preface：做着最近的任务，对数据处理，做些简单的提特征，用机器学习算法跑下程序得出结果，看看哪些特征的组合较好，这一系列流程必然要用到很多函数，故将自己常用函数记录上。应该说这些函数基本上都会用到，像是数据预处理，处理完了后特征提取、降维、训练预测、通过混淆矩阵看分类效果，得出报告。

1.输入

从数据集开始，提取特征转化为有标签的数据集，转为向量。拆分成训练集和测试集，这里不多讲，在上一篇博客中谈到用StratifiedKFold()函数即可。在训练集中有data和target开始。

2.处理

def my_preprocessing(train_data): from sklearn import preprocessing X_normalized = preprocessing.normalize(train_data ,norm = "l2",axis=0)#使用l2范式，对特征列进行正则 return X_normalized def my_feature_selection(data, target): from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_selection import chi2 data_new = SelectKBest(chi2, k= 50).fit_transform(data,target) return data_new def my_PCA(data):#data without target, just train data, withou train target. from sklearn import decomposition pca_sklearn = decomposition.PCA() pca_sklearn.fit(data) main_var = pca_sklearn.explained_variance_ print sum(main_var)*0.9 import matplotlib.pyplot as plt n = 15 plt.plot(main_var[:n]) plt.show() def clf_train(data,target): from sklearn import svm #from sklearn.linear_model import LogisticRegression clf = svm.SVC(C=100,kernel="rbf",gamma=0.001) clf.fit(data,target) #clf_LR = LogisticRegression() #clf_LR.fit(x_train, y_train) #y_pred_LR = clf_LR.predict(x_test) return clf def my_confusion_matrix(y_true, y_pred): from sklearn.metrics import confusion_matrix labels = list(set(y_true)) conf_mat = confusion_matrix(y_true, y_pred, labels = labels) print "confusion_matrix(left labels: y_true, up labels: y_pred):" print "labels\t", for i in range(len(labels)): print labels[i],"\t", print for i in range(len(conf_mat)): print i,"\t", for j in range(len(conf_mat[i])): print conf_mat[i][j],'\t', print print def my_classification_report(y_true, y_pred): from sklearn.metrics import classification_report print "classification_report(left: labels):" print classification_report(y_true, y_pred)

my_preprocess()函数：

主要使用sklearn的preprocessing函数中的normalize()函数，默认参数为l2范式，对特征列进行正则处理。即每一个样例，处理标签，每行的平方和为1.

my_feature_selection()函数：

使用sklearn的feature_selection函数中SelectKBest()函数和chi2()函数，若是用词袋提取了很多维的稀疏特征，有必要使用卡方选取前k个有效的特征。

my_PCA()函数：

主要用来观察前多少个特征是主要特征，并且画图。看看前多少个特征占据主要部分。

clf_train()函数：

可用多种机器学习算法，如SVM, LR, RF, GBDT等等很多，其中像SVM需要调参数的，有专门调试参数的函数如StratifiedKFold()（见前几篇博客）。以达到最优。

my_confusion_matrix()函数：

主要是针对预测出来的结果，和原来的结果对比，算出混淆矩阵，不必自己计算。其对每个类别的混淆矩阵都计算出来了，并且labels参数默认是排序了的。

my_classification_report()函数：

主要通过sklearn.metrics函数中的classification_report()函数，针对每个类别给出详细的准确率、召回率和F-值这三个参数和宏平均值，用来评价算法好坏。另外ROC曲线的话，需要是对二分类才可以。多类别似乎不行。

主要参考sklearn官网

补充拓展：[sklearn] 混淆矩阵——多分类预测结果统计

调用的函数：confusion_matrix(typeTrue, typePred)

typeTrue：实际类别，list类型

typePred：预测类别，list类型

结果如下面的截图：

第i行：实际为第i类，预测到各个类的样本数

第j列：预测为第j类，实际为各个类的样本数

true↓ predict→

以上这篇python sklearn包——混淆矩阵、分类报告等自动生成方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。