转换器

Scikit-learn (sklearn) 是一个用于机器学习的Python库。其中两个重要的概念是转换器（transformer）和估计器（estimator），它们是scikit-learn库中的两个核心概念。

转换器是将数据集从一种形式转换为另一种形式的工具。例如，将原始数据进行标准化处理，将文本数据转换为数值特征等。在sklearn中，转换器类的名称以Transformer结尾。转换器通常有一个fit_transform()方法，可以在训练集上拟合模型并将其应用于测试集。

做的特征工程的步骤？

• 1.实例化（实例化是一个转换器类（Transformer））
• 2.调用fit_tranformer(对于文档建立分类词频矩阵)

我们把特征工程的接口称之为转换器，其中转换器调用有这么几种形式：

• fit_transform
• fit
• transform

常见的转换器：

• StandardScaler：用于标准化数值特征。
• OneHotEncoder：用于将分类变量转换为数值特征。
• CountVectorizer：用于将文本数据转换为数值特征。
• PCA：用于将高维数据集降低维度。

估计器

在sklearn中，估计器（estimator）是一个重要角色，是一类实现了算法的API。
估计器是一种从数据集中学习模型的工具。估计器的任务是使用拟合模型对新数据进行预测。在sklearn中，估计器类的名称以Estimator结尾。估计器有两个基本方法，fit()方法和predict()方法。fit()方法在训练集上训练模型，而predict()方法用于在新数据上进行预测。

需要注意的是，某些转换器也可以作为估计器使用，这意味着它们可以使用fit()方法在训练集上拟合模型，并使用predict()方法对新数据进行预测。这些转换器估计器也被称为“带监督的转换器”。

• 用于分类的估计器

  • sklearn.neighbors k-近邻算法
  • sklearn.native_bayes 贝叶斯
  • sklearn.linear_model.LogisticRegression 逻辑回归
  • sklearn.tree 决策树与随机森林

• 用于回归估计器

  • sklearn.linear_model.LinearRegression 线性回归
  • sklearn.linear_model.Ridge 岭回归

• 用于无监督学习的估计器

  • sklearn.cluster.KMeans 聚类

  估计器工作流程

  1.实例化一个estimator类

  2.estimator.fit(x_train,y_train) 计算

  ​ ----调用完毕，模型生成

  3.模型评估

  ​ 1）直接比对真实值和预测值

  ​ y_predict = estimator.predict(x_test)

  ​ y_test == y_predict

  ​ 2) 计算准确率

  ​ accuracy = estimator.score(x_test,y_test)