Jupyter Notebook与机器学习：使用Scikit-Learn构建模型

时间：2024-07-21 07:46:37

Jupyter Notebook与机器学习：使用Scikit-Learn构建模型

介绍

Jupyter Notebook是一款强大的交互式开发环境，广泛应用于数据科学和机器学习领域。Scikit-Learn是一个流行的Python机器学习库，提供了简单高效的工具用于数据挖掘和数据分析。本教程将详细介绍如何在Jupyter Notebook中使用Scikit-Learn构建机器学习模型，涵盖数据加载与预处理、模型训练与评估等步骤。

前提条件

  • 基本的Python编程知识
  • 基本的机器学习概念
  • 安装了Jupyter Notebook和Scikit-Learn库

教程大纲

  1. 环境设置
  2. 数据加载与预处理
  3. 数据集划分
  4. 模型选择与训练
  5. 模型评估
  6. 模型优化
  7. 保存和加载模型
  8. 总结与展望

1. 环境设置

1.1 安装Jupyter Notebook和Scikit-Learn

在终端中执行以下命令来安装Jupyter Notebook和Scikit-Learn：

pip install jupyter scikit-learn

1.2 启动Jupyter Notebook

在终端中执行以下命令来启动Jupyter Notebook：

jupyter notebook

2. 数据加载与预处理

2.1 导入必要的库

在Jupyter Notebook中导入所需的Python库：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

2.2 加载数据集

使用Scikit-Learn自带的Iris数据集进行演示：

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 将数据集转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data=np.c_[X, y], columns=iris.feature_names + ['target'])
df.head()

2.3 数据预处理

标准化数据：

scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

3. 数据集划分

将数据集划分为训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. 模型选择与训练

4.1 选择模型

选择一个简单的机器学习模型，如逻辑回归：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = LogisticRegression()

4.2 训练模型

在训练集上训练模型：

model.fit(X_train, y_train)

5. 模型评估

5.1 预测与评估

在测试集上进行预测并评估模型性能：

from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix

y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%")

# 打印分类报告
print("Classification Report:")
print(classification_report(y_test, y_pred))

# 绘制混淆矩阵
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d', cmap='Blues', xticklabels=iris.target_names, yticklabels=iris.target_names)
plt.xlabel('Predicted')
plt.ylabel('True')
plt.show()

6. 模型优化

6.1 超参数调优

使用网格搜索进行超参数调优：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

param_grid = {
    'C': [0.1, 1, 10, 100],
    'solver': ['liblinear', 'saga']
}

grid_search = GridSearchCV(LogisticRegression(), param_grid, cv=5, scoring='accuracy')
grid_search.fit(X_train, y_train)

print(f"Best parameters: {grid_search.best_params_}")
print(f"Best cross-validation accuracy: {grid_search.best_score_ * 100:.2f}%")

# 使用最佳参数训练最终模型
best_model = grid_search.best_estimator_
best_model.fit(X_train, y_train)

7. 保存和加载模型

7.1 保存模型

使用joblib库保存训练好的模型：

import joblib

joblib.dump(best_model, 'logistic_regression_model.pkl')

7.2 加载模型

加载保存的模型：

loaded_model = joblib.load('logistic_regression_model.pkl')

# 在测试集上评估加载的模型
loaded_model_accuracy = loaded_model.score(X_test, y_test)
print(f"Loaded model accuracy: {loaded_model_accuracy * 100:.2f}%")

8. 总结与展望

通过本教程，您已经学习了如何在Jupyter Notebook中使用Scikit-Learn构建机器学习模型的完整流程，包括数据加载与预处理、模型选择与训练、模型评估、模型优化以及模型的保存和加载。您可以将这些知识应用到其他机器学习任务中，并尝试使用更复杂的数据集和模型，进一步提高机器学习技能。希望本教程能帮助您在数据科学和机器学习领域取得更大进步！

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