Scikit-Learn 高级教程

Scikit-Learn 是 Python 中一个非常流行的机器学习库，它提供了大量的机器学习算法和工具。本教程将深入探讨 Scikit-Learn 的高级特性。

高级特性

1. 模型选择与评估

   • 使用交叉验证来评估模型的性能。
   • 使用网格搜索（GridSearchCV）来寻找最佳模型参数。

2. 特征工程

   • 特征选择：使用递归特征消除（RFE）等方法选择重要特征。
   • 特征提取：使用 PCA（主成分分析）等降维技术。

3. 集成学习

   • 使用随机森林（RandomForestClassifier）和梯度提升（GradientBoostingClassifier）等集成学习方法。

4. 模型持久化

   • 使用 joblib 或 pickle 将训练好的模型保存到磁盘。

示例代码

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设 X 是特征矩阵，y 是目标向量
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建随机森林模型
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
score = clf.score(X_test, y_test)
print(f"模型准确率: {score:.2f}")

扩展阅读

想要了解更多关于 Scikit-Learn 的信息，可以访问我们的 Scikit-Learn 教程 页面。

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