揭秘Scikit-learn：轻松上手数据集加载与预处理技巧

引言

Scikit-learn 是一个强大的机器学习库，它提供了大量的算法和工具，可以帮助我们进行数据挖掘和数据分析。在开始使用 Scikit-learn 进行机器学习项目之前，数据集的加载与预处理是至关重要的步骤。本文将详细介绍如何在 Scikit-learn 中轻松加载数据集并进行预处理，以确保我们的模型能够获得高质量的数据输入。

数据集加载

Scikit-learn 提供了多种数据集加载方法，包括内置数据集、文本文件、CSV 文件、图像文件等。以下是一些常用的数据集加载方法：

1. 内置数据集

Scikit-learn 提供了一些内置的数据集，如鸢尾花（Iris）、波士顿房价（Boston Housing）等。使用 datasets 模块可以轻松加载这些数据集。

from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() print(iris['data']) print(iris['target'])

2. CSV 文件

使用 pandas 库可以方便地加载 CSV 文件，并将其转换为 DataFrame 对象。

import pandas as pd data = pd.read_csv('data.csv') print(data.head())

3. 文本文件

对于文本文件，可以使用 sklearn 的 text 模块进行加载和预处理。

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer vectorizer = CountVectorizer() text_data = vectorizer.fit_transform(['This is a sample text.', 'Another sample text.']) print(text_data)

数据预处理

数据预处理是提高模型性能的关键步骤。以下是一些常用的数据预处理技巧：

1. 数据清洗

在开始模型训练之前，需要确保数据集的干净。这包括去除缺失值、重复值以及异常值。

data = data.dropna() # 去除缺失值 data = data.drop_duplicates() # 去除重复值

2. 数据标准化

数据标准化是将数据转换为具有零均值和单位方差的过程，这对于很多机器学习算法都是有益的。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() data_scaled = scaler.fit_transform(data) print(data_scaled)

3. 特征提取

特征提取是从原始数据中提取出有助于模型学习的信息的过程。Scikit-learn 提供了多种特征提取方法，如词袋模型、TF-IDF 等。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer() tfidf_data = tfidf_vectorizer.fit_transform(text_data) print(tfidf_data)

4. 数据分割

在模型训练之前，需要将数据集分割为训练集和测试集，以便评估模型的性能。

from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data_scaled, iris['target'], test_size=0.2, random_state=42)