机器学习1

目录

概念

所需的算法

鸢尾花数据集  load_iris

数据集的划分  train_test_split

特征提取  sklearn.feature_extraction

字典特征提取    DictVectorizer：

文本特征提取    CountVectorizer

中文文本特征抽取：jieba断字

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概念：

从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行分析

所需的算法：

监督学习  
回归问题：线性回归，岭回归     分类问题：分类k-近邻算法，贝叶斯分类，决策树与随机森林，逻辑回归
无监督学习：输入数据是由输入特征值所组成    聚类k-means算法

鸢尾花数据集  load_iris

from sklearn.datasets import load_iris
iris=load_iris()
print("鸢尾花数据集：\n",iris)
print("查看数据集描述：\n",iris["DESCR"])
print("查看数据集的名字:\n",iris.feature_names)
print("查看特征值：\n",iris.data,iris.data.shape)

 

 

数据集的划分  train_test_split

x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(iris.data,iris.target,test_size=0.2,random_state=22)
print("训练值的特征值：\n",x_train,x_train.shape)
print(x_test,x_test.shape)
print(y_train,y_train.shape)

 

特征提取  sklearn.feature_extraction

      概念：将任意数据转化为可用于机器学习的数字特征

字典特征提取    DictVectorizer：

   概念：把类别转换成one-hot编码 

  应用场景：类别场景非常多的时候，本身拿到的数据就是字典形式 

data=[{'city':'北京','temperature':40},{'city':'上海','temperature':35},{'city':'深圳','temperature':30}]
#实例化一个转换器类
transfer=DictVectorizer()   #转化为sparse矩阵：将非零值表现出来，提高加载效率
#调用fit_transform
data1=transfer.fit_transform(data)
print(data1)
print('特征名字:',transfer.get_feature_names_out())
transfer1=DictVectorizer(sparse=False)   #不转化为sparse矩阵
data2=transfer1.fit_transform(data)
print(data2)

 

文本特征提取    CountVectorizer

概念：将单词进行特征划分，统计出现的次数 

data=['Life is a fuking movie','I am chengguanxi']
transfer=CountVectorizer()
#调用fit_transform
data_new=transfer.fit_transform(data)
print(data_new.toarray())
print("特征名字:",transfer.get_feature_names_out())
 

 

中文文本特征抽取：jieba断字

def cut_words(text):
    return " ".join(list(jieba.cut(text)))
print(cut_words('我是中国人'))
 

 

 

data3=['我是陈冠希,我现在遇到了一帮很坏很坏的人。','我需要你们转帐300块,不，是300亿啊！']
data_newnew=[]
for sent in data3:
    data_newnew.append(cut_words(sent))
data_final=transfer.fit_transform(data_newnew)
print(data_final.toarray())
print("特征名字:",transfer.get_feature_names_out())