數據挖掘的葵花寶典

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1、不變的招式

雖然數據分析，數據挖掘，一說預測看起來高大上，可是實際上是有套路的，預測的代碼大體都長下面這個樣子

# 1.選擇算法模型
model=new 算法模型()
# 2.開始訓練（傳入訓練集特徵train_x和訓練集結果train_y）
model.fit(train_x, train_y)
# 3.預測結果（傳入測試集test_x）
prediction=model.predic(測試集test_x)
# 4.計算準確率（對比預測結果prediction和測試集真實結果test_y）
準確率=metrics.accuracy_score(prediction, test_y)

套路說明：

1. 將已有的數據分紅兩部分，分別是訓練集 (train_x,train_y)和測試集(test_x,test_y)
2. 每一個集合都包含兩部分數據，特徵值x和結果值y
3. 選用算法模型，將訓練集(train_x,train_y)進行訓練，對測試集test_x進行預測獲得預測結果prediction
4. 將預測結果prediction和真實結果test_y進行比對，獲得預測的準確率

上面這些只是招式，其實內功都在模型上，那咱們怎麼判斷內功比較厲害呢？

2、如何判斷內功厲不厲害

模型就是內功，內功厲不厲害主要看下面這些指標，內功越強，預測的越準

1.準確率

準確率：accuracy 大部分狀況，咱們均可以使用預測的數據和真實的數據，挨個比對來得到準確率 對於正例比例極低的狀況，好比

信用卡欺詐
某些疾病的識別
恐怖分子的判斷

這種獲取的是佔很小的一部分，就須要用精確率-召回率來進行統計

2.精確率和召回率

精確率(Precision)：檢索出來的正確條目數佔檢索出來的總條目數的多少，衡量的是查準率； 召回率(Recall)：檢索出的正確的條目佔所有正確條目數的多少，衡量的是查全率 好比，推薦系統根據你的喜愛，推薦了10個商品，其中真正相關的是5個商品，在全部的商品庫中，相關的商品一共有20個，則精確率 = 5/10，召回率 = 5/20

舉個例子： 從一個大米和小麥混合的袋子裏，抓一把大米，咱們確定但願抓出來的大米越多越好(精確率高)，而後咱們還但願就是但願一把抓出來的是全部的大米(召回率高)，簡單的說就是一個找的對，一個找的全。

關於模型的原理，能夠查看從小白視角理解<數據挖掘十大算法>

3、代碼套路和技巧

1.如何獲得訓練集和測試集

咱們已經有了數據，須要將數據分紅兩部分：訓練集和測試集 好比能夠8成用來訓練，2成用來測試結果，sklearn提供了train_test_split stratify函數，能夠很是方便的爲咱們分割數據。 train_test_split 能夠幫助咱們把數據集抽取一部分做爲測試集，這樣咱們就能夠獲得訓練集和測試集。

參數

train_data：所要劃分的樣本特徵集 train_target：須要劃分的樣本結果 test_size / train_size: 測試集/訓練集的大小，若輸入小數表示比例，若輸入整數表示數據個數。 random_state：隨機數種子，若是須要重複試驗，能夠指定非0值，將保證獲得一組同樣的隨機數 shuffle：是否打亂數據的順序，再劃分，默認True。 stratify：none或者array/series類型的數據，表示按這列進行分層採樣。

2.如何搜索最優的參數

GridSearchCV是參數自動搜索模塊，只須要傳入須要要調優的參數及參數的取值範圍，它會把全部的參數都執行一遍，而後找出最優的，本質是一種窮舉法

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
# 初始化算法模型
model=算法模型()
# 設置參數值取值範圍
params={"n_estimators": range(1,11)}
# 使用GriSearchCV找出最優參數
clf=GridSearchCV(estimator=model, param_grid=params)
# 執行訓練
clf.fit(iris.data, iris.target)
# 獲得最優分數和最優參數
print("最優分數： %.4lf" %clf.best_score_)
print("最優參數：", clf.best_params_)

3.如何對數據進行規範化

StandardScaler 能夠採用Z-Score規範化數據，獲得數據規範化爲均值爲 0，方差爲1的正態分佈

train_x = StandardScaler().fit_transform(train_x)

4.如何進行流水線做業

Python 有一種 Pipeline 管道機制。管道機制就是讓咱們把每一步都按順序列下來，從而建立 Pipeline 流水線做業。每一步都採用 (‘名稱’, 步驟) 的方式來表示。 好比咱們能夠把數據規範化->搜索最優的參數合成一步，寫到一個Pipline中

rf = RandomForestClassifier()
parameters = {"randomforestclassifier__n_estimators": range(1,11)}
iris = load_iris()
pipeline = Pipeline([
        ('scaler', StandardScaler()),
        ('randomforestclassifier', rf)
])
# 使用GridSearchCV進行參數調優
clf = GridSearchCV(estimator=pipeline, param_grid=parameters)
# 對iris數據集進行分類
clf.fit(iris.data, iris.target)
print("最優分數： %.4lf" %clf.best_score_)
print("最優參數：", clf.best_params_)

原文出處：https://www.cnblogs.com/chenqionghe/p/12322825.html