人工智能学习笔记

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第9章：高级应用 ​

本章将介绍scikit-learn的一些高级应用，包括特征工程、模型堆叠和自定义评分函数。

9.1 特征工程 ​

特征工程是提高模型性能的关键步骤。

9.1.1 特征选择 ​

使用SelectFromModel进行特征选择。

python
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
selector = SelectFromModel(RandomForestClassifier()).fit(X_train, y_train)
X_train_selected = selector.transform(X_train)

9.1.2 特征提取 ​

使用FeatureUnion进行特征提取。

python
from sklearn.pipeline import FeatureUnion
union = FeatureUnion([
    ('pca', PCA(n_components=2)),
    ('lda', LinearDiscriminantAnalysis(n_components=1))
])
X_train_union = union.fit_transform(X_train)

9.2 模型堆叠和集成 ​

模型堆叠和集成可以提高模型的稳定性和性能。

9.2.1 模型堆叠 ​

使用StackingClassifier进行模型堆叠。

python
from sklearn.ensemble import StackingClassifier
estimators = [
    ('rf', RandomForestClassifier(n_estimators=10, random_state=42)),
    ('svc', SVC(probability=True, random_state=42))
]
stacking_clf = StackingClassifier(estimators=estimators, final_estimator=LogisticRegression())
stacking_clf.fit(X_train, y_train)

9.2.2 模型集成 ​

使用VotingClassifier进行模型集成。

python
from sklearn.ensemble import VotingClassifier
voting_clf = VotingClassifier(estimators=[
    ('rf', RandomForestClassifier(n_estimators=10, random_state=42)),
    ('svc', SVC(probability=True, random_state=42))
], voting='soft')
voting_clf.fit(X_train, y_train)

9.3 自定义评分函数 ​

自定义评分函数可以帮助我们根据特定的业务需求评估模型。

9.3.1 自定义评分 ​

使用make_scorer创建自定义评分函数。

python
from sklearn.metrics import make_scorer, accuracy_score
custom_scorer = make_scorer(accuracy_score)

9.4 本章小结 ​

本章介绍了scikit-learn的一些高级应用，包括特征工程、模型堆叠、模型集成和自定义评分函数。这些高级应用可以帮助我们更好地构建和评估机器学习模型。