В данном уроке мы поговорим о классификации в библиотеке Scikit-learn – одной из самых популярных библиотек машинного обучения в Python. Методы классификации позволяют нам отнести объекты к одному из нескольких классов на основе их признаков.
- Загрузка данных
Прежде чем приступить к классификации, необходимо загрузить данные, с которыми мы будем работать. Для этого мы можем воспользоваться встроенными наборами данных в библиотеке Scikit-learn или загрузить данные из внешних источников. Например, можно использовать функцию load_iris() для загрузки набора данных с ирисами.
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target- Разделение данных на обучающую и тестовую выборки
Для того чтобы оценить качество работы нашей модели, мы должны разделить наши данные на обучающую и тестовую выборки. Это можно сделать с помощью функции train_test_split из модуля sklearn.model_selection.
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)- Выбор и обучение модели
После того как мы подготовили наши данные, мы можем выбрать модель для классификации. В Scikit-learn доступно множество моделей, таких как логистическая регрессия, деревья решений, метод опорных векторов и т.д. Для примера давайте обучим модель логистической регрессии.
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)- Оценка качества модели
После того, как модель обучена, необходимо оценить ее качество на тестовой выборке. Для этого можем воспользоваться различными метриками, такими как точность (accuracy), полнота (recall), точность (precision) и другие.
y_pred = model.predict(X_test)
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy: ", accuracy)- Подбор гиперпараметров
Чтобы улучшить качество модели, можно использовать метод подбора гиперпараметров. Для этого можно воспользоваться GridSearchCV из модуля sklearn.model_selection.
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {'C': [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100]}
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
best_params = grid_search.best_params_
best_model = grid_search.best_estimator_- Заключение
В этом уроке мы разобрали основные шаги по классификации данных с использованием библиотеки Scikit-learn. Помните, что выбор и обучение модели зависит от конкретной задачи и характера данных, поэтому экспериментируйте с разными моделями и параметрами, чтобы найти наилучшее решение для вашей задачи.
