机器学习库scikit-learn简介（一）

一、机器学习问题                                                                                                      

通常，学习问题考虑n个样本数据集，然后预测未知数据的属性。若各个样本多于一个，例如，对于多维的条目（又称多元数据），即说有多个属性或特性。

我们可以把学习问题划分为如下几个大类：

1. 监督式学习，又分为：

• 分类
• 回归

2. 非监督式学习，

涉及到的概念：

机器学习是关于从已有的数据特性集中学习，然后应用到新的数据集。这就是为什么在通常的机器学习中评估一个算法时，把数据分为两部分。一部分为训练集（Training Set）。另一部分为测试集（Testing Set）。

二、加载例子数据集                                                                                                   

scikit-learn自带一些标准的数据集，例如iris和digits数据集用于分类，boston房价数据集用于回归

>>> from sklearn import datasets>>> iris = datasets.load_iris()>>> digits = datasets.load_digits()

数据集是一个类似于字典的对象，包含所有的数据以及一些关于数据的元数据。数据存储在.data成员中，它是一个n_samples, n_features数组。在监督式问题中，解释性变量存储在.target成员中，更多的关于不同数据集的细节在后续会进行介绍。

例如，在digits数据集中，digits.data访问用于分类digits样本的特征。

>>> print(digits.data)  [[  0.   0.   5. ...,   0.   0.   0.] [  0.   0.   0. ...,  10.   0.   0.] [  0.   0.   0. ...,  16.   9.   0.] ..., [  0.   0.   1. ...,   6.   0.   0.] [  0.   0.   2. ...,  12.   0.   0.] [  0.   0.  10. ...,  12.   1.   0.]]

digits.target给出了digits数据集的目标值。即相应的各个digit图像的数字。如下：

>>> digits.targetarray([0, 1, 2, ..., 8, 9, 8])

数据数组的形状

数据总是一个二维数组，n_sample, n_features，尽管原始数据具有不同的形状，对于digits数据集，各个原始样本是一个8x8的图像，可以使用如下访问：

>>> digits.images[0]array([[  0.,   0.,   5.,  13.,   9.,   1.,   0.,   0.],       [  0.,   0.,  13.,  15.,  10.,  15.,   5.,   0.],       [  0.,   3.,  15.,   2.,   0.,  11.,   8.,   0.],       [  0.,   4.,  12.,   0.,   0.,   8.,   8.,   0.],       [  0.,   5.,   8.,   0.,   0.,   9.,   8.,   0.],       [  0.,   4.,  11.,   0.,   1.,  12.,   7.,   0.],       [  0.,   2.,  14.,   5.,  10.,  12.,   0.,   0.],       [  0.,   0.,   6.,  13.,  10.,   0.,   0.,   0.]])

三、学习和预测                                                                                                         

在digits数据集中，其任务就是来预测，给定一个图像，它表示的数字是多少？我们给定各个样本十个可能的类（数字0到9），通过估计器来预测未知的样本属于哪个类别。

在scikit-learn中，用于分类的估计器是一个python对象，其实现方法fit(x, y)和predict(T)。

估计器的一个例子是sklearn.svm.SVC，其实现支持向量机分类。估计器的构造器获取参数作为模型的参数，暂时我们认为估计器是一个黑盒。

>>> from sklearn import svm>>> clf = svm.SVC(gamma=0.001, C=100.)

选择模型参数

在该例子中，我们手动设置额gamma值，一般可能会通过使用工具像grid search和cross validation来寻找最优值。

在上述例子中，我们称估计器实例clf为分类器。

现在，必须符合该模型，即必须从该模型学习，通过传递训练集到fit模型来完成。作为训练集，我们使用我们数据集中所有的图像除了最后一个。

>>> clf.fit(digits.data[:-1], digits.target[:-1])  SVC(C=100.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0, degree=3,  gamma=0.001, kernel='rbf', max_iter=-1, probability=False,  random_state=None, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False)

现在，我们可以用训练的模型来预测新值。尤其，我们可以问分类器在数据集中最后一张图像（在训练集中没有使用的那张图像）的数字是多少

>>> clf.predict(digits.data[-1])array([8])

关于手写数字的识别的完整分类问题的自理，可以见：http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/plot_digits_classification.html#example-plot-digits-classification-py

四、模型持久性                                                                                                        

在scikit中，通过使用内置的称为pickle的持久模型来保存模型

>>> from sklearn import svm>>> from sklearn import datasets>>> clf = svm.SVC()>>> iris = datasets.load_iris()>>> X, y = iris.data, iris.target>>> clf.fit(X, y)  SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0, degree=3, gamma=0.0,  kernel='rbf', max_iter=-1, probability=False, random_state=None,  shrinking=True, tol=0.001, verbose=False)>>> import pickle>>> s = pickle.dumps(clf)>>> clf2 = pickle.loads(s)>>> clf2.predict(X[0])array([0])>>> y[0]0

 在scikit的特殊例子中，可以更加对使用joblib来取代pickle感兴趣（joblib.dump&joblib.load），因为对于big data其更加有效， but can only pickle to the disk and not to a string:

>>> from sklearn.externals import joblib>>> joblib.dump(clf, 'filename.pkl')