sklearn的基本使用
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简介
今天为大家介绍的是scikit-learn。sklearn是一个Python第三方提供的非常强力的机器学习库，它包含了从数据预处理到训练模型的各个方面。在实战使用scikit-learn中可以极大的节省我们编写代码的时间以及减少我们的代码量，使我们有更多的精力去分析数据分布，调整模型和修改超参。（sklearn为包名）
基本概括
sklearn拥有可以用于监督和无监督学习的方法，一般来说监督学习使用的更多。sklearn中的大部分函数可以归为估计器(Estimator)和转化器(Transformer)两类。
估计器(Estimator)其实就是模型，它用于对数据的预测或回归。基本上估计器都会有以下几个方法：
fit(x,y):传入数据以及标签即可训练模型，训练的时间和参数设置，数据集大小以及数据本身的特点有关
score(x,y)用于对模型的正确率进行评分(范围0-1)。但由于对在不同的问题下，评判模型优劣的的标准不限于简单的正确率，可能还包括召回率或者是查准率等其他的指标，特别是对于类别失衡的样本，准确率并不能很好的评估模型的优劣，因此在对模型进行评估时，不要轻易的被score的得分蒙蔽。
predict(x)用于对数据的预测，它接受输入，并输出预测标签，输出的格式为numpy数组。我们通常使用这个方法返回测试的结果，再将这个结果用于评估模型。
转化器(Transformer)用于对数据的处理，例如标准化、降维以及特征选择等等。同与估计器的使用方法类似:
fit(x,y):该方法接受输入和标签，计算出数据变换的方式。
transform(x):根据已经计算出的变换方式，返回对输入数据x变换后的结果（不改变x）
fit_transform(x,y) :该方法在计算出数据变换方式之后对输入x就地转换。
以上仅仅是简单的概括sklearn的函数的一些特点。sklearn绝大部分的函数的基本用法大概如此。但是不同的估计器会有自己不同的属性，例如随机森林会有Feature_importance来对衡量特征的重要性，而逻辑回归有coef_存放回归系数intercept_则存放截距等等。并且对于机器学习来说模型的好坏不仅取决于你选择的是哪种模型，很大程度上与你超参的设置有关。因此使用sklearn的时候一定要去看看官方文档，以便对超参进行调整。
举个例子
导入数据及数据预处理
sklearn的datasets中提供一些训练数据，我们可以使用这些数据来进行分类或者回归等等，以此熟悉sklearn的使用。
如下面代码所示我们读取了鸢尾属植物的分类数据集。load_iris()返回的是一个类似字典的对象通过关键字则可以获取对应的数据。
现在我们已经读取了数据，首先第一件事应当是查看数据的特点。我们可以看到标签总共有三个，所以该数据要解决的是一个三分类问题。接着我们要去查看数据特征，用pandas的DataFrame展示是一个很好选择。
我们可以看到一条数据对应了4个连续特征，接着应当查看一些数据集的缺失值的比例，这一步非常重要，如果数据集中出现缺失值，在训练模型的时候就会出现问题。
sklearn的preprocessing中有提供Imputer()处理缺失值的函数，它提供了中位数、均值、众数等策略填充缺失值。但是不同情况下处理不一定使用填充来处理缺失值。因此在遇到缺失值的时候要慎重处理。幸运的是我们这个数据集中没有缺失值，这样节省了我们处理缺失值的时间。接下来要判断数据集的样本类别是否均衡。
非常幸运，我们的样本类别的比例恰好是1:1:1,如果我们样本比例失衡严重，那么我们可能需要对失衡的比例做一些调整，例如重采样、欠采样等等。现在数据集看上去没有什么大的问题了，但是在训练之前，我们还是应当对数据进行标准化处理。
模型训练之前，我们要对数据进行预处理。sklearn中的preprocessing模块提供非常多的数据归一化的类。
标准化之后的数据不仅可以提高模型的训练速度，并且不同的标准会带来不一样的好处。
例如，z-score 标准化将样本的特征值转换到同一量纲下，使得不同特征之间有可比性。以上我们就是使用了z-score标准化，sklearn的preprocessing中还有一些其他的标准化方法，有兴趣的朋友可以查看官方文档。
训练模型
在处理好数据之后我们就可以训练模型了，以多元逻辑回归为例
这里我们的逻辑回归使用OVR多分类方法，
OvR把多元逻辑回归，看做二元逻辑回归。具体做法是，每次选择一类为正例，其余类别为负例，然后做二元逻辑回归，得到第该类的分类模型。最后得出多个二元回归模型。按照各个类别的得分得出分类结果。
模型优化
模型选择
对于一个分类任务，我们可以按照以上的图来选择一个比较合适的解决方法或者模型，但模型的选择并不是绝对的，事实上很多情况下你会去试验很多的模型，才能比较出适合该问题的模型。
数据划分
我们可以使用交叉验证或其他划分数据集的方法对数据集多次划分，以得出模型平均的性能而不是偶然结果。sklearn有很多划分数据集的方法，它们都在model_selection里面，常用的有
K折交叉验证：
KFold 普通K折交叉验证
StratifiedKFold（保证每一类的比例相等）
留一法：
LeaveOneOut （留一）
LeavePOut （留P验证，当P = 1 时变成留一法）
随机划分法：
ShuffleSplit （随机打乱后划分数据集）
StratifiedShuffleSplit （随机打乱后，返回分层划分，每个划分类的比例与样本原始比例一致）
以上方法除了留一法都有几个同样的参数：
n_splits：设置划分次数
random_state：设置随机种子
以上的划分方法各有各的优点，留一法、K折交叉验证充分利用了数据，但开销比随机划分要高，随机划分方法可以较好的控制训练集与测试集的比例。（通过设置train_size参数）。关于划分数据集的使用可以参照上面例子中的ShuffleSplit的用法，其他的函数使用方法大同小异，详细可查看官方文档。
超参的搜索
我们上面已经初步得出模型，并且效果看起来还不错，所以我们现在应该下想办法进一步优化这一个模型了。
我们在调参的时候需要将数据集分为三部分，分别是：训练集、验证集以及测试集。训练集用于模型的训练，然后我们根据验证集的结果去调整出泛化能力较强的模型，最后通过测试集得出模型的泛化能力。如果只把数据分为训练集和测试集，也许你能调出对于测试集最合适的参数，但模型的泛化能力也许并没有在测试集上表现的那么强。
由于鸢尾属植物的数据集并不大，如果将数据分为三部分的话，训练数据就太少了，可能提高不了模型的性能。在此只是简单的介绍sklearn中的调参方法。
model_seletion里面还提供自动调参的函数，以格搜索（GridSearchCV）为例。
通过传入字典，对比使用不同的参数的估计器的效果，得出最优的参数。这里是对逻辑回归的精度进行调整。另外我们还可以使用不同的指标来选择参数，不同的指标在sklearn.metrics中
特征选择
当特征特别多的时候，且有冗余的情况下，对特征进行选择不仅能使训练速度加快，还可以排除一些负面特征的干扰。sklearn的feature_seletion提供了它许多特征选取函数，目前包括单变量选择方法和递归特征消除算法。它们均为转化器，故在此不举例说明如何使用。
除了使用feature_seletion的方法选取特征外，我们也可以选择那些带有特征选择的模型进行选择特征，例如随机森林会根据特征的重要程度对特征打分。
Pineline
使用pineline可以按顺序构建从数据处理到和训练模型的整个过程。pineline中间的步骤必须转化器（对数据进行处理）。使用pineline的好处就是可以封装一个学习的过程，使得重新调用这个过程变得更加方便。中间的过程用多个二元组组成的列表表示。
上面的封装的估计器，会先用PCA将数据降至两维，在用逻辑回归去拟合。
小结
本期介绍sklearn只做简单介绍，还有一些方面没有涉及，例如特征抽取、降维等等，这些在官方文档中有详细使用方法及参数介绍。
参考来源
http://scikit-learn.org/stable/documentation.html 官方文档
https://www.jianshu.com/p/c6bfc9052325
前言
于sklearn的使用来说，目前只是想成为一名调包侠，但是调包侠起码也得知道有哪些包可以调，为此找了一些教程想快速入门，通过一番查找，终于找到了一名大佬叫做莫烦写的教程，教程短小实用，对我想快速了解sklearn来说是再适合不过了。
在教程里完成sklearn的一般使用的教程之后，为了巩固，为此写此笔记，加深理解和日后的复习。
通用模板
实例化
对于sklearn这个库来说，是用面向对象的思想来使用的。
就是每种算法都是一个对象，要使用某种算法解决问题，可以将其import进来，此时它只是个对象，只有在实例化之后才可以对数据学习和预测
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
obj = KNeighborsClassifier()
此时实例obj可以对数据训练学习之后再对数据进行预测了，但是此时并没有数据
不过sklearn中有数据供我们使用
获取数据
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
x = iris.data
y = iris.target
导入的数据是个训练集，并不能直接传递给实例对其学习，因为实例需要特征和标签才能开始学习（这个实例是这个情况的，无监督学习现在还不那么清楚是个什么样的情况）
不过特征和标签都存储在data和target标签中，可以轻松的获得
开始训练和预测
这个时候，实例有了，数据也有了，可以开始对数据训练和学习了
obj.fit(x, y)
y_pred = obj.predict(x[:4, :]
print(y - y_pred)
输出结果：
[ 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 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 0
-1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
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]
准确度还是蛮高的，到此已经完成了一个机器学习的基本过程
划分训练集
一般把训练集划分为训练集和测试集，这样来验证算法的准确性比较好
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3)
其中参数test_size=0.3代表将把训练集的30%数据当做测试集使用
现在有了训练集和测试集，重复之前的步骤，对训练集训练：
knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(x_train, y_train)
y_pred = knn.predict(x_test)
print(y_pred - y_test)
输出结果：
[ 0 0 0 0 0 -1 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 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
注意，每次运行的输出结果可能不一样
参数获取
对于每个学习到的模型，也就是一个假设函数，都有一些参数
还有预测的时候也是有参数设置的
对于这两个参数的获取，可以通过实例化后的实例的coef_,intercept_属性和get_params()获得
由于分类好像没有实例的那几个属性，换个线性回归的的模型：
from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import LinearRegression
loaded_data = datasets.load_boston()
data_X = loaded_data.data
data_y = loaded_data.target
model = LinearRegression()
model.fit(data_X, data_y)
y_pred = model.predict(data_X[:4, :])
print(model.coef_)
print(model.intercept_)
输出：
[-1.07170557e-01 4.63952195e-02 2.08602395e-02 2.68856140e+00
-1.77957587e+01 3.80475246e+00 7.51061703e-04 -1.47575880e+00
3.05655038e-01 -1.23293463e-02 -9.53463555e-01 9.39251272e-03
-5.25466633e-01]
36.49110328036133
获得训练学习时设置的参数：
print(model.get_params())
# {'n_jobs': 1, 'copy_X': True, 'normalize': False, 'fit_intercept': True}
评估模型
最经常用的评估方法，越接近于1的效果越好：
print(model.score(data_X, data_y))
