Sklearn 机器学习实战之基本数据处理

2024-02-19 15:45:19

前言

随着机器学习技术的发展，Sklearn 作为一种流行的机器学习库被广泛应用于数据分析、挖掘和预测等领域。Sklearn 的优势在于它提供了丰富的数据预处理和机器学习算法，使得我们可以轻松的构建机器学习模型。为了帮助大家掌握 Sklearn 的基本用法，今天我们就来讲解一下 Sklearn 中的基本数据处理方法。

1. 环境

我们首先需要安装好 Sklearn 库，以及它所依赖的其他库，比如 numpy 库和 matplotlib 库。我们可以使用 pip 命令来安装这些库：

pip install sklearn
pip install numpy
pip install matplotlib

2. `sklearn` 库

Sklearn 库提供了丰富的机器学习算法和数据预处理方法。我们可以使用 sklearn.datasets 模块来加载一些常用的数据集，这些数据集可以帮助我们进行相关的测试。

3. `numpy` 库

numpy 库是一个科学计算库，它提供了丰富的数组处理和数学运算方法。Sklearn 库中的一些算法需要用到 numpy 库，因此我们需要安装好 numpy 库。

4. `matplotlib` 库

matplotlib 库是一个绘图库，它可以帮助我们绘制出各种各样的图形，这些图形可以帮助我们理解数据和模型。Sklearn 库中的一些算法可以生成一些图形，因此我们需要安装好 matplotlib 库。

基本数据处理方法

Sklearn 库提供了一些基本的数据处理方法，这些方法可以帮助我们对数据进行清洗、转换和标准化等操作。这些方法包括：

sklearn.preprocessing.StandardScaler()：标准化数据，使数据均值为 0，标准差为 1。
sklearn.preprocessing.MinMaxScaler()：将数据缩放到 0 到 1 之间。
sklearn.preprocessing.OneHotEncoder()：将分类数据转换为独热编码。
sklearn.preprocessing.Imputer()：填充缺失值。
sklearn.model_selection.train_test_split()：将数据划分为训练集和测试集。

实例

下面我们通过一个实例来说明如何使用 Sklearn 库进行基本数据处理。我们使用 sklearn.datasets 模块加载 iris 数据集，然后使用 sklearn.preprocessing.StandardScaler() 方法对数据进行标准化，最后使用 sklearn.model_selection.train_test_split() 方法将数据划分为训练集和测试集。

from sklearn import datasets, preprocessing, model_selection

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()

# 标准化数据
scaler = preprocessing.StandardScaler()
iris_scaled = scaler.fit_transform(iris.data)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(iris_scaled, iris.target, test_size=0.2)