], [...]] ynew = model.predict_proba(Xnew)
概率预测只适用于能够进行概率预测的模型,大多数(不是全部)模型可以做到。
下面的例子,通过训练好的模型对Xnew数组中的每个实例进行概率预测。
输入代码:
# 概率预测案例 from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs # 生成数据集,有100个实列即100行,目标类别有2个:(0,1) X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, n_features=2, random_state=1) # 训练模型 model = LogisticRegression() model.fit(X, y) # 生成新的预测集,有3个实例即3行 Xnew, _ = make_blobs(n_samples=3, centers=2, n_features=2, random_state=1) # 开始预测 ynew = model.predict_proba(Xnew) # 展示预测的类别概率,分别生成为0的概率和为1的概率 print('预测的类别概率:') for i in range(len(Xnew)): print("X=%s, Predicted=%s" % (Xnew[i], ynew[i])) print('真实类别:') for i in range(len(Xnew)): print("X=%s, Predicted=%s" % (Xnew[i], _[i]))
输出结果:
概率预测的输出可以理解为:输出每个类别的概率,有多少个类别就有多少个概率值。
三、如何使用回归模型
回归预测和分类预测一样,都是一种监督学习。通过训练给定的示例即训练集,模型学习到输入特征和输出值之间的映射关系,如输出值为0.1,0.4,0.8......
下面代码用的最常见的LinearRegression线性回归预测模型,当然你也可以用其它所有回归模型来实践它。
输入代码:
# 线性回归预测案例 # 导入相关方法 from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.datasets import make_regression # 生成随机回归训练数据集,有100个实列即100行 X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=2, noise=0.1, random_state=1) # 拟合模型 model = LinearRegression() model.fit(X, y) # 生成新的预测集,有3个实例即3行 Xnew, _ = make_regression(n_samples=3, n_features=2, noise=0.1, random_state=1) # 开始预测 ynew = model.predict(Xnew) # 展示预测的值 print('预测值:') for i in range(len(Xnew)): print("X=%s, Predicted=%s" % (Xnew[i], ynew[i])) # 展示真实的值 print('真实值:') for i in range(len(Xnew)): print("X=%s, Real=%s" % (Xnew[i], _[i]))
注:make_regression函数为随机回归数据集生成器
输出结果:
四、总结
本文分别用scikit-learn库中的分类模型和回归模型做了预测,并解释了这两种预测模型的区别,你也可以探索其它相关函数并实现文中的案例。
注: 参考翻译Jason Brownlee博士的博客
精彩回顾
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
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