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Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南

news 2025/7/27 20:13:56

Scikit-learn（Sklearn）

1. 简介

2. 特点

3. 基本用法

TensorFlow

1. 简介

2. 特点

3. 基本用法

选择指南

总结

🎈边走、边悟🎈迟早会好

关于使用 Scikit-learn（Sklearn）和 TensorFlow 进行机器学习的实用指南，包括它们的主要特点、适用场景、基本用法和示例。

Scikit-learn（Sklearn）

1. 简介

Scikit-learn 是一个强大的 Python 库，专注于经典机器学习任务。它提供了一系列简单易用的工具，用于数据预处理、模型训练和评估。

2. 特点

易于使用：提供简单的 API，适合快速原型开发。
丰富的算法：支持分类、回归、聚类、降维等多种算法。
良好的文档：拥有详细的文档和示例，便于学习。

3. 基本用法

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score# 加载数据
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target# 数据集划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 创建并训练模型
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)# 预测
y_pred = model.predict(X_test)# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy:.2f}")

TensorFlow

1. 简介

TensorFlow 是一个开源的深度学习框架，广泛用于构建和训练深度神经网络。它支持大规模的分布式训练，适合处理复杂的机器学习任务。

2. 特点

灵活性：支持多种模型架构，适合研究和生产环境。
GPU 加速：可以利用 GPU 进行高效的计算。
社区支持：拥有广泛的社区和丰富的资源。

3. 基本用法

import numpy as np
import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense# 加载数据
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target# 数据集划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))  # 多分类# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=5, verbose=0)# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f"Accuracy: {accuracy:.2f}")

选择指南

Scikit-learn：
- 适合处理小型到中型数据集。
- 用于快速构建和评估经典机器学习模型。
- 对于数据预处理和特征工程非常方便。
TensorFlow：
- 适合处理大型复杂数据集，尤其是在深度学习方面。
- 用于构建神经网络和处理图像、音频、文本等复杂数据类型。
- 支持分布式训练和模型部署。