使用 scikit-learn 进行分类预测: 一个完整指南

人工智能

2023-09-08 04:19:33

分类预测：利用 Scikit-Learn 在 Python 中进行分类

分类任务

在机器学习中，分类任务涉及预测给定数据点所属的预定义类别。从预测客户细分到检测欺诈交易再到医疗诊断，分类任务在广泛的行业中都有着重要的应用。

使用 Scikit-Learn 进行分类

Scikit-Learn 是一个功能强大的 Python 库，提供了一系列分类算法和工具。本文将引导你使用 Scikit-Learn 进行分类预测，涵盖从算法选择到模型评估和预测的各个方面。

分类算法

Scikit-Learn 提供了多种分类算法，每种算法都有其独特的优势和劣势。常见算法包括：

支持向量机 (SVM)： 将数据点映射到高维空间，并使用线性超平面进行分类。
决策树： 根据决策树进行预测，其中每个内部节点表示特征，每个叶节点表示类标签。
随机森林： 通过组合多个决策树来提高准确性的集成学习算法。
梯度提升机 (GBM)： 通过逐步添加决策树来迭代地改进模型的集成学习算法。
神经网络： 受生物神经网络启发的算法，能够学习复杂模式并进行分类。

数据准备

在训练分类器之前，必须准备数据，包括：

数据清理： 处理缺失值、异常值和不一致的数据。
特征工程： 转换和组合特征以提高模型性能。
数据分割： 将数据集拆分为训练集和测试集。

训练分类器

训练分类器涉及：

实例化分类器： 导入并实例化所选分类器。
拟合数据： 使用训练数据拟合分类器。
超参数调整： 调整分类器的超参数以优化其性能。

评估分类器

在训练分类器后，必须评估其性能。常见指标包括：

准确度： 正确预测的样本数量除以总样本数量。
召回率： 正确预测为真阳性的样本数量除以真实正样本的总数量。
F1 分数： 准确度和召回率的加权平均值。

使用 Scikit-Learn 进行分类预测

训练和评估分类器后，可以使用 Scikit-Learn 进行分类预测：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC

# 导入数据
data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')

# 分割数据
X = data[:, :2]  # 特征
y = data[:, 2]  # 类别标签

# 训练集和测试集的比例为 80:20
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 训练 SVM 分类器
classifier = SVC()
classifier.fit(X_train, y_train)

# 对测试集进行预测
predictions = classifier.predict(X_test)

# 评估预测
print("准确度：", accuracy_score(y_test, predictions))
print("召回率：", recall_score(y_test, predictions))
print("F1 分数：", f1_score(y_test, predictions))