Datawhale 集成学习 Task01 笔记
本次学习内容：
- 了解sklearn中读取数据、生成数据。
- 并简单介绍回归与分类。
- 以下案例内容采用Datawhale资料，所有函数并不在此过多赘述，详情查看下方API。
sklearn 中 所有内置数据集封装在datasets对象中，返回的对象中：
- data: 特征X的矩阵(ndarray)
- target: 因变量的向量 (ndarray)
- feature_names: 特征名称 (ndarray)
from sklearn import boston, iris
boston = datasets.load_boston() #boston 房价数据集
iris = datasets.load_iris() # iris 数据集
关于 seaborn、matplotlib绘图详见 动手数据分析
关于使用sklearn生成数据集，详见 本节 1.3 无监督学习 内容
1.1 回归
boston 房价数据集加载 + 可视化
from sklearn import datasets
boston = datasets.load_boston() # 返回一个类似于字典的类
X = boston.data
y = boston.target
features = boston.feature_names
boston_data = pd.DataFrame(X,columns=features)
boston_data["Price"] = y
boston_data.head()
sns.scatterplot(boston_data['NOX'],boston_data['Price'],color="r",alpha=0.6)
plt.title("Price~NOX")
plt.show()
1.2 分类
iris 数据集 加载 + 可视化
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
features = iris.feature_names
iris_data = pd.DataFrame(X,columns=features)
iris_data['target'] = y
iris_data.head()
# 可视化特征
marker = ['s','x','o']
for index,c in enumerate(np.unique(y)):
plt.scatter(x=iris_data.loc[y==c,"sepal length (cm)"],y=iris_data.loc[y==c,"sepal width (cm)"],alpha=0.8,label=c,marker=marker[c])
plt.xlabel("sepal length (cm)")
plt.ylabel("sepal width (cm)")
plt.legend()
plt.show()
1.3 无监督学习
sklearn 官方 API 此处
**生成月牙型非凸集
from sklearn import datasets
x, y = datasets.make_moons(n_samples=2000, shuffle=True,
noise=0.05, random_state=None)
for index,c in enumerate(np.unique(y)):
plt.scatter(x[y==c,0],x[y==c,1],s=7)
plt.show()
生成符合正态分布的聚类数据
from sklearn import datasets
x, y = datasets.make_blobs(n_samples=5000, n_features=2, centers=3)
for index,c in enumerate(np.unique(y)):
plt.scatter(x[y==c, 0], x[y==c, 1],s=7)
plt.show()
.unique(y)):
plt.scatter(x[yc, 0], x[yc, 1],s=7)
plt.show()
[外链图片转存中...(img-1DH7rCY7-1626444247862)]