[人工智能]pycharm中sklearn和pandas使用

一、pycharm设置

1.实用插件：

1）rainbow brackets：彩色括号
2）material theme UI：外观主题
3）idea vim：vim风格编辑器
4）中文语言包
5）csv：轻量csv文件编辑器
6）Translation：中文翻译

2.启动故障：

pycharmjava.util.concurrent.CompletionException: java.net.BindException: Address already in use: bind

解决方法1：重启
解决方法2：管理员打开cmd并执行

net stop winnat
net start winnat

二、sklearn使用

1.文档及使用帮助

英文文档
中文文档
stack overflow对应版块

2.全局设置

randomstate参数不在各函数中指定，在main函数中使用

np.random.seed(42)#设置全局伪随机种子

使结果可复制

3.分类器使用

sklearn.tree.DecisionTreeClassifier()：
参数criterion表示特征选择准则，默认gini得到CART树，entropy得到ID3树，其他参数主要用于预剪枝

sklearn.svm.SVC（LinearSVC）：分类支持向量机：核函数 径向基（线性函数）；基于 libsvm（liblinear）；多分类策略 一对一（一对多）

sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis(QuadraticDiscriminantAnalysis):线性（二次）判别分析；线性（二次）决策边界

sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier(BaggingClassifier,GradientBoostingClassifier,RandomForestClassifier)：集成分类器 AdaBoost-SAMME.R（Bagging，梯度提升，随机森林）；基分类器 CART树（一致，，一致）；集成数 最大50（10，100，100）

sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier：kNN，默认k值为5，欧氏距离，平均权重

sklearn.naive_bayes.GaussianNB：高斯分布朴素贝叶斯，用于连续变量，也可以分别假设为多项式分布和伯努利分布

from sklearn.neural_network. MLPClassifier：多层感知机，默认100隐藏层，relu激活函数，adam随机梯度下降

sklearn.linear_model.LogisticRegression(RidgeClassifier)：线性模型 逻辑回归； 基于 lbfgs算法；多类策略 OVR

4.指标使用

sklearn.model_selection.cross_validate：返回分类器运行时间和给定指标下性能，关键参数为分类器对象，样本数据，样本目标，交叉验证形式cv，指标。cv为任意形式的train/test ndarray（默认为分层5折交叉验证），指标为返回指定字符串的列表、函数、字典等。（默认为准确率）

sklearn.model_selection.cross_val_score:只返回指标性能，其他一致

三、Pandas使用

1.遍历循环读取多个csv文件

使用pathlib包

2.dataframe

drop函数：不改变原dataframe返回删除指定索引数据的新dataframe，参数:参数 columns=[索引名] axis=0or1 （0为行索引，1为列索引）

read_csv函数:读取csv文件生成dataframe，重要参数：
header=None使用自然索引，不指定会使用第一行作为列索引；error_bad_lines=False,读取的数据格式不一致时不返回错误中断程序；delimiter='分隔符':字符串，默认为逗号，不同文件会使用空格，分号分割数据，空格应当使用'delimiter=\\s+'以避免分割空格数不一致导致的格式问题

创建空dataframe：

df = pd.DataFrame(column=[index_list])#列表

在末尾插入一行列表：

df.loc[len(df)] = [value_list_row]#列表

添加一列：
dataframe是二维数据结构，可以视为｛列索引:值的列表｝的字典，添加一列直接使用

df[index] = [value_list_column]#列表

numpy的argsort函数返回索引后倒序

x = np.array([3, 1, 2])
ascending = np.argsort(x)
descending = ascending[::-1]