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探索多类分类问题的 scikit-learn 模型

释放双眼,带上耳机,听听看~!
本文通过使用 scikit-learn 库和多类分类数据集,探索了不同复杂度的机器学习模型,并通过超参数调整和随机搜索算法来优化模型性能。

大家好,我是小寒。

原文链接

scikit-learn 是用 Python 构建机器学习最常用的库之一。它的受欢迎程度可归因于其简单且一致的代码结构,这对初学者很友好。

该库包含多个用于分类、回归和聚类的机器学习模型。

在本文中,我们将通过各种算法探索多类分类问题。让我们深入研究并构建我们的 scikit-learn 模型。

安装 scikit-learn 库

pip install scikit-learn

加载数据集

使用 scikit-learn 自带的 “Wine” 数据集。该数据集共有 178 个样本和 3 个类别。

探索多类分类问题的 scikit-learn 模型

切分训练和测试数据

保留 67% 的数据用于训练,其余 33% 用于测试。

探索多类分类问题的 scikit-learn 模型

我们将试验 5 种不同复杂度的模型,并在我们的数据集上评估它们的结果。

训练模型

逻辑回归

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KNN

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朴素贝叶斯

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决策树

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随机森林

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在这个算法中,我们进行了一些超参数调整以达到最佳精度。

我们定义了一个参数网格,其中包含多个值供每个参数选择。

此外,我们使用随机搜索算法来搜索模型的最佳参数空间。

最后,我们将获得的参数提供给分类器并训练模型。

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