Scikit-Learn是一个很可靠的机器学习库，为我们提供了数据预处理、模型训练、模型评价等全流程的工具集。在这篇文章里，我们将解读Scikit-Learn的工作流程，以及如何利用它的算法速查表来选择适合问题的模型。这里我们将重点介绍如何根据不同问题来选择适当的算法。
1. Scikit-Learn 工作流程概述
正确的模型学习不只是选择一个算法并用于预测结果那么简单，作为一个完整的工作流程，Scikit-Learn 和其算法库提供了以下步骤：
数据准备与预处理：确保数据为数据学习工作流平滑开始。 选择适当的模型或算法：根据并理解数据问题类型，选择适当的模型。 训练模型并进行预测：将数据注入选择的模型，使用它来预测与评价。 模型评价：利用相关评价指标，比如精度、均方根误差等，来评估模型的性能。 通过实验来改进模型：可以通过调参或是使用不同算法来提高预测精度。 保存并加载训练好的模型：使用 joblib 或 pickle 来保存训练好的模型，日后可以载入应用。
2. 如何选择适当的算法
选择一个适当的模型和算法并不简单，应该根据数据问题类型作出选择。
Scikit-Learn的算法速查表是最有帮助的资源之一，它提供了一个决策树形式的指南，帮助你快速选择合适的算法。让我们从决策树的起点开始，一步步找到最适合的算法。
开始选择前的准备工作
在选择算法之前,需要明确以下几点:
你要解决的是什么类型的问题(分类、回归、聚类还是降维) 你的数据规模有多大 数据是否已标记(有监督/无监督) 数据的特征类型(文本/非文本等)
基础判断流程
第一步：数据量判断
样本数量是否>50?
如果否 → 需要收集更多数据,因为样本太少可能会导致模型不稳定 如果是 → 继续下一步判断
第二步：问题类型判断
根据你要预测的目标类型选择路径:
2.1 分类问题(预测类别)
当你需要预测离散的类别时:
2.1.1 有标记数据的情况:
数据量<100k: 文本数据 → 选择 Naive Bayes(优势:处理文本分类效果好,计算速度快) 非文本数据 → 选择 Linear SVC(优势:对线性可分数据效果好,训练速度快) 数据量>100k: 选择 SGD Classifier(优势:适合大规模数据,支持在线学习)
2.1.2 特殊场景的补充选择:
需要概率输出 → Naive Bayes 需要非线性决策边界 → Kernel SVM 特征数量很多 → 使用 Kernel Approximation + SGD
2.2 回归问题(预测数值)
当你需要预测连续的数值时:
2.2.1 根据数据量判断:
数据量<100k: 少量特征很重要 → Lasso 或 ElasticNet(优势:能进行特征选择) 特征重要性不明确 → Ridge Regression 或 SVR(kernel='linear')(优势:适合处理特征间相关性强的情况) 数据量>100k: 选择 SGD Regressor(优势:适合大规模数据训练)
2.2.2 特殊场景的补充选择:
需要特征选择 → Lasso(L1正则化) 特征间相关性强 → Ridge Regression(L2正则化) 既需要特征选择又有强相关性 → ElasticNet(L1+L2正则化)
2.3 聚类问题(无监督学习)
当你需要发现数据中的分组模式时:
2.3.1 已知类别数量:
数据量<10k: 选择 KMeans 数据量>10k: 选择 MiniBatch KMeans
2.3.2 未知类别数量:
数据量<10k: 选择 MeanShift(可自动确定类别数) 或 VBGMM(变分贝叶斯高斯混合模型) 数据量>10k: 选择 MiniBatch KMeans(需要手动尝试不同的k值)
2.4 降维问题
当你需要降低数据维度或可视化时:
2.4.1 数据探索目的:
数据量<10k: IsoMap(保持流形结构) Spectral Embedding(非线性降维) LLE(保持局部结构)
首选 Randomized PCA 然后可以尝试:
2.4.2 特殊场景的补充选择:
需要保持局部结构 → LLE 需要结果可解释性 → PCA 数据量大 → Randomized PCA
2.5 注意事项
这个流程图是初步筛选的指南,实际应用中可能需要尝试多个算法对比效果 算法选择还要考虑:
计算资源限制 模型可解释性要求 预测速度要求 是否需要增量学习
如果效果不理想,可以:
尝试特征工程 调整算法超参数 考虑集成学习方法
对于图中的"哭脸"(tough luck)标记,表示这种情况比较棘手,可能需要:
收集更多数据 简化问题 或寻求其他解决方案
结论
选择适当的算法和模型的过程应该是一个持续实验和调整的过程。Scikit-Learn中模型的使用方法大部分都是相同的，这也使它成为了比较便宜和快速的组织，有时候可能需要尝试多个算法来找到最佳解决方案。
速查表提供了一个框架，但实际应用中还需要结合具体问题的特点来做出最终选择。
Scikit-learn user guide: https://scikit-learn.org/1.5/user_guide.html
