Sklearn与机器学习基础数据预处理及模型构建实战

CONTENT目录Sklearn简介01数据预处理02机器学习算法03Titanic生存预测04本章小结05

01Sklearn简介

Sklearn的安装安装Scikit-learn的pip方法使用pip命令可以轻松安装Scikit-learn库，只需在终端或命令提示符中输入“pipinstallscikit-learn”，即可自动下载并安装最新版本的Scikit-learn。安装Scikit-learn的conda方法对于使用Anaconda环境的用户，可以通过conda命令来安装Scikit-learn。在终端或命令提示符中输入“condainstallscikit-learn”，即可完成安装。Scikit-learn在Jupyternotebook中的安装在Jupyternotebook中，可以直接运行上述pip或conda命令来安装Scikit-learn。这样，你就可以在notebook中直接导入并使用Scikit-learn进行机器学习任务了。

Sklearn的基本结构预处理模块在机器学习的初步阶段，数据预处理是至关重要的。预处理模块提供了数据清洗、特征选择、标准化、归一化、编码类别变量等功能。这些工具帮助用户处理原始数据，使之适合后续的机器学习处理。通过使用如SelectKBest等方法进行特征选择，以及PCA等方法进行降维，可以简化模型并提高其性能。分类与回归算法Sklearn提供了多种分类和回归算法，如逻辑回归、决策树、支持向量机等用于解决分类问题，线性回归、岭回归等用于解决回归问题。特征选择与降维

机器学习基础——监督学习与非监督学习01监督学习的核心概念监督学习通过分析带有标签的训练数据，让模型学会从输入到输出的映射关系。这种方法适用于分类和回归问题，关键在于拥有大量高质量的带标签数据。非监督学习的应用场景非监督学习不依赖标签数据，而是寻找数据中的结构和模式。它主要用于聚类、降维和关联规则学习，挑战在于评价标准的模糊性和数据的复杂性。选择合适的学习方法根据问题的性质和可用数据的类型选择监督或非监督学习。半监督学习和增强学习提供了介于两者之间的选择，适用于特定场景和需求。0203

02数据预处理

特征提取与特征选择特征提取的定义与重要性特征提取是将原始数据转换成适合机器学习模型处理的格式的过程，这一步骤在数据预处理中至关重要，因为它直接影响到模型的训练效果和预测性能。特征选择的目的与方法特征选择的目的是从众多特征中选出最有价值的部分，以提高模型的训练效率和准确性。常用的方法包括使用统计测试如卡方检验来评估特征的重要性。示例代码解析通过示例代码展示了如何使用`TfidfVectorizer`从文本数据中提取特征，

数据标准化和归一化数据标准化的定义与目的数据标准化是一种将数据缩放至均值为0，标准差为1的预处理方法。它主要应用于对输入数据规模敏感的算法中，通过调整数据的分布，使得不同特征具有相同的尺度，从而消除了量纲的影响。数据归一化的定义与目的数据归一化是一种将数据缩放到特定最小和最大范围（通常是0到1）的预处理方法。它主要用于处理那些对绝对大小敏感的算法，通过将数据映射到一个统一的尺度上，提高了模型的稳定性和预测性能。数据标准化与归一化的比较数据标准化和归一化都是常见的数据预处理方法，但它们的目的和应用有所不同。标准化适用于对输入数据规模敏感的算法，而归一化适用于处理对绝对大小敏感的算法。两者都能有效地调整数据的规模，提高模型的性能。010203

缺失值处理和数据编码缺失值处理的重要性缺失值处理是数据预处理的关键步骤，通过填充或删除缺失值，确保数据的完整性和一致性，为后续的机器学习建模提供可靠的基础。使用SimpleImputer进行缺失值填充SimpleImputer类提供了多种策略来处理缺失值，如均值、中位数和众数填充，可以根据具体情况选择合适的方法来填补缺失值。独热编码的应用独热编码是一种将分类数据转换为数值型数据的方法，通过创建二进制列表示每个类别，使得机器学习模型能够正确理解和处理分类特征。

03机器学习算法

分类算法介绍010203逻辑回归算法逻辑回归是一种广泛应用于二分类问题的线性模型，通过最大化似然函数来估计参数，适用于线性可分的数据。在Scikit-learn中，使用LogisticRegression类实现。决策树算法决策树是一种非线性的分类算法，通过递归地选择最优特征划分数据，构建决策树。Scikit-learn中的DecisionTreeClassifier类提供了便捷的实现方式。模型评估方法模型评估是机器学习的重要环节，通过测试集上的准确率等指标评估模型性能。Scikit-learn的score方法可以快速计算分类模