Scikit是什么?

Scikit是什么?本文介绍了 Scikit learn 库 通过一个房价预测案例展示了如何使用它进行线性回归

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目录

一、Scikit是什么?

二、用Scikit做一个简单房价预测例子

三、sklearn知识点


一、Scikit是什么?

Scikit是什么?

 Scikit就是scikit-learn,是一个免费软件机器学习库。

https://scikit-learn.org/stable/https://scikit-learn.org/stable/

  • 用于预测数据分析的简单高效的工具
  • 每个人都可以访问,并可在各种环境中重复使用
  • 基于NumPy、SciPy和matplotlib构建
  • 开放源代码,商业可用-BSD许可证

二、用Scikit做一个简单房价预测例子

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib # 设置默认字体为中文字体,如黑体 matplotlib.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 假设的数据集 data = { '面积': [80, 100, 120, 140, 160], '卧室数量': [2, 3, 3, 4, 4], '楼层': [5, 10, 15, 20, 25], '房价(万元)': [50, 60, 70, 80, 90] } df = pd.DataFrame(data) # 划分数据集 X = df[['面积', '卧室数量', '楼层']] y = df['房价(万元)'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练模型 model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # 预测测试集 y_pred = model.predict(X_test) # 评估模型 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) # 打印均方误差 print(f"Mean Squared Error: {mse}") # 绘制训练数据散点图 plt.scatter(X_train['面积'], y_train, color='blue', label='Training Data') # 绘制测试数据散点图 plt.scatter(X_test['面积'], y_test, color='red', label='Test Data') # 绘制预测线 plt.plot(X_test['面积'], y_pred, color='green', label='Predictions', linewidth=5) # 添加图例和标题 plt.legend() plt.title('XX城市房价预测模型') plt.xlabel('面积') plt.ylabel('房价(万元)') # 预测新数据 new_data = [[150, 4, 22]] predicted_price = model.predict(new_data) print(f"预测新数据(面积150平米,4个卧室,22楼)的房价: {predicted_price[0]}") plt.scatter(new_data[0][0], predicted_price[0], color='yellow', label='预测数据') new_data = [[120, 3, 22]] predicted_price = model.predict(new_data) print(f"预测新数据(面积120平米,3个卧室,22楼)的房价: {predicted_price[0]}") plt.scatter(new_data[0][0], predicted_price[0], color='yellow', label='预测数据') new_data = [[80, 3, 22]] predicted_price = model.predict(new_data) print(f"预测新数据(面积80平米,2个卧室,22楼)的房价: {predicted_price[0]}") plt.scatter(new_data[0][0], predicted_price[0], color='yellow', label='预测数据') # 显示图表 plt.show()

Scikit是什么?

三、sklearn知识点

sklearn包含了各种分类、回归、聚类算法,并且接口统一,使用方便,是机器学习领域非常受欢迎的库之一。主要功能:

  1. 分类(Classification)sklearn提供了多种分类算法,如逻辑回归(Logistic Regression)、支持向量机(Support Vector Machines, SVM)、决策树(Decision Trees)、随机森林(Random Forests)、梯度提升(Gradient Boosting)等,用于解决分类问题。
  2. 回归(Regression):对于预测连续值的问题,sklearn提供了线性回归(Linear Regression)、岭回归(Ridge Regression)、套索回归(Lasso Regression)等回归算法。
  3. 聚类(Clustering)sklearn包含K-均值(K-Means)、层次聚类(Hierarchical Clustering)、DBSCAN等聚类算法,用于发现数据中的结构或组。
  4. 降维(Dimensionality Reduction):通过主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)、t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)等方法,sklearn可以帮助减少数据集的维度,以便于可视化或提高算法效率。
  5. 模型选择和评估(Model Selection and Evaluation)sklearn提供了交叉验证(Cross-validation)、网格搜索(Grid Search)等工具,用于评估和调整模型性能,选择最佳参数。
  6. 预处理(Preprocessing):包括数据标准化(Standardization)、归一化(Normalization)、编码(Encoding,如独热编码One-Hot Encoding)等,以便机器学习算法能够更有效地工作。
  7. 特征提取(Feature Extraction)sklearn可以从原始数据中提取有用的特征,例如文本数据的词袋模型(Bag of Words)、TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)等。
  8. 数据可视化(Data Visualization):虽然scikit-learn本身不是专门的数据可视化库,但它与matplotlibseaborn等可视化库可以很好地配合,用于展示数据和模型结果。

总的来说,scikit-learn是一个非常全面且强大的机器学习库,适用于各种规模和复杂度的数据科学项目。

数据分析,智慧之源。用数据说话,让我们一起洞悉规律,发现机遇。

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