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Python_机器学习_总结4:初识scikit-learn

已有 2266 次阅读 2018-8-21 23:10 |系统分类:科研笔记


总结如下:

  1. scikit-learn库不仅提供了大量的学习算法,而且还包含了许多数据预处理、调优和对模型评估的功能;

  2. 前面案例中编写的Python代码,在scikit-learn库中都有函数可以调用;

  3. sckit-learn可参考http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/index.html 或者http://scikit-learn.org/stable/index.html

  4. 本程序,调用scikit-learn库中Perceptron函数对Iris分类;

    

 ========================================================

运行结果:

image.png

代码如下:

############################################################################################
#sklearn中有鸾尾花的数据,读入的数据中只取【2】【3】两个特征
from sklearn import datasets
import numpy as np
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, [2,3]]
y = iris.target
############################################################################################
#对读入的数据进行随机分割,按照三七开进行分割
from sklearn.cross_validation import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.3, random_state = 0)
############################################################################################
#对训练样本、测试样本进行标准特征缩放,即使数据的具备正态分布特性(均值为0、方差为1)
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
sc.fit(X_train)  #计算X_train中的均值和标准差,用于标准化处理;
X_train_std = sc.transform(X_train)
X_test_std = sc.transform(X_test) #使用X_train的均值和标准差,保证test和train的值 基本相当;
#读取均值和标准差
#X_train_std.mean(axis = 0)
#X_train_std.std(axis = 0)
############################################################################################
#训练感知器模型
from sklearn.linear_model import Perceptron
ppn = Perceptron(n_iter=40, eta0=0.1, random_state=0)#迭代次数、学习速率、每次迭代后对数据重新排序
ppn.fit(X_train_std,y_train)
############################################################################################
#测试集上进行预测
y_pred = ppn.predict(X_test_std)
print('Misclassified samples: %d ' % (y_test != y_pred).sum())#显示错误分类数量
############################################################################################
#计算分类准确率
from sklearn.metrics import accuracy_score
print('Accuracy: %.2f' % accuracy_score(y_test, y_pred))
############################################################################################
#显示决策区域,并观察不同花朵样本的分类效果
from matplotlib.colors import ListedColormap
import matplotlib.pylab as plt
def plot_decision_regions(X, y, classifier, test_idx= None, resolution=0.02):
    #setup marker generator and color map
    markers = ('s', 'x', 'o', '^','v')
    colors = ('red', 'blue', 'lightgreen', 'gray', 'cyan')
    cmap= ListedColormap(colors[:len(np.unique(y))])
    
    #plot the decison surface
    x1_min, x1_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
    x2_min, x2_max = X[:, 1].min() -1 , X[:, 1].max() + 1
    
    xx1,xx2 = np.meshgrid(np.arange(x1_min, x1_max,resolution), np.arange(x2_min, x2_max,resolution))
    
    Z = classifier.predict(np.array([xx1.ravel(), xx2.ravel()]).T)
    Z = Z.reshape(xx1.shape)
    
    plt.contourf(xx1, xx2, Z, alpha = 0.4, cmap = cmap)
    plt.xlim(xx1.min(), xx1.max())
    plt.ylim(xx2.min(), xx2.max())
    
    #plot all samples
    X_test, y_test = X[test_idx, :], y[test_idx]
    for idx, cl in enumerate(np.unique(y)):
        plt.scatter(x= X[y==cl, 0], y = X[y==cl, 1],
            alpha=0.8, c=cmap(idx), marker= markers[idx],label = cl)
    
    #highlight test samples
    if test_idx:
        X_test, y_test = X[test_idx, :], y[test_idx]
        plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:,1], c='',alpha = 1.0, linewidth = 1, marker = 'o', s = 55, label = 'test set')
        
        
############################################################################################
X_combined_std = np.vstack((X_train_std, X_test_std))
y_combined = np.hstack((y_train, y_test))
plot_decision_regions(X = X_combined_std, y = y_combined, classifier = ppn, test_idx = range(105, 150))
plt.xlabel('petal length [standardized]')
plt.ylabel('petal width [standardized]')
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()
############################################################################################


补充:

  1.  vstack: https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.vstack.html

  2. hstack:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.hstack.html

  3. scikit-learn:http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/index.html


#摘至《Python 机器学习》,作者:Sebastian Raschaka, 机械工业出版社;



https://blog.sciencenet.cn/blog-3377553-1130443.html

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