Skip to content

机器学习: scikit-learn 中的设置以及预估对象

校验者:         @Kyrie         @片刻 翻译者:         @冰块

数据集

Scikit-learn可以从一个或者多个数据集中学习信息，这些数据集合可表示为2维阵列，也可认为是一个列表。列表的第一个维度代表 样本 ，第二个维度代表 特征 （每一行代表一个样本，每一列代表一种特征）。

样例: iris 数据集（鸢尾花卉数据集）

>>> from sklearn import datasets
>>> iris = datasets.load_iris()
>>> data = iris.data
>>> data.shape
(150, 4)
  • 这个数据集包含150个样本，每个样本包含4个特征：花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度，详细数据可以通过iris.DESCR查看。

如果原始数据不是(n_samples, n_features)的形状时，使用之前需要进行预处理以供scikit-learn使用。

数据预处理样例:digits数据集(手写数字数据集)

  • http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/_images/sphx_glr_plot_digits_last_image_001.png

  • digits数据集包含1797个手写数字的图像，每个图像为8*8像素

    ```py

    digits = datasets.load_digits() digits.images.shape (1797, 8, 8) import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(digits.images[-1], cmap=plt.cm.gray_r) 


* 为了在scikit中使用这一数据集，需要将每一张8×8的图像转换成长度为64的特征向量


```py
>>> data = digits.images.reshape((digits.images.shape[0], -1))

预估对象

拟合数据: scikit-learn实现最重要的一个API是estimator。estimators是基于数据进行学习的任何对象，它可以是一个分类器，回归或者是一个聚类算法，或者是从原始数据中提取/过滤有用特征的变换器。

所有的拟合模型对象拥有一个名为fit的方法，参数是一个数据集（通常是一个2维列表）:

>>> estimator.fit(data)

拟合模型对象构造参数: 在创建一个拟合模型时，可以设置相关参数，在创建之后也可以修改对应的参数:

>>> estimator = Estimator(param1=1, param2=2)
>>> estimator.param1
1

拟合参数: 当拟合模型完成对数据的拟合之后，可以从拟合模型中获取拟合的参数结果，所有拟合完成的参数均以下划线(_)作为结尾:

>>> estimator.estimated_param_
回到顶部