Python数据挖掘入门与实践---使用scikit-learn 估计器分类

亦凉 2022-05-20 09:22 157阅读 0赞

### 本章的几个概念： ###

> 估计器（estimator） 用于分类、聚类和回归分析  
> 转换器（transformer）:用于数据预处理回来数据转换  
> 流水线（pipeline）： 组合数据挖掘流程， 便于在此使用

## 1.scikit-learn估计器 ##

[数据集下载地址][Link 1]：UCI

**加载数据集：**

#coding=gbk 
    #python 数据挖掘入门与实践  
    #第2章： 使用scikit-learn 估计器分类
    
    #估计器（estimator） 用于分类、聚类和回归分析
    #转换器（transformer）:用于数据预处理回来数据转换
    #流水线（pipeline）： 组合数据挖掘流程， 便于在此使用
    import numpy as np
    import csv 
    X = np.zeros((351,34), dtype = 'float')
    y = np.zeros((351,), dtype = 'int') #原文中dtype 为'float' ，此处应该为 int 类型，其自动将true 转换成 1 ，false转换成 0  
    
    #加载数据集
    with open(r'D:\datasets\ionosphere.csv','r') as input_file:
        reader = csv.reader(input_file)
        for i , row in enumerate(reader):
            data = [float(datum) for datum in row[:-1]]     #将前34个特征保存到x 中
            X[i]= data
            y[i] = row[-1]=='g'    #把字母型转换成数值型
    print(X[:5])
    print(y[:9])

**实现流程的标准化：**

#创建训练集和测试集
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state= 14)
    
    from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
    knn = KNeighborsClassifier()    #使用KNN 算法
    knn.fit(X_train, y_train)
    y_predicted = knn.predict(X_test)
    accuracy = np.mean(y_predicted == y_test) *100 
    print('the accuracy is %.1f'%accuracy)      # the accuracy is 86.4
    
    #使用交叉验证
    from sklearn.model_selection import cross_val_score
    scores = cross_val_score(knn, X, y, scoring= 'accuracy')
    average_score = np.mean(scores) * 100
    print('the average accuracy is %.1f'%average_score+'%')     # the average accuracy is 82.3%
    #作者say：考虑到还没有进行调参数， 这个结果还是相当不错

**设置参数：**

#设置参数
    
    #测试一系列的n_neighbors 一系列的值， 进行重复多次试验， 观察参数值带来的结果之间的差异
    ave_score =[]
    all_score = []
    for n_neighbors in range(1,21):
        estimator = KNeighborsClassifier(n_neighbors=n_neighbors)
        scores = cross_val_score(estimator, X, y, scoring= 'accuracy')
        all_score.append(scores)
        ave_score.append(np.mean(scores))
        
    print(ave_score)
    
    import matplotlib.pyplot as plt 
    x1 = range(1,21)
    plt.plot(x1, ave_score, '-o')
    plt.show()          #有图知道， 随着 K 值得增大 ， 整体的正确率趋势是下降的

![70][]

## 2.流水线在预处理中的使用 ##

> 不同特征的取值范围千差万别， 常见的方法是对不同的特征进行规范化，使他们的特征值落在相同的值域或者是属于某几个确定的类别  
> 一旦解决这个问题， 不同的特征类型对算法的影响将大大降低， 分类的正确率就有大大的提升  
> sckit-learn 的预处理工具 称为 转换器（Transfomer）,它接受原始数据集， 返回的是转换后的数据集。除了，处理数值型的特征还能用于抽取特征

X_broken = np.array(X)
    X_broken[:,::2] /=10    #每隔一行， 就把第二个特征的值除以10
    
    knn2 = KNeighborsClassifier()
    broken_score = cross_val_score(knn2, X_broken, y, scoring='accuracy')
    ave_broken_score = np.mean(broken_score)
    print('the broken score accuracy is %.3f'%ave_broken_score) # the broken score accuracy is 0.715
    
    #将特征值转换成 0 到1 之间，以解决问题
    #标准预处理：使用MinMaxScalar 类进行规范化处理，规范到0到1 之间
    
    #对X 进行预处理， 有些转换器要求像训练分类器那样先进行训练， 但是MinMaxScalar 不需要， 直接调用 fit_transform 函数，即可以完成训练和转换
    from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
    X_transform = MinMaxScaler().fit_transform(X_broken)
    
    knn2 = KNeighborsClassifier()
    transform_scores = cross_val_score(knn2, X_transform, y, scoring='accuracy')
    ave_transform_scores = np.mean(transform_scores) * 100
    #MinMaxScaler 将特征规范到相同的值域， 这样特征就不会仅仅因为值大二具备更强的区分度
    print('the x_transformed average score is %.2f'%ave_transform_scores)   #the x_transformed average score is 82.34
    
    #流水线
    #流水线的输入为一系列的数据挖掘的步骤， 其中最后一步必须是估计器， 前几部是转换器。
    from sklearn.pipeline import Pipeline
    scailing_pipeline = Pipeline([('scale', MinMaxScaler()),
                                  ('knn', KNeighborsClassifier())])
    scores1 = cross_val_score(scailing_pipeline, X_broken, y, scoring= 'accuracy')
    pipeline_score = np.mean(scores1) *100
    print('the accuracy is %.2f'%pipeline_score+'%')    # the accuracy is 82.34% 与上式结果是一样的

[Link 1]: http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/ionosphere/
[70]: /images/20220520/ea7c955df5ed4a30af8cd0cf7b727b57.png