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Python mlxtend库数据科学和机器学习补充工具功能探索

2024-01-22 11:24:53 作者：小寒聊python

这篇文章主要介绍了Python mlxtend库数据科学和机器学习补充工具功能探索,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪

python库mlxtend

今天我们来分享一个超强的 python 库，mlxtend

mlxtend（Machine Learning Extensions）是一个流行的 Python 库，其中包含「用于数据科学和机器学习任务」的有用工具。它不是替代像 scikit-learn 这样的主流机器学习库，而是作为补充，提供一些在这些库中不常见的功能和工具。

功能及特点

特征选择与提取：mlxtend 提供了一些用于特征选择和提取的工具。
模型评估与选择：该库提供了一些辅助函数，用于更容易地评估和比较不同机器学习模型的性能，例如绘制学习曲线、验证曲线等。
集成方法：mlxtend 包含了实现集成学习技术的工具，如堆叠（stacking）和投票（voting），这有助于结合多个模型的预测以提高整体性能。
数据可视化：提供了一系列数据可视化工具，例如绘制决策边界、混淆矩阵等，有助于对模型性能进行直观理解。

库的安装

直接使用 pip 进行安装。

pip install mlxtend

特征选择

包装方法是为「特征选择」而设计的算法。他们通过评估机器学习模型的性能来评估不同特征子集的重要性。这些方法迭代地添加或删除特征，根据模型的性能来衡量其实用性。

包装方法主要包括顺序前向选择、顺序向后选择、顺序向前浮动选择、顺序向后浮动选择和递归特征消除。

在本文中，我们主要介绍顺序前向选择。顺序前向选择（SFS）是一种用于机器学习中特征选择的包装方法。它从没有特征开始，然后逐渐添加它们以构建最佳子集。

SFS流程

初始步骤：分别使用每个特征训练和测试模型，选择产生最佳性能的特征。

迭代添加：在后续步骤中，算法测试向现有子集添加的每个可能的新特征。添加最能提高模型性能的特征。

停止标准：此过程持续进行，直到达到所需的特征数量。

案例分享

这里，我们使用 scikit-learn 提供的鸢尾花数据集。

加载数据集

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from mlxtend.feature_selection import SequentialFeatureSelector as SFS

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=1)

scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

应用顺序前向选择（SFS）

sfs = SFS(LogisticRegression(),
          k_features='best',
          forward=True,
          floating=False,
          scoring='accuracy',
          cv=5)
sfs = sfs.fit(X_train_scaled, y_train)

绘制模型准确率

import matplotlib.pyplot as plt
from mlxtend.plotting import plot_sequential_feature_selection as plot_sfs

# 打印选择的特征
print(sfs.subsets_[3]['feature_names'])
# 输出准确率
print(sfs.subsets_[3]['avg_score'])
#('0', '2', '3')
#0.9523809523809523
# 绘制模型准确率
plot_sfs(sfs.get_metric_dict( )) 
plt.show()

以上就是Python mlxtend库数据科学和机器学习补充工具功能探索的详细内容，更多关于Python mlxtend数据科学机器学习的资料请关注脚本之家其它相关文章！