Scikit-learn beherrschen: Ultimative Anleitung zu sklearn in Python

Scikit-learn, oft auch sklearn genannt, ist eine leistungsstarke Open-Source-Python-Bibliothek für maschinelles Lernen. Sie basiert auf NumPy, SciPy und Matplotlib und bietet einfache und effiziente Werkzeuge für Data Mining, Datenanalyse und Modellierung. Egal ob Sie Anfänger oder Experte sind, die intuitive API von sklearn macht es ideal für die Erstellung von Vorhersagemodellen. Seit seiner Veröffentlichung im Jahr 2007 hat sich sklearn zu einem Eckpfeiler des Python Data Science Ecosystems entwickelt und wird von einer lebendigen Community unterstützt. Es unterstützt sowohl überwachtes als auch unüberwachtes Lernen und ist damit vielseitig für Aufgaben wie Klassifizierung, Regression, Clustering und Dimensionalitätsreduktion einsetzbar.

Warum sklearn wählen? Die einheitliche Benutzeroberfläche, die umfangreiche Dokumentation und die breite Palette an Algorithmen - wie lineare Regression, Support-Vektor-Maschinen und Random Forests - ermöglichen ein schnelles Prototyping und einen schnellen Einsatz. In diesem Handbuch werden die Kernfunktionen von sklearn, praktische Anwendungen und fortgeschrittene Techniken vorgestellt, damit Sie maschinelles Lernen in Python beherrschen.

Erste Schritte mit Scikit-learn

Um zu beginnen, installieren Sie sklearn mit pip:

bash
pip install scikit-learn

Alternativ können Sie auch conda verwenden:

bash
conda install scikit-learn

Vergewissern Sie sich, dass Sie NumPy, SciPy und Pandas installiert haben, da diese von Ihnen abhängig sind. Eine virtuelle Umgebung (z.B. über venv oder conda) sorgt für Ordnung in Ihren Projekten. Überprüfen Sie die Installation durch Importieren von sklearn:

python
importieren sklearn
print(sklearn.__version__)

Sklearn funktioniert nahtlos in Jupyter Notebooks und macht das Experimentieren einfach. Laden Sie Beispieldatensätze, wie Iris oder Boston Housing, direkt von Sklearn herunter:

python
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()

Kernkonzepte von Scikit-learn

Die API von Sklearn dreht sich um drei Schlüsselkonzepte: Schätzer, Prädiktoren, Und Transformatoren. Ein Schätzer ist jedes Objekt, das aus Daten lernt (z. B. ein Klassifikator). Prädiktoren liefern Vorhersagen (z. B., vorhersagen() Methode), während Transformatoren die Daten vorverarbeiten (z. B. Skalierung der Merkmale). Der Arbeitsablauf folgt einem Muster aus Anpassung, Transformation und Vorhersage:

python
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
Skalierer = StandardSkalierer()
X_skaliert = scaler.fit_transform(X)

Vorverarbeitung der Daten ist entscheidend. Sklearn bietet Werkzeuge wie StandardScaler für die Normung, OneHotEncoder für kategoriale Variablen und SimpleImputer für fehlende Werte. Verwenden Sie Pipeline zur Verkettung von Vorverarbeitungs- und Modellierungsschritten:

python
from sklearn.pipeline import Pipeline
pipeline = Pipeline([('scaler', StandardScaler()), ('clf', LogisticRegression())])

Dies gewährleistet konsistente Transformationen während des Trainings und der Tests und reduziert Fehler.

Überwachtes Lernen mit sklearn

Überwachtes Lernen erfordert beschriftete Daten. Sklearn zeichnet sich durch zwei Arten aus: Klassifizierung und Regression.

• Klassifizierung: Vorhersage von Kategorien (z. B. Spam vs. Nicht-Spam). Versuchen Sie logistische Regression:
• Python

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
clf = LogisticRegression()
clf.fit(X_train, y_train)

• y_pred = clf.predict(X_test)
• Andere Algorithmen sind Support Vector Machines (SVC) und Entscheidungsbäume (DecisionTreeClassifier). Bewerten Sie Modelle mit Metriken wie Genauigkeit oder F1-Score:
• Python

from sklearn.metrics import accuracy_score

• print(genauigkeit_score(y_test, y_pred))
• Regression: Vorhersage kontinuierlicher Werte (z. B. Hauspreise). Die lineare Regression ist ein Grundnahrungsmittel:
• Python

from sklearn.linear_model import LinearRegression
reg = LinearRegression()

• reg.fit(X_train, y_train)
• Erweiterte Optionen wie Ridge oder Lasso behandeln die Regularisierung. Messen Sie die Leistung mit dem mittleren quadratischen Fehler (MSE):
• Python

from sklearn.metrics import mean_squared_error

• print(mittlerer_quadratischer_Fehler(y_test, y_pred))

Unüberwachtes Lernen mit sklearn

Unüberwachtes Lernen findet Muster in nicht beschrifteten Daten. Sklearn unterstützt Clustering und Dimensionalitätsreduktion.

• Clustering: Gruppieren Sie ähnliche Datenpunkte. K-Means ist beliebt:
• Python

from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3)

• clusters = kmeans.fit_predict(X)
• DBSCAN kann mit nicht-sphärischen Clustern bei komplexen Datensätzen besser umgehen.
• Dimensionalitätsreduktion: Reduktion der Merkmale unter Beibehaltung der Informationen. Die Hauptkomponentenanalyse (PCA) ist weit verbreitet:
• Python

from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_Komponenten=2)

• X_reduziert = pca.fit_transform(X)
• Visualisieren Sie hochdimensionale Daten mit t-SNE für explorative Analysen.

Modellauswahl und -bewertung

Um robuste Modelle zu gewährleisten, bietet sklearn Werkzeuge zur Validierung und Optimierung. Kreuzvalidierung bewertet die Generalisierung:

python
from sklearn.model_selection import cross_val_score
Ergebnisse = cross_val_score(clf, X, y, cv=5)
print(scores.mean())

Abstimmung der Hyperparameter optimiert die Modelle. Verwenden Sie GridSearchCV:

python
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10]}
grid = GridSearchCV(LogisticRegression(), param_grid, cv=5)
grid.fit(X_train, y_train)
print(grid.best_params_)

Die Aufteilung der Daten in Trainings- und Testsätze verhindert eine Überanpassung:

python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

Erweiterte Funktionen und Tipps

Die Ensemble-Methoden von Sklearn, wie Random Forest und Gradient Boosting, kombinieren Modelle für eine bessere Leistung:

python
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
rf = RandomForestClassifier(n_Schätzer=100)
rf.fit(X_train, y_train)

Umgang mit unausgewogenen Datensätzen mit Techniken wie SMOTE (über unausgewogen-lernen) oder Klassengewichte. Speichern Sie Modelle zur Wiederverwendung:

python
import joblib
joblib.dump(clf, 'model.pkl')
clf = joblib.load('model.pkl')

Merkmalsauswahl mit Wählen SieKBest oder rekursive Merkmalseliminierung (RFE) verbessert die Effizienz.

Beispiel aus der realen Welt: Vorhersage von Hauspreisen

Erstellen wir ein Regressionsmodell unter Verwendung des Datensatzes Boston Housing (oder eines ähnlichen Datensatzes, da Boston veraltet ist). Daten laden:

Python
import pandas as pd
from sklearn.datasets import fetch_california_housing
Gehäuse = fetch_california_housing()
X = pd.DataFrame(wohnung.daten, spalten=wohnungs.merkmal_namen)
y = Gehäuse.Ziel

Vorverarbeiten und trainieren:

Python
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LinearRegression

Pipeline = Pipeline([('scaler', StandardScaler()), ('reg', LinearRegression())])
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
pipeline.fit(X_train, y_train)
y_pred = pipeline.predict(X_test)
print(mittlerer_quadratischer_Fehler(y_test, y_pred))

Interpretieren Sie Koeffizienten, um die Bedeutung von Merkmalen zu verstehen. Visualisieren Sie Vorhersagen mit Matplotlib, um Einblicke zu erhalten.

Schlussfolgerung und Ressourcen

Scikit-learn vereinfacht das maschinelle Lernen mit einer einheitlichen API und robusten Tools. Von der Vorverarbeitung bis zur fortgeschrittenen Modellierung unterstützt es Datenwissenschaftler bei der effizienten Bewältigung realer Probleme. Tiefer eintauchen mit Sklearns offizielle Dokumentation, Kaggle-Wettbewerbe oder Bücher wie Hands-On Machine Learning with Scikit-learn, Keras, and TensorFlow.

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