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PRF:20180926 How to use the Scikit-learn Python library for data science projects.md
@Flowsnow
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ab0d81a7d2
commit
117cca20ce
@ -1,90 +1,92 @@
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如何将Scikit-learn Python库用于数据科学项目
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如何将 Scikit-learn Python 库用于数据科学项目
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> 灵活多样的 Python 库为数据分析和数据挖掘提供了强力的机器学习工具。
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Scikit-learn Python库最初于2007年发布，从头到尾都通常用于解决机器学习和数据科学问题。 多功能库提供整洁，一致，高效的API和全面的在线文档。
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Scikit-learn Python 库最初于 2007 年发布，通常用于解决各种方面的机器学习和数据科学问题。这个多种功能的库提供了整洁、一致、高效的 API 和全面的在线文档。
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### 什么是Scikit-learn？
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### 什么是 Scikit-learn？
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[Scikit-learn][1]是一个开源Python库，拥有强大的数据分析和数据挖掘工具。 在BSD许可下可用，并建立在以下机器学习库上：
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[Scikit-learn][1] 是一个开源 Python 库，拥有强大的数据分析和数据挖掘工具。 在 BSD 许可下可用，并建立在以下机器学习库上：
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- **NumPy**，一个用于操作多维数组和矩阵的库。 它还具有广泛的数学函数汇集，可用于执行各种计算。
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- **SciPy**，一个由各种库组成的生态系统，用于完成技术计算任务。
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- **Matplotlib**，一个用于绘制各种图表和图形的库。
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- `NumPy`，一个用于操作多维数组和矩阵的库。它还具有广泛的数学函数汇集，可用于执行各种计算。
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- `SciPy`，一个由各种库组成的生态系统，用于完成技术计算任务。
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- `Matplotlib`，一个用于绘制各种图表和图形的库。
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Scikit-learn提供了广泛的内置算法，可以充分用于数据科学项目。
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Scikit-learn 提供了广泛的内置算法，可以充分用于数据科学项目。
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以下是使用Scikit-learn库的主要方法。
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以下是使用 Scikit-learn 库的主要方法。
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#### 1. 分类
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#### 1、分类
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[分类][2]工具识别与提供的数据相关联的类别。 例如，它们可用于将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。
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[分类][2]工具识别与提供的数据相关联的类别。例如，它们可用于将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。
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Scikit-learn中的分类算法包括：
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Scikit-learn 中的分类算法包括：
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- 支持向量机（SVM）
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- 最邻近
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- 随机森林
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- <ruby>支持向量机<rt>Support vector machines</rt></ruby>（SVM）
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- <ruby>最邻近<rt>Nearest neighbors</rt></ruby>
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- <ruby>随机森林<rt>Random forest</rt></ruby>
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#### 2. 回归
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#### 2、回归
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回归涉及到创建一个模型去试图理解输入和输出数据之间的关系。 例如，回归工具可用于了解股票价格的行为。
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回归涉及到创建一个模型去试图理解输入和输出数据之间的关系。例如，回归工具可用于理解股票价格的行为。
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回归算法包括：
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- SVM
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- 岭回归Ridge regression
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- Lasso（LCTT译者注：Lasso 即 least absolute shrinkage and selection operator，又译最小绝对值收敛和选择算子、套索算法）
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- <ruby>支持向量机<rt>Support vector machines</rt></ruby>（SVM）
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- <ruby>岭回归<rt>Ridge regression</rt></ruby>
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- Lasso（LCTT 译注：Lasso 即 least absolute shrinkage and selection operator，又译为最小绝对值收敛和选择算子、套索算法）
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#### 3. 聚类
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#### 3、聚类
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Scikit-learn聚类工具用于自动将具有相同特征的数据分组。 例如，可以根据客户数据的地点对客户数据进行细分。
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Scikit-learn 聚类工具用于自动将具有相同特征的数据分组。 例如，可以根据客户数据的地点对客户数据进行细分。
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聚类算法包括：
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- K-means
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- 谱聚类Spectral clustering
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- <ruby>谱聚类<rt>Spectral clustering</rt></ruby>
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- Mean-shift
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#### 4. 降维
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#### 4、降维
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降维降低了用于分析的随机变量的数量。 例如，为了提高可视化效率，可能不会考虑外围数据。
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降维降低了用于分析的随机变量的数量。例如，为了提高可视化效率，可能不会考虑外围数据。
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降维算法包括：
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- 主成分分析Principal component analysis（PCA）
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- 功能选择Feature selection
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- 非负矩阵分解Non-negative matrix factorization
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- <ruby>主成分分析<rt>Principal component analysis</rt></ruby>（PCA）
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- <ruby>功能选择<rt>Feature selection</rt></ruby>
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- <ruby>非负矩阵分解<rt>Non-negative matrix factorization</rt></ruby>
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#### 5. 模型选择
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#### 5、模型选择
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模型选择算法提供了用于比较，验证和选择要在数据科学项目中使用的最佳参数和模型的工具。
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模型选择算法提供了用于比较、验证和选择要在数据科学项目中使用的最佳参数和模型的工具。
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通过参数调整能够增强精度的模型选择模块包括：
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- 网格搜索Grid search
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- 交叉验证Cross-validation
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- 指标Metrics
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- <ruby>网格搜索<rt>Grid search</rt></ruby>
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- <ruby>交叉验证<rt>Cross-validation</rt></ruby>
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- <ruby>指标<rt>Metrics</rt></ruby>
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#### 6. 预处理
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#### 6、预处理
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Scikit-learn预处理工具在数据分析期间的特征提取和规范化中非常重要。 例如，您可以使用这些工具转换输入数据（如文本）并在分析中应用其特征。
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Scikit-learn 预处理工具在数据分析期间的特征提取和规范化中非常重要。 例如，您可以使用这些工具转换输入数据（如文本）并在分析中应用其特征。
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预处理模块包括：
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- 预处理
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- 特征提取
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### Scikit-learn库示例
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### Scikit-learn 库示例
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让我们用一个简单的例子来说明如何在数据科学项目中使用Scikit-learn库。
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让我们用一个简单的例子来说明如何在数据科学项目中使用 Scikit-learn 库。
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我们将使用[鸢尾花花卉数据集][3]，该数据集包含在Scikit-learn库中。 鸢尾花数据集包含有关三种花种的150个细节，三种花种分别为：
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我们将使用[鸢尾花花卉数据集][3]，该数据集包含在 Scikit-learn 库中。 鸢尾花数据集包含有关三种花种的 150 个细节，三种花种分别为：
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- Setosa-标记为0
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- Versicolor-标记为1
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- Virginica-标记为2
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- Setosa：标记为 0
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- Versicolor：标记为 1
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- Virginica：标记为 2
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数据集包括每种花种的以下特征（以厘米为单位）：
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@ -93,24 +95,24 @@ Scikit-learn预处理工具在数据分析期间的特征提取和规范化中
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- 花瓣长度
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- 花瓣宽度
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#### 第1步：导入库
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#### 第 1 步：导入库
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由于Iris数据集包含在Scikit-learn数据科学库中，我们可以将其加载到我们的工作区中，如下所示：
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由于鸢尾花花卉数据集包含在 Scikit-learn 数据科学库中，我们可以将其加载到我们的工作区中，如下所示：
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```
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from sklearn import datasets
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iris = datasets.load_iris()
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```
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这些命令从**sklearn**导入数据集**datasets**模块，然后使用**datasets**中的**load_iris()**方法将数据包含在工作空间中。
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这些命令从 `sklearn` 导入数据集 `datasets` 模块，然后使用 `datasets` 中的 `load_iris()` 方法将数据包含在工作空间中。
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#### 第2步：获取数据集特征
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#### 第 2 步：获取数据集特征
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数据集**datasets**模块包含几种方法，使您更容易熟悉处理数据。
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数据集 `datasets` 模块包含几种方法，使您更容易熟悉处理数据。
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在Scikit-learn中，数据集指的是类似字典的对象，其中包含有关数据的所有详细信息。 使用**.data**键存储数据，该数据列是一个数组列表。
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在 Scikit-learn 中，数据集指的是类似字典的对象，其中包含有关数据的所有详细信息。 使用 `.data` 键存储数据，该数据列是一个数组列表。
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例如，我们可以利用**iris.data**输出有关Iris花卉数据集的信息。
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例如，我们可以利用 `iris.data` 输出有关鸢尾花花卉数据集的信息。
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```
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print(iris.data)
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@ -139,7 +141,7 @@ print(iris.data)
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[5.1 3.5 1.4 0.3]
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```
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我们还使用**iris.target**向我们提供有关花朵不同标签的信息。
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我们还使用 `iris.target` 向我们提供有关花朵不同标签的信息。
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```
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print(iris.target)
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@ -153,22 +155,21 @@ print(iris.target)
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1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
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2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
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2 2]
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```
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如果我们使用**iris.target_names**，我们将输出数据集中找到的标签名称的数组。
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如果我们使用 `iris.target_names`，我们将输出数据集中找到的标签名称的数组。
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```
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print(iris.target_names)
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```
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以下是运行Python代码后的结果：
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以下是运行 Python 代码后的结果：
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```
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['setosa' 'versicolor' 'virginica']
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```
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#### 第3步：可视化数据集
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#### 第 3 步：可视化数据集
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我们可以使用[箱形图][4]来生成鸢尾花数据集的视觉描绘。 箱形图说明了数据如何通过四分位数在平面上分布的。
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@ -188,16 +189,16 @@ sns.set(rc={'figure.figsize':(2,15)})
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在横轴上：
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* 0是萼片长度
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* 1是萼片宽度
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* 2是花瓣长度
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* 3是花瓣宽度
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* 0 是萼片长度
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* 1 是萼片宽度
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* 2 是花瓣长度
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* 3 是花瓣宽度
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垂直轴的尺寸以厘米为单位。
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### 总结
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以下是这个简单的Scikit-learn数据科学教程的完整代码。
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以下是这个简单的 Scikit-learn 数据科学教程的完整代码。
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```
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from sklearn import datasets
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@ -212,9 +213,9 @@ sns.boxplot(data = box_data,width=0.5,fliersize=5)
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sns.set(rc={'figure.figsize':(2,15)})
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```
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Scikit-learn是一个多功能的Python库，可用于高效完成数据科学项目。
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Scikit-learn 是一个多功能的 Python 库，可用于高效完成数据科学项目。
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如果您想了解更多信息，请查看[LiveEdu][5]上的教程，例如Andrey Bulezyuk关于使用Scikit-learn库创建[机器学习应用程序][6]的视频。
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如果您想了解更多信息，请查看 [LiveEdu][5] 上的教程，例如 Andrey Bulezyuk 关于使用 Scikit-learn 库创建[机器学习应用程序][6]的视频。
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@ -225,7 +226,7 @@ via: https://opensource.com/article/18/9/how-use-scikit-learn-data-science-proje
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作者：[Dr.Michael J.Garbade][a]
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选题：[lujun9972](https://github.com/lujun9972)
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译者：[Flowsnow](https://github.com/Flowsnow)
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校对：[校对者ID](https://github.com/校对者ID)
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校对：[wxy](https://github.com/wxy)
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本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出
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@ -235,4 +236,4 @@ via: https://opensource.com/article/18/9/how-use-scikit-learn-data-science-proje
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[3]: https://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set
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[4]: https://en.wikipedia.org/wiki/Box_plot
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[5]: https://www.liveedu.tv/guides/data-science/
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[6]: https://www.liveedu.tv/andreybu/REaxr-machine-learning-model-python-sklearn-kera/oPGdP-machine-learning-model-python-sklearn-kera/
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[6]: https://www.liveedu.tv/andreybu/REaxr-machine-learning-model-python-sklearn-kera/oPGdP-machine-learning-model-python-sklearn-kera/
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