scikit learn文件學習筆記

（一）、獲取資料，處理資料

# -*- coding: utf-8 -*-

#（一）載入資料
import numpy as np
import urllib
url = ""
raw_data = urllib.urlopen(url)
dataset = np.loadtxt(raw_data,delimiter=',')#讀入資料，用逗號分隔
x = dataset[:,0:7] #把0到7列全部行存入x
y = dataset[:,8] #第八列存入y
#（二）資料歸一化
from sklearn import preprocessing #呼叫sklearn機器學習庫,預處理資料
scaled_x = preprocessing.scale(x)
normalized_x = preprocessing.normalize(x)
standardized_x = preprocessing.scale(x)
#（三）特徵選擇
from sklearn import metrics
from sklearn.ensemble import extratreesclassifier
model = extratreesclassifier()
model.fit(x,y)
print(model.feature_importances_)#反饋每個特徵重要程度

（二）常見演算法的使用

(1)邏輯回歸

from sklearn import metrics

from sklearn.ensemble import extratreesclassifier
model = extratreesclassifier()
model.fit(x,y)
print(model.feature_importances_)#反饋每個特徵重要程度
from sklearn.linear_model import logisticregression #回歸模型中呼叫邏輯回歸
model = logisticregression()
model.fit(x,y)
print ('model')
print model
#進行**
expected = y #正確答案，期望
predicted = model.predict(x)
#訓練模型
print ('result')
print (metrics.classification_report(expected,predicted))#輸出結果
print (metrics.confusion_matrix(expected,predicted))

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