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机器学习01

news 来源：原创 2024/9/30 3:24:49

机器学习

机器学习库

scikit-learn，tensorflow

机器学习框架：
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什么是机器学习？

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数据集的组成

机器学习的数据：csv文件

可用数据集：
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常用数据集数据的结构：特征值+目标值。
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根据特征找目标（进行判断）。
注：有些数据集可以没有目标值。

特征工程

特征工程是什么？
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安装Scikit-learn：

pip3 install Scikit-learn

要在python安装目录下找到script，进行安装
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输入以下指令判断是否安装成功。

import sklearn

注：安装前需要numpy，pandas等库

字典特征数据抽取

也就是转化为数字值，方便计算机识别
在这里插入图片描述
流程：

from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer

def dictvet():
    dict=DictVectorizer()    #实例化

    #传的是列表数据
    data=dict.fit_transform([{"city":"北京","温度":100},{"city":"上海","温度":60},
                             {"city":"广州","温度":30}])

    print(dict.get_feature_names_out()) #得到特征值
    
    print(data)  #默认返回一个sparse矩阵
    #字典类型抽取：把字典中一些类别数据，分别进行转化为特征，使用one-hot编码，数字不需要变
    #如果是数组类型数据，有类别，先转化为字典，在进行抽取


    return None


dictvet()

运行结果：
['city=上海' 'city=北京' 'city=广州' '温度']
  (0, 1)	1.0
  (0, 3)	100.0
  (1, 0)	1.0
  (1, 3)	60.0
  (2, 2)	1.0
  (2, 3)	30.0

from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer

def dictvet():
    dict=DictVectorizer(sparse=False)  
    data=dict.fit_transform([{"city":"北京","温度":100},{"city":"上海","温度":60},
                            {"city":"广州","温度":30}])
    print(data)
      return None


dictvet()
运行结果：
[[  0.   1.   0. 100.]
 [  1.   0.   0.  60.]
 [  0.   0.   1.  30.]]

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文本特征数据抽取

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和字典特征抽取大同小异。

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer  #导入包
def countvec():
    cv=CountVectorizer() #实例化
    #传列表类型
    data=cv.fit_transform(["Life is short,i like python","Life is too long,i dislike python"])

    print(cv.get_feature_names_out()) #得出统计文章中所有的词，重复的只看做一次，单个字母不统计
    print(data)  #也是返回sparse矩阵，但是CountVectorizer api没有sparse参数，所以只能通过toarray将sparse转为数组形式
    print(data.toarray())
countvec()

运行结果：
['dislike' 'is' 'life' 'like' 'long' 'python' 'short' 'too']
  (0, 2)	1
  (0, 1)	1
  (0, 6)	1
  (0, 3)	1
  (0, 5)	1
  (1, 2)	1
  (1, 1)	1
  (1, 5)	1
  (1, 7)	1
  (1, 4)	1
  (1, 0)	1
[[0 1 1 1 0 1 1 0]
 [1 1 1 0 1 1 0 1]]

对于中文文章：
应该先进行分词操作，使用jieba库
下载：

pip3 install jieba

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer  #导入包
import jieba
def hanzivec():
    dv = CountVectorizer()  # 实例化
    data1 = dv.fit_transform([' '.join(list(jieba.cut("人生苦短,及时行乐"))),
                              ' '.join(list(jieba.cut("不以物喜,不以己悲")))]) #' '.join()转化为字符串
    # 使用jieba进行分词,还需要转化为列表类型,再转化为字符串类型
    print(dv.get_feature_names_out())  # 对于中文不支持这种抽取，因为不能表达出这篇文章的主题，先进行分词，
    # 再进行抽取，英文不需要分词
    print(data1)
    print(data1.toarray())

运行结果：
['不以' '不以己' '人生' '及时行乐' '物喜' '苦短']
  (0, 2)	1
  (0, 5)	1
  (0, 3)	1
  (1, 0)	1
  (1, 4)	1
  (1, 1)	1
[[0 0 1 1 0 1]
 [1 1 0 0 1 0]]

#若得到的列表相差不大，我们就可以进行预测