通用学习模式
作者:
编辑:
莫烦
2016-11-03
学习资料:
要点 ¶
Sklearn 把所有机器学习的模式整合统一起来了，学会了一个模式就可以通吃其他不同类型的学习模式。
例如，分类器，
Sklearn 本身就有很多数据库，可以用来练习。 以 Iris 的数据为例，这种花有四个属性，花瓣的长宽，茎的长宽，根据这些属性把花分为三类。
我们要用 分类器 去把四种类型的花分开。
今天用 KNN classifier，就是选择几个临近点，综合它们做个平均来作为预测值。
导入模块 ¶
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
创建数据 ¶
加载 iris 的数据，把属性存在 X，类别标签存在 y：
iris = datasets.load_iris()
iris_X = iris.data
iris_y = iris.target
观察一下数据集，X 有四个属性，y 有 0，1，2 三类：
print(iris_X[:2, :])
print(iris_y)
"""
[[ 5.1 3.5 1.4 0.2]
[ 4.9 3. 1.4 0.2]]
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 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 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
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
2 2]
"""
把数据集分为训练集和测试集，其中 test_size=0.3，即测试集占总数据的 30%：
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
iris_X, iris_y, test_size=0.3)
可以看到分开后的数据集，顺序也被打乱，这样更有利于学习模型：
print(y_train)
"""
[2 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 2 1 1 1 0 2 2 1 1 1 1 0 2 2 0 2 2 2 2 2 0 1 2 2
2 2 2 2 0 1 2 2 1 1 1 0 0 1 2 0 1 0 1 0 1 2 2 0 1 2 2 2 1 1 1 1 2 2 2 1 0
1 1 0 0 0 2 0 1 0 0 1 2 0 2 2 0 0 2 2 2 1 2 0 0 2 1 2 0 0 1 2]
"""
建立模型－训练－预测 ¶
定义模块方式 KNeighborsClassifier()，
用 fit 来训练 training data，这一步就完成了训练的所有步骤，
后面的 knn 就已经是训练好的模型，可以直接用来 predict 测试集的数据，
对比用模型预测的值与真实的值，可以看到大概模拟出了数据，但是有误差，是不会完完全全预测正确的。
knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(X_train, y_train)
print(knn.predict(X_test))
print(y_test)
"""
[2 0 0 1 2 2 0 0 0 1 2 2 1 1 2 1 2 1 0 0 0 2 1 2 0 0 0 0 1 0 2 0 0 2 1 0 1
0 0 1 0 1 2 0 1]
[2 0 0 1 2 1 0 0 0 1 2 2 1 1 2 1 2 1 0 0 0 2 1 2 0 0 0 0 1 0 2 0 0 2 1 0 1
0 0 1 0 1 2 0 1]
"""
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