在数据科学的领域里，Python的Scikit-learn库是一个不可或缺的工具。它不仅提供了学习、执行和改进机器学习模型的途径，而且以其灵活性和易于理解的文档，成为了Python中最流行的机器学习库。本文将分享一些Scikit-learn的高级技巧和窍门，帮助更有效地构建模型。
Scikit-learn库，被誉为数据科学库中的瑞士军刀，是数据科学工具箱中不可或缺的一部分。它能够帮克服看似不可逾越的障碍。个人非常喜欢使用Scikit-learn库，因为它提供了大量的灵活性。如果对Scikit-learn还不够熟悉，可以参加这个免费的课程，它将带深入了解这个Python库，并为机器学习之旅做好准备。
本文是数据科学技巧与窍门系列的第五部分，强烈建议阅读前几篇文章，以提高数据科学或分析效率。
也将学习成果转化为了一个免费的课程，可以查看：数据科学技巧与窍门。如果有自己的数据科学技巧与窍门，可以在GitHub仓库上分享：数据科学技巧与窍门。
本文将介绍以下Scikit-learn技巧与窍门，涵盖数据科学中的各个方面：
让从数据这个最基础的组件开始。可以使用Scikit-learn的make_regression()函数生成自己的随机数据来进行线性回归。这在调试算法或需要一个小的随机数据集时非常有用。这个函数的优势在于它让完全控制数据的行为。
# 为线性回归生成虚拟数据的代码示例
from sklearn.datasets import make_regression
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=0.1)
很多时候坚持使用简单和传统的方法来插补缺失值，例如使用均值/中位数回归和众数分类问题。但为什么要限制自己，而不使用更高级的方法呢？IterativeImputer是一种多变量插补方法，即使用整个特征集来估计缺失值。
# 使用迭代插补器插补缺失值的代码示例
from sklearn.experimental import enable_iterative_imputer
from sklearn.impute import IterativeImputer
imputer = IterativeImputer(max_iter=10, random_state=0)
有多种方法可以选择模型的特征，但最喜欢的函数是Scikit-learn的SelectFromModel。这是一个基于重要性权重选择特征的元变换器。可以选择一系列估计器，但请记住，估计器必须在拟合后具有feature_importances_或coef_属性。
# 使用SelectFromModel选择特征的代码示例
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
estimator = ... # 一个已经拟合的模型
selector = SelectFromModel(estimator, prefit=True)
如何评估机器学习模型？比较基础是什么？解决方案是一个基线模型。基线模型是用非常简单和基本的规则构建的。构建基线模型后，会转向制作比基线模型表现更好的复杂解决方案。Scikit-learn提供了一个非常简单的函数来完成这项工作——DummyClassifier。
# 构建基线模型的代码示例
from sklearn.dummy import DummyClassifier
clf = DummyClassifier(strategy='most_frequent')
Scikit-learn最新版本中新增了一个非常直观且可定制的混淆矩阵函数——plot_confusion_matrix。
# 绘制混淆矩阵的代码示例
from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix
plot_confusion_matrix(classifier, X_test, y_test)
# 预处理异构列数据的代码示例
from sklearn.compose import ColumnTransformer
preprocessor = ColumnTransformer(
transformers=[
('num', StandardScaler(), numerical_cols),
('cat', OneHotEncoder(), categorical_cols)
]
)
# 使用Pickle保存模型的代码示例
import pickle
with open('sklearn_model.pkl', 'wb') as file:
pickle.dump(clf, file)