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简介
sklearn自带了一些标准数据集，用于分类问题的 iris 和 digits。用于回归问题的boston房价数据集。
导入数据集
from sklearn import datasets
from sklearn import datasets
自带的数据都放在datasets里面
iris = datasets.load_iris()
digits = datasets.load_digits()
datasets 是dict类型的对象，包含数据和元数据信息。数据放在.data里，标签放在.target里。
type(iris.data)
numpy.ndarray
.data里放的是特征的信息
print "iris.data.dtype: ",iris.data.dtype
print "iris.data.shape: ",iris.data.shape
print "iris.data.ndim: ",iris.data.ndim
print "--------------------------------"
print iris.data[0:5]
iris.data.dtype: float64
iris.data.shape: (150, 4)
iris.data.ndim: 2
--------------------------------
[[ 5.1 3.5 1.4 0.2]
[ 4.9 3. 1.4 0.2]
[ 4.7 3.2 1.3 0.2]
[ 4.6 3.1 1.5 0.2]
[ 5. 3.6 1.4 0.2]]
.target里放的是标签信息
print "iris.target.dtype: ",iris.target.dtype
print "iris.target.shape: ",iris.target.shape
print "iris.target.ndim: ",iris.target.ndim
print "--------------------------------"
print iris.target[0:5]
iris.target.dtype: int64
iris.target.shape: (150,)
iris.target.ndim: 1
--------------------------------
[0 0 0 0 0]
type(digits)
sklearn.datasets.base.Bunch
print "digits.data.dtype: ",digits.data.dtype
print "digits.data.shape: ",digits.data.shape
print "digits.data.ndim: ",digits.data.ndim
print "--------------------------------"
print digits.data[0:5]
digits.data.dtype: float64
digits.data.shape: (1797, 64)
digits.data.ndim: 2
--------------------------------
[[ 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.]
[ 0. 0. 0. 12. 13. 5. 0. 0. 0. 0. 0. 11. 16. 9.
0. 0. 0. 0. 3. 15. 16. 6. 0. 0. 0. 7. 15. 16.
16. 2. 0. 0. 0. 0. 1. 16. 16. 3. 0. 0. 0. 0.
1. 16. 16. 6. 0. 0. 0. 0. 1. 16. 16. 6. 0. 0.
0. 0. 0. 11. 16. 10. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 4. 15. 12. 0. 0. 0. 0. 3. 16. 15. 14.
0. 0. 0. 0. 8. 13. 8. 16. 0. 0. 0. 0. 1. 6.
15. 11. 0. 0. 0. 1. 8. 13. 15. 1. 0. 0. 0. 9.
16. 16. 5. 0. 0. 0. 0. 3. 13. 16. 16. 11. 5. 0.
0. 0. 0. 3. 11. 16. 9. 0.]
[ 0. 0. 7. 15. 13. 1. 0. 0. 0. 8. 13. 6. 15. 4.
0. 0. 0. 2. 1. 13. 13. 0. 0. 0. 0. 0. 2. 15.
11. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 12. 12. 1. 0. 0. 0.
0. 0. 1. 10. 8. 0. 0. 0. 8. 4. 5. 14. 9. 0.
0. 0. 7. 13. 13. 9. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 1. 11. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 7. 8. 0.
0. 0. 0. 0. 1. 13. 6. 2. 2. 0. 0. 0. 7. 15.
0. 9. 8. 0. 0. 5. 16. 10. 0. 16. 6. 0. 0. 4.
15. 16. 13. 16. 1. 0. 0. 0. 0. 3. 15. 10. 0. 0.
0. 0. 0. 2. 16. 4. 0. 0.]]
print "digits.target.dtype: ",digits.target.dtype
print "digits.target.shape: ",digits.target.shape
print "digits.target.ndim: ",digits.target.ndim
print "--------------------------------"
print digits.target[0:5]
digits.target.dtype: int64
digits.target.shape: (1797,)
digits.target.ndim: 1
--------------------------------
[0 1 2 3 4]
digits是手写字数据集，可以通过images选择加载8*8的矩阵图片
digits.images[1]
array([[ 0., 0., 0., 12., 13., 5., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 11., 16., 9., 0., 0.],
[ 0., 0., 3., 15., 16., 6., 0., 0.],
[ 0., 7., 15., 16., 16., 2., 0., 0.],
[ 0., 0., 1., 16., 16., 3., 0., 0.],
[ 0., 0., 1., 16., 16., 6., 0., 0.],
[ 0., 0., 1., 16., 16., 6., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 11., 16., 10., 0., 0.]])
学习和预测
在scikit-learn里面，一个分类模型有两个主要的方法：fit(X,y)和predict(T)
这里我们用svm做例子，看怎么使用。
from sklearn import svm
clf = svm.SVC(gamma=0.001,C=100.)
选择模型的参数
在我们这个例子里面，我们使用手工设置参数，此外还可以使用网格搜索(grid search)和交叉验证(cross validation)来选择参数.
现在我们的模型就是 clf。它是一个分类器。现在让模型可以进行分类任务，先要让模型学习。这里就是把训练数据集放到fit函数里，这么把digits数据集最后一个记录当作test dataset,前面1796个样本当作training dataset
clf.fit(digits.data[:-1],digits.target[:-1])
SVC(C=100.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
decision_function_shape=None, degree=3, gamma=0.001, kernel='rbf',
max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True,
tol=0.001, verbose=False)
现在用学习好的模型预测最后一个样本的标签
print "prediction: ", clf.predict(digits.data[-1:])
print "actual: ",digits.target[-1:]
prediction: [8]
actual: [8]
保存模型
通过pickle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,
decision_function_shape=None, degree=3, gamma='auto', kernel='rbf',
max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True,
tol=0.001, verbose=False)
保存上面的模型
import pickle
s = pickle.dumps(clf)
读取保存的模型
clf2 = pickle.loads(s)
print "prediction: ",clf2.predict(X[0:1])
print "actual: ",y[0:1]
prediction: [0]
actual: [0]
此外，可以使用joblib代替pickle(joblib.dump & joblib.load)。joblib对大的数据很有效，但是只能保存的硬盘，而不是一个string对象里。
用joblib保存模型
from sklearn.externals import joblib
joblib.dump(clf,"filename.pkl")
['filename.pkl',
'filename.pkl_01.npy',
'filename.pkl_02.npy',
'filename.pkl_03.npy',
'filename.pkl_04.npy',
'filename.pkl_05.npy',
'filename.pkl_06.npy',
'filename.pkl_07.npy',
'filename.pkl_08.npy',
'filename.pkl_09.npy',
'filename.pkl_10.npy',
'filename.pkl_11.npy']
读取joblib保存的模型
clf3 = joblib.load("filename.pkl")
print "prediction: ",clf3.predict(X[0:1])
print "actual: ",y[0:1]
prediction: [0]
actual: [0]
注意：
joblib返回一系列的文件名，是因为模型里面的每一个numpy矩阵都保存在独立的文件里，并且要在相同的路径下面，再次读取的时候才能成功。
协议
sklearn 有如下几点规则，保证其能正常工作。
类型转换
除非特别指定，否则都会自动转换到 float64
import numpy as np
from sklearn import random_projection
rng = np.random.RandomState(0)
X = rng.rand(10,2000)
X = np.array(X,dtype='float32')
X.dtype
dtype('float32')
transformer = random_projection.GaussianRandomProjection()
X_new = transformer.fit_transform(X)
X_new.dtype
dtype('float64')
X本来是float32类型，通过fit_transform(X)转换到float64
回归的结果被转换成float64,分类的数据类型不变。
from sklearn import datasets
from sklearn.svm import SVC
iris = datasets.load_iris()
clf = SVC()
# 回归
clf.fit(iris.data, iris.target)
print u"回归结果:",list(clf.predict(iris.data[:3]))
# 分类
clf.fit(iris.data, iris.target_names[iris.target])
print u"分类结果:",list(clf.predict(iris.data[:3]))
回归结果: [0, 0, 0]
分类结果: ['setosa', 'setosa', 'setosa']
回归用的是iris.target,分类用的是iris.target_names
重新训练和更新超参数
模型的超参数在模型训练完成以后仍然可以更新，通过sklearn.pipeline.Pipeline.set_params方法。多次调用fit会覆盖前面训练的模型。
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
rng = np.random.RandomState(0)
X = rng.rand(100, 10)
y = rng.binomial(1, 0.5, 100)
X_test = rng.rand(5, 10)
clf = SVC()
clf.set_params(kernel="linear").fit(X,y)
SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
decision_function_shape=None, degree=3, gamma='auto', kernel='linear',
max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True,
tol=0.001, verbose=False)
clf.predict(X_test)
array([1, 0, 1, 1, 0])
clf.set_params(kernel='rbf').fit(X, y)
SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
decision_function_shape=None, degree=3, gamma='auto', kernel='rbf',
max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True,
tol=0.001, verbose=False)
clf.predict(X_test)
array([0, 0, 0, 1, 0])
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