Python数据分析：scikit-learn基础（一）

• 加载示例数据集

  digits

加载示例数据集

from sklearn import datasets
digits = datasets.load_digits()

# 查看数据集digits
print(digits.data)
print(digits.data.shape)
print(digits.target_names)
print(digits.target)

运行：

训练模型

# 手动划分训练集、测试集
n_test = 100 # 测试样本个数
train_X = digits.data[:-n_test, :]
train_y = digits.target[:-n_test]

test_X = digits.data[-n_test:, :]
y_true = digits.target[-n_test:]

# 选择SVM模型
from sklearn import svm

svm_model = svm.SVC(gamma=0.001, C=100.)
# 训练模型
svm_model.fit(train_X, train_y)

运行：

# 选择LR模型
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

lr_model = LogisticRegression()
# 训练模型
lr_model.fit(train_X, train_y)

运行：

测试模型：

y_pred_svm = svm_model.predict(test_X)
y_pred_lr = lr_model.predict(test_X)

# 查看结果
from sklearn.metrics import accuracy_score

print('SVM结果：', accuracy_score(y_true, y_pred_svm))
print('LR结果：', accuracy_score(y_true, y_pred_lr))

运行:

保存模型

import pickle

#保存模型
with open('svm_model.pkl', 'wb') as f:
pickle.dump(svm_model, f)

加载模型预测

import numpy as np

# 重新加载模型进行预测
with open('svm_model.pkl', 'rb') as f:
model = pickle.load(f)

random_samples_index = np.random.randint(0, 1796, 5)
random_samples = digits.data[random_samples_index, :]
random_targets = digits.target[random_samples_index]

random_predict = model.predict(random_samples)

print(random_predict)
print(random_targets)

运行：