Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南

猫头虎

发布于 2024-12-25 08:45:44

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Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南

介绍

在实现机器学习的应用方案时，Sklearn 与 TensorFlow 是最为常用的两大工具库，他们分别适合于为小型项目提供快速原型实现和为大规模应用提供高性能混合计算业务。本文将为你提供 Sklearn 与 TensorFlow 在实际中的主要应用场景和代码实现方案，并分析其优势和不足。

正文

主要应用场景比较

功具库	优势	适用场景
Sklearn	学习成本低，API便捷，适合快速原型实现和数据分析	不大于几万件数据集的小型项目
TensorFlow	高性能，支持分布式计算，适合大数据和混合计算	极大数据，混合模型，需要自定义机制的复杂场景

基础实现代码

1. 使用 Sklearn 实现一个简单的分类器

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 分割训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)

# 计算测试集出的准确率
predictions = clf.predict(X_test)
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, predictions))

2. 使用 TensorFlow 构建一个简单的团块分类器

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据
iris = load_iris()
X, y = iris.data, to_categorical(iris.target)

# 分割训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建模型
model = Sequential([
    Dense(10, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)),
    Dense(10, activation='relu'),
    Dense(y.shape[1], activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=10, verbose=1)

# 测试集出的准确率
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)