明天，我们将更深化地学习和完成8个顶级Python机器学习算法。
让我们末尾Python编程中的机器学习算法之旅。
8 Python机器学习算法 - 你必须学习
以下是Python机器学习的算法：
1。线性回归
线性回归是受监督的Python机器学习算法之一，它可以观察延续特征并预测结果。根据它是在单个变量上还是在许多特征上运转，我们可以将其称为简单线性回归或多元线性回归。
这是最受欢迎的Python ML算法之一，常常被低估。它为变量分配最佳权重以创建线ax + b来预测输入。我们常常运用线性回归来估计实践值，例如基于延续变量的房屋调用和房屋成本。回归线是拟合Y = a * X + b的最佳线，表示独立变量和因变量之间的关系。
您能否了解Python机器学习环境设置？
让我们为糖尿病数据集绘制这个图。
>>>将matplotlib.pyplot导入为plt >>>将numpy导入为np >>>来自sklearn导入数据集，linear_model >>>来自sklearn.metrics import mean_squared_error，r2_score >>>糖尿病=数据集。load_diabetes （） >>> diabetes_X = diabetes.data [ ：，np.newaxis，2 ] >>> diabetes_X_train = diabetes_X [ ： - 30 ] #splitting数据到训练和测试集 >>> diabetes_X_test = diabetes_X [ - 30 ：] >>> diabetes_y_train = diabetes.target [ ： - 30 ] #splitting目的分为训练和测试集 >>> diabetes_y_test = diabetes.target [ - 30 ：] >>> regr = linear_model。LinearRegression （）＃线性回归对象 >>> regr。fit （diabetes_X_train，diabetes_y_train ）#Use training set训练模型
LinearRegression（copy_X = True，fit_intercept = True，n_jobs = 1，normalize = False）
>>> diabetes_y_pred = regr。预测（diabetes_X_test ）#Make预测 >>> regr.coef_
阵列（[941.43097333]）
>>> mean_squared_error （diabetes_y_test，diabetes_y_pred ）
3035.0601152912695
>>> r2_score （diabetes_y_test，diabetes_y_pred ）#Variance得分
0.410920728135835
>>> plt。散射（diabetes_X_test，diabetes_y_test，color = 'lavender' ）
<matplotlib.collections.PathCollection对象位于0x0584FF70>
>>> plt。情节（diabetes_X_test，diabetes_y_pred，color = 'pink' ，linewidth = 3 ）
[<matplotlib.lines.Line2D对象位于0x0584FF30>]
（[]，<a 0 of text xticklabel objects>）
（[]，<a 0 of text yticklabel objects>）
Python机器学习算法 - 线性回归
2 Logistic回归
Logistic回归是一种受监督的分类Python机器学习算法，可用于估计团圆值，如0/1，是/否和真/假。这是基于一组给定的自变量。我们运用逻辑函数来预测事情的概率，这给出了0到1之间的输入。
虽然它说'回归'，但这实践上是一种分类算法。Logistic回归将数据拟合到logit函数中，也称为logit回归。让我们描画一下。
>>>将numpy导入为np >>>将matplotlib.pyplot导入为plt >>>来自sklearn import linear_model >>> XMIN，XMAX = - 7 ，7 #TEST集; 高斯噪声的直线 >>> n_samples = 77 >>> np.random。种子（0 ） >>> x = np.random。正常（size = n_samples ） >>> y = （x> 0 ）。astype （np.float ） >>> x [ x> 0 ] * = 3 >>> x + =。4 * np.random。正常（size = n_samples ） >>> x = x [ ：，np.newaxis ] >>> clf = linear_model。LogisticRegression （C = 1e4 ）#Classifier >>> clf。合适（x，y ） >>> plt。图（1 ，figsize = （3 ，4 ）） <图大小与300x400 0 轴> >>> plt。clf （） >>> plt。散射（X。拆纱（）中，Y，颜色= '薰衣草' ，ZORDER = 17 ）
<matplotlib.collections.PathCollection对象位于0x057B0E10>
>>> x_test = np。linspace （- 7 ，7 ，277 ） >>> def model （x ）： 前往1 / （1个+ NP。EXP （-x ）） >>> loss = model （x_test * clf.coef_ + clf.intercept_ ）。拉威尔（） >>> plt。plot （x_test，loss，color = 'pink' ，linewidth = 2.5 ）
[<matplotlib.lines.Line2D对象位于0x057BA090>]
>>> ols = linear_model。LinearRegression （） >>> ols。合适（x，y ）
LinearRegression（copy_X = True，fit_intercept = True，n_jobs = 1，normalize = False）
>>> plt。plot （x_test，ols.coef_ * x_test + ols.intercept_，linewidth = 1 ）
[<matplotlib.lines.Line2D对象位于0x057BA0B0>]
>>> plt。axhline （。4 ，颜色= ” 0.4' ）
<matplotlib.lines.Line2D对象位于0x05860E70>
文本（0,0.5， 'Y'）
文本（0.5,0， 'X'）
>>> plt。xticks （范围（- 7 ，7 ）） >>> plt。yticks （[ 0 ，0.4 ，1 ] ） >>> plt。ylim （- 。25 ，1.25 ）
（-0.25,1.25）
（-4,10）
>>> plt。图例（（'Logistic回归' ，'线性回归' ），loc = '右下' ，fontsize = 'small' ）
<matplotlib.legend.Legend对象位于0x057C89F0>
机器学习算法 - Logistic Regreesion
3。决策树
决策树属于受监督的Python机器学习学习，并且用于分类和回归 - 虽然次要用于分类。此模型接受一个实例，遍历树，并将重要特征与确定的条件语句停止比较。是下降到左子分支还是右分支取决于结果。通常，更重要的功能更接近根。
这种Python机器学习算法可以对分类和延续因变量起作用。在这里，我们将人口分成两个或更多个同类集。让我们看看这个算法 -
>>>来自sklearn.cross_validation import train_test_split >>>来自sklearn.tree导入DecisionTreeClassifier >>>来自sklearn.metrics import accuracy_score >>>来自sklearn.metrics import classification_report >>> def importdata （）：#Importing data balance_data = PD。read_csv （ 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-' + 'databases / balance-scale / balance-scale.data' ， sep = '，' ，header = None ） print （len （balance_data ）） print （balance_data.shape ） 打印（balance_data。头（）） return balance_data >>> def splitdataset （balance_data ）：# Splitting 数据 x = balance_data.values [ ：，1 ：5 ] y = balance_data.values [ ：，0 ] x_train，x_test，y_train，y_test = train_test_split （ x，y，test_size = 0.3 ，random_state = 100 ） 前往x，y，x_train，x_test，y_train，y_test >>> def train_using_gini （x_train，x_test，y_train ）：#gining with giniIndex clf_gini = DecisionTreeClassifier （criterion = “ gini ” ， random_state = 100 ，max_depth = 3 ，min_samples_leaf = 5 ） clf_gini。合适（x_train，y_train ） 前往clf_gini >>> def train_using_entropy （x_train，x_test，y_train ）：#Training with entropy clf_entropy = DecisionTreeClassifier （ criterion = “entropy” ，random_state = 100 ， max_depth = 3 ，min_samples_leaf = 5 ） clf_entropy。合适（x_train，y_train ） 前往clf_entropy >>> def 预测（x_test，clf_object ）：＃制造预测 y_pred = clf_object。预测（x_test ） print （f “预测值：{y_pred}” ） 前往y_pred >>> def cal_accuracy （y_test，y_pred ）：＃计算准确性 print （confusion_matrix （y_test，y_pred ）） 打印（accuracy_score （y_test，y_pred ）* 100 ） print （classification_report （y_test，y_pred ）） >>> data = importdata （）
625
（625,5）
0 1 2 3 4
0 B 1 1 1 1
1 R 1 1 1 2
2 R 1 1 1 3
3 R 1 1 1 4
4 R 1 1 1 5
>>> x，y，x_train，x_test，y_train，y_test = splitdataset （data ） >>> clf_gini = train_using_gini （x_train，x_test，y_train ） >>> clf_entropy = train_using_entropy （x_train，x_test，y_train ） >>> y_pred_gini = 预测（x_test，clf_gini ）
Python机器学习算法 - 决策树
>>> cal_accuracy （y_test，y_pred_gini ）
[[0 6 7]
[0 67 18]
[0 19 71]]
73.40425531914893
Python机器学习算法 - 决策树
>>> y_pred_entropy = 预测（x_test，clf_entropy ）
Python机器学习算法 - 决策树
>>> cal_accuracy （y_test，y_pred_entropy ）
[[0 6 7]
[0 63 22]
[0 20 70]]
70.74468085106383
Python机器学习算法 - 决策树
4。支持向量机（SVM）
SVM是一种受监督的分类Python机器学习算法，它绘制了一条划分不同类别数据的线。在这个ML算法中，我们计算向量以优化线。这是为了确保每组中最近的点彼此相距最远。虽然你几乎总会发现这是一个线性向量，但它能够不是那样的。
在这个Python机器学习教程中，我们将每个数据项绘制为n维空间中的一个点。我们有n个特征，每个特征都具有某个坐标的值。
首先，让我们绘制一个数据集。
>>>来自sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs >>> x，y = make_blobs （n_samples = 500 ，centers = 2 ， random_state = 0 ，cluster_std = 0 .40 ） >>>将matplotlib.pyplot导入为plt >>> plt。scatter （x [ ：，0 ] ，x [ ：，1 ] ，c = y，s = 50 ，cmap = 'plasma' ）
位于0x04E1BBF0的<matplotlib.collections.PathCollection对象>
Python机器学习算法 - SVM
>>>将numpy导入为np >>> xfit = np。linspace （- 1 ，3 0.5 ） >>> plt。scatter （X [ ：，0 ] ，X [ ：，1 ] ，c = Y，s = 50 ，cmap = 'plasma' ）
<matplotlib.collections.PathCollection对象位于0x07318C90>
>>>为M，B，d在[ （1 ，0.65 ，0.33 ），（0.5 ，1.6 ，0.55 ），（- 0 0.2 ，2 0.9 ，0.2 ）] ： yfit = m * xfit + b PLT。情节（xfit，yfit，' - k' ） PLT。fill_between （xfit ，yfit - d，yfit + d，edgecolor = 'none' ， color = '＃AFFEDC' ，alpha = 0.4 ）
[<matplotlib.lines.Line2D对象位于0x07318FF0>]
<matplotlib.collections.PolyCollection对象位于0x073242D0>
[<matplotlib.lines.Line2D对象位于0x07318B70>]
<matplotlib.collections.PolyCollection对象位于0x073246F0>
[<matplotlib.lines.Line2D对象位于0x07324370>]
<matplotlib.collections.PolyCollection对象位于0x07324B30>
（-1,3.5）
Python机器学习算法 - SVM
5， 朴素贝叶斯
朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类方法。这假定预测变量之间的独立性。朴素贝叶斯分类器将假定类中的特征与任何其他特征有关。思索一个水果。这是一个苹果，假如它是圆形，红色，直径2.5英寸。朴素贝叶斯分类器将说这些特征独立地促成果实成为苹果的概率。即便功能互相依赖，这也是如此。
对于非常大的数据集，很容易构建朴素贝叶斯模型。这种模型不只非常简单，而且比许多高度复杂的分类方法表现更好。让我们建立这个。
>>>来自sklearn.naive_bayes导入GaussianNB >>>来自sklearn.naive_bayes导入MultinomialNB >>>来自sklearn导入数据集 >>>来自sklearn.metrics import confusion_matrix >>>来自sklearn.model_selection import train_test_split >>> iris =数据集。load_iris （） >>> x = iris.data >>> y = iris.target >>> x_train，x_test，y_train，y_test = train_test_split （x，y，test_size = 0 .3 ，random_state = 0 ） >>> gnb = GaussianNB （） >>> MNB = MultinomialNB （） >>> y_pred_gnb = gnb。合适（x_train，y_train ）。预测（x_test ） >>> cnf_matrix_gnb = confusion_matrix （y_test，y_pred_gnb ） >>> cnf_matrix_gnb
数组（[[16,0,0]，
[0,18,0]，
[0,0,11]]，dtype = int64）
>>> y_pred_mnb = mnb。合适（x_train，y_train ）。预测（x_test ） >>> cnf_matrix_mnb = confusion_matrix （y_test，y_pred_mnb ） >>> cnf_matrix_mnb
数组（[[16,0,0]，
[0,0,18]，
[0,0,11]]，dtype = int64）
6。kNN（k-Nearest Neighbors）
这是一种用于分类和回归的Python机器学习算法 - 次要用于分类。这是一种监督学习算法，它思索不同的质心并运用通常的欧几里德函数来比较间隔。然后，它分析结果并将每个点分类到组以优化它以放置一切最接近的点。它运用其邻居k的多数票对新案件停止分类。它分配给一个类的状况是其K个最近邻居中最常见的一个。为此，它运用间隔函数。
I,对整个数据集停止培训和测试
>>>来自sklearn.datasets import load_iris >>> iris = load_iris （） >>> x = iris.data >>> y = iris.target >>>来自sklearn.linear_model import LogisticRegression >>> logreg = LogisticRegression （） >>> logreg。合适（x，y ）
LogisticRegression（C = 1.0，class_weight = None，dual = False，fit_intercept = True，
intercept_scaling = 1，max_iter = 100，multi_class ='ovr'，n_jobs = 1，
penalty ='l2'，random_state = None，solver ='liblinear'，tol = 0.0001，
verbose = 0，warm_start = False）
array（[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
2,1,1,1,2,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,1,1，
1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2，
2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1,2,2，
2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2]]
>>> y_pred = logreg。预测（x ） >>> len （y_pred ）
150
>>>来自sklearn导入目的 >>>目的。accuracy_score （y，y_pred ）
0.96
>>>来自sklearn.neighbors导入KNeighborsClassifier >>> knn = KNeighborsClassifier （n_neighbors = 5 ） >>> knn。合适（x，y ）
KNeighborsClassifier（algorithm ='auto'，leaf_size = 30，metric ='minkowski'，
metric_params =无，n_jobs = 1，n_neighbors = 5，p = 2，
权重=“平均”）
>>> y_pred = knn。预测（x ） >>>目的。accuracy_score （y，y_pred ）
0.9666666666666667
>>> knn = KNeighborsClassifier （n_neighbors = 1 ） >>> knn。合适（x，y ）
KNeighborsClassifier（algorithm ='auto'，leaf_size = 30，metric ='minkowski'，
metric_params =无，n_jobs = 1，n_neighbors = 1，p = 2，
权重=“平均”）
>>> y_pred = knn。预测（x ） >>>目的。accuracy_score （y，y_pred ）
1.0
II。分裂成火车/测试
（150,4）
（150）
>>>来自sklearn.cross_validation import train_test_split >>> x.shape
（150,4）
（150）
>>>来自sklearn.cross_validation import train_test_split >>> x_train，x_test，y_train，y_test = train_test_split （x，y，test_size = 0.4 ，random_state = 4 ） >>> x_train.shape
（90,4）
（60,4）
（90）
（60）
>>> logreg = LogisticRegression （） >>> logreg。合适（x_train，y_train ） >>> y_pred = knn。预测（x_test ） >>>目的。accuracy_score （y_test，y_pred ）
0.9666666666666667
>>> knn = KNeighborsClassifier （n_neighbors = 5 ） >>> knn。合适（x_train，y_train ）
KNeighborsClassifier（algorithm ='auto'，leaf_size = 30，metric ='minkowski'，
metric_params =无，n_jobs = 1，n_neighbors = 5，p = 2，
权重=“平均”）
>>> y_pred = knn。预测（x_test ） >>>目的。accuracy_score （y_test，y_pred ）
0.9666666666666667
>>> k_range = 范围（1 ，26 ） >>>得分= [ ] >>> for k in k_range： knn = KNeighborsClassifier （n_neighbors = k ） KNN。合适（x_train，y_train ） y_pred = knn。预测（x_test ） 分数。追加（目的。accuracy_score （y_test，y_pred ）） >>>分数
[0.95，0.95，0.9666666666666667，0.9666666666666667，0.9666666666666667，0.9833333333333333，0.9833333333333333，0.9833333333333333，0.9833333333333333，0.9833333333333333，0.9833333333333333，0.9833333333333333，0.9833333333333333，0.9833333333333333，0.9833333333333333，0.9833333333333333，0.9833333333333333，0.9666666666666667，0.9833333333333333，0.9666666666666667，0.9666666666666667，0.9666666666666667，0.9666666666666667 0.95，0.95 ]
>>>将matplotlib.pyplot导入为plt >>> plt。情节（k_range，分数）
[<matplotlib.lines.Line2D对象位于0x05FDECD0>]
>>> plt。xlabel （'k代表kNN' ）
文字（0.5,0，'k为kNN'）
>>> plt。ylabel （'测试准确度' ）
文字（0,0.5，'测试准确度'）
Python机器学习算法 - kNN（k-Nearest Neighbors）
阅读Python统计数据 - p值，相关性，T检验，KS检验
7。K-Means
k-Means是一种无监督算法，可以处理聚类成绩。它运用许多集群对数据停止分类。类中的数据点与同类组是同构的和异构的。
>>>将numpy导入为np >>>将matplotlib.pyplot导入为plt >>>来自matplotlib导入样式 >>>风格。运用（'ggplot' ） >>>来自sklearn.cluster导入KMeans >>> X = [ 1 ，5 ，1 0.5 ，8 ，1 ，9 ] >>> Y = [ 2 ，8 ，1.7 ，6 ，0 0.2 ，12 ] >>> plt。散射（x，y ）
<matplotlib.collections.PathCollection对象位于0x0642AF30>
>>> x = np。阵列（[ [ 1 ，2 ] ，[ 5 ，8 ] ，[ 1.5 ，1 0.8 ] ，[ 8 ，8 ] ，[ 1 ，0 0.6 ] ，[ 9 ，11 ] ] ） >>> kmeans = KMeans （n_clusters = 2 ） >>> kmeans。合适（x ）
KMeans（algorithm ='auto'，copy_x = True，init ='k-means ++'，max_iter = 300，
n_clusters = 2，n_init = 10，n_jobs = 1，precompute_distances ='auto'，
random_state =无，tol = 0.0001，verbose = 0）
>>> centroids = kmeans.cluster_centers_ >>> labels = kmeans.labels_ >>>质心
数组（[[1.16666667,1.46666667]，
[7.33333333,9。]]）
数组（[0,1,0,1,0,1]）
>>> colors = [ 'g。' ，'r。' ，'c。' ，'呃。' ] >>> for i in range （len （x ））： print （x [ i ] ，labels [ i ] ） PLT。plot （x [ i ] [ 0 ] ，x [ i ] [ 1 ] ，colors [ labels [ i ] ] ，markersize = 10 ）
[1。2.] 0
[<matplotlib.lines.Line2D对象位于0x0642AE10>]
[5。8.] 1
[<matplotlib.lines.Line2D对象位于0x06438930>]
[1.5 1.8] 0
[<matplotlib.lines.Line2D对象位于0x06438BF0>]
[8。8.] 1
[<matplotlib.lines.Line2D对象位于0x06438EB0>]
[1。0.6] 0
[<matplotlib.lines.Line2D对象位于0x06438FB0>]
[9. 11.] 1
[<matplotlib.lines.Line2D对象位于0x043B1410>]
>>> plt。scatter （centroids [ ：，0 ] ，centroids [ ：，1 ] ，marker = 'x' ，s = 150 ，linewidths = 5 ，zorder = 10 ）
<matplotlib.collections.PathCollection对象位于0x043B14D0>
8。Random Forest
Random Forest是决策树的集合。为了根据其属性对每个新对象停止分类，树投票给类 - 每个树提供一个分类。投票最多的分类在Random
中获胜。
>>>将numpy导入为np >>>将pylab导入为pl >>> x = np.random。平均的（1 ，100 ，1000 ） >>> y = np。log （x ）+ np.random。正常（0 ，。3 ，1000 ） >>> pl。scatter （x，y，s = 1 ，label = 'log（x）with noise' ）
<matplotlib.collections.PathCollection对象，位于0x0434EC50>
>>> pl。情节（NP。人气指数（1 ，100 ），NP。日志（NP。人气指数（1 ，100 ））中，c = 'B' ，标记= '日志（x）的函数真' ）
[<matplotlib.lines.Line2D对象位于0x0434EB30>]
文本（0.5,0， 'X'）
>>> pl。ylabel （'f（x）= log（x）' ）
文本（0,0.5， 'F（X）=日志（X）'）
<matplotlib.legend.Legend对象，位于0x04386450>
文字（0.5,1，'基本日志功能'）
Python机器学习算法 -
>>>来自sklearn.datasets import load_iris >>>来自sklearn.ensemble导入RandomForestClassifier >>>将pandas导入为pd >>>将numpy导入为np >>> iris = load_iris （） >>> df = pd。DataFrame （iris.data，columns = iris.feature_names ） >>> df [ 'is_train' ] = np.random。平均的（0 ，1 ，LEN （DF ））<=。75 >>> df [ 'species' ] = pd.Categorical。from_codes （iris.target，iris.target_names ） >>> df。头（）
萼片长度（厘米）萼片宽度（厘米）... is_train物种
0 5.1 3.5 ...真正的setosa
1 4.9 3.0 ...真正的setosa
2 4.7 3.2 ...真正的setosa
3 4.6 3.1 ...真正的setosa
4 5.0 3.6 ...假setosa
[5行x 6列]
>>> train，test = df [ df [ 'is_train' ] == True ] ，df [ df [ 'is_train' ] == False ] >>> features = df.columns [ ：4 ] >>> clf = RandomForestClassifier （n_jobs = 2 ） >>> y，_ = pd。factorize （train [ 'species' ] ） >>> clf。合适（火车[ 功能] ，y ）
RandomForestClassifier（bootstrap = True，class_weight = None，criterion ='gini'，
max_depth =无，max_features ='auto'，max_leaf_nodes =无，
min_impurity_decrease = 0.0，min_impurity_split =无，
min_samples_leaf = 1，min_samples_split = 2，
min_weight_fraction_leaf = 0.0，n_estimators = 10，n_jobs = 2，
oob_score = False，random_state = None，verbose = 0，
warm_start = FALSE）
>>> preds = iris.target_names [ clf。预测（测试[ 特征] ）] >>> pd。交叉表（test [ 'species' ] ，preds，rownames = [ 'actual' ] ，colnames = [ 'preds' ] ）
preds setosa versicolor virginica
实践
setosa 12 0 0
versicolor 0 17 2
virginica 0 1 15
所以，这就是Python机器学习算法教程。希望你喜欢。
因此，明天我们讨论了八个重要的Python机器学习算法。您以为哪一个最具潜力？希望大家多多关注，更多精彩的文章带给大家！ |
