机器学习库：Scikit-learn

古城微笑少年丶 2021-09-20 04:50 289阅读 0赞

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## Scikit-learn 的安装：目前稳定版本0.18版本 ##

*  **Scikit-learn**库需要**Numpy，matplotlib，pandas，scipy**等库的支持。 所以，首先，我们要先安装好这些库。

> 在已有的虚拟环境中，使用pip install 库名 直接安装。如果安装较慢，我们还可以临时指定镜像源来提升安装速度。

pip install 库名 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

如果

import sklearn

可以导入，说明安装成功。

from sklearn import datasets
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
    from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
    
    
    def naive_bayes():
        """
        利用朴素贝叶斯实现20组新闻数据文类
        :return:
        """
        # 1. 获取数据
        news = datasets.fetch_20newsgroups(subset='all')
        print(news)
        # 划分数据
        X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(news.data, news.target, test_size=0.25)
        # 2. 特征工程(Tfidf处理特征)
        tfidf = TfidfVectorizer()
        X_train = tfidf.fit_transform(X_train)
        X_test = tfidf.transform(X_test)
        # 3. 选择估计器,训练模型
        mn = MultinomialNB(alpha=1.0)
        mn.fit(X_train, y_train)
        # 4. 预测数据
        y_predict = mn.predict(X_test)
        # 5. 评估数据; score是ClassifierMixin的一个方法，MultinomialNB继承过来了，可以使用。
        mn.score(X_test, y_test)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        naive_bayes()

转载于:https://my.oschina.net/u/3826227/blog/1800693

[2019_Python_]: https://my.oschina.net/u/2663968/blog/3061697
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