Автор оригинала: Pankaj Kumar.
Scikit Survey
Проект Scikit-Learn выгнал в качестве Google летом кода (также известный как GSOC) проектом Дэвида Курнапо как Scikits.learn. Это получает свое название от «Scikit», отдельного третьей стороннего продления к Scipy.
Python Scikit – учиться
Scikit написан в Python (большинство из него), а некоторые его основные алгоритмы написаны в Cython для еще лучшей производительности.
Scikit-Learn используется для создания моделей, и не рекомендуется использовать его для чтения, манипулирования и суммирования данных, так как для этой цели доступны лучшие рамки.
Это открытый источник и выпущен под лицензией BSD.
Установите Scikit Learn
Scikit предполагает, что у вас есть бегущая платформа Python 2.7 или выше с Numpy (1.8.2 и выше) и Scipy (0.13.3 и выше) пакетами на вашем устройстве. Как только у нас установлены эти пакеты, мы можем продолжить установку.
Для установки PIP запустите следующую команду в терминале:
pip install scikit-learn
Если вам нравится Кондей , Вы также можете использовать CODA для установки пакета, выполните следующую команду:
conda install scikit-learn
Использование Scikit-Learn
Как только вы закончите установку, вы можете легко использовать Scikit – узнайте легко в своем коде Python, импортируя его как:
import sklearn
Scikit Узнайте набор данных загрузки
Давайте начнем с загрузки набора данных для игры. Давайте загрузим простой набор данных с именем IRIS. Это набор данных цветка, он содержит 150 наблюдений о различных измерениях цветка. Давайте посмотрим, как загрузить набор данных, используя Scikit-Suart.
# Import scikit learn from sklearn import datasets # Load data iris= datasets.load_iris() # Print shape of data to confirm data is loaded print(iris.data.shape)
Мы печатаем форму данных для легкостей, вы также можете распечатать все данные, если хотите, чтобы запускать коды, дает вывод, как это:
Scikit Учитесь SVM – обучение и прогнозирование
Теперь мы загрузили данные, давайте попробуем изучить из него и прогнозировать новые данные. Для этого мы должны создать оценку, а затем вызовите его метод FIT.
from sklearn import svm from sklearn import datasets # Load dataset iris = datasets.load_iris() clf = svm.LinearSVC() # learn from the data clf.fit(iris.data, iris.target) # predict for unseen data clf.predict([[ 5.0, 3.6, 1.3, 0.25]]) # Parameters of model can be changed by using the attributes ending with an underscore print(clf.coef_ )
Вот что мы получаем, когда мы запускаем этот скрипт:
Scikit Узнайте линейную регрессию
Создание различных моделей довольно просто, используя Scikit-Suart. Начнем с простого примера регрессии.
#import the model from sklearn import linear_model reg = linear_model.LinearRegression() # use it to fit a data reg.fit ([[0, 0], [1, 1], [2, 2]], [0, 1, 2]) # Let's look into the fitted data print(reg.coef_)
Запуск модели должен вернуть точку, которая может быть нанесена на одной линии:
К-ближайший соседний классификатор
Давайте попробуем простую классификацию алгоритма. Этот классификатор использует алгоритм, основанный на шариковых деревьях для представления учебных образцов.
from sklearn import datasets # Load dataset iris = datasets.load_iris() # Create and fit a nearest-neighbor classifier from sklearn import neighbors knn = neighbors.KNeighborsClassifier() knn.fit(iris.data, iris.target) # Predict and print the result result=knn.predict([[0.1, 0.2, 0.3, 0.4]]) print(result)
Давайте запустим результаты классификатора и проверки, классификатор должен вернуться 0. Давайте попробуем пример:
K-означает кластеризацию
Это самый простой алгоритм кластеризации. Набор разделен на кластеры «К», и каждое наблюдение присваивается кластеру. Это сделано итеративно, пока кластеры не сходится.
Мы создадим одну такую модель кластеризации в следующей программе:
from sklearn import cluster, datasets # load data iris = datasets.load_iris() # create clusters for k=3 k=3 k_means = cluster.KMeans(k) # fit data k_means.fit(iris.data) # print results print( k_means.labels_[::10]) print( iris.target[::10])
При запуске программы мы увидим отдельные кластеры в списке. Вот вывод для приведенного выше фрагмента кода:
Заключение
В этом руководстве мы видели, что Scikit-Learn позволяет легко работать с несколькими алгоритмами машинного обучения. Мы видели примеры регрессии, классификации и кластеризации.
Scikit-Learn все еще находится на этапе развития и разрабатывается и поддерживается добровольцами, но очень популярна в сообществе. Иди и попробуйте свои собственные примеры.