常用的机器学习模型的不同调用方式

在

sklearn

（scikit-learn）中，常用的机器学习模型覆盖了监督学习、非监督学习、聚类、降维等多个方面。以下是一些常见的模型和它们的调用方式：

监督学习模型

1. 线性回归和分类- 线性回归：sklearn.linear_model.LinearRegression- 逻辑回归：sklearn.linear_model.LogisticRegression- 岭回归：sklearn.linear_model.Ridge- 弹性网络：sklearn.linear_model.ElasticNet
2. 支持向量机- 支持向量分类：sklearn.svm.SVC- 支持向量回归：sklearn.svm.SVR
3. 决策树- 决策树分类：sklearn.tree.DecisionTreeClassifier- 决策树回归：sklearn.tree.DecisionTreeRegressor
4. 集成方法- 随机森林分类：sklearn.ensemble.RandomForestClassifier- 随机森林回归：sklearn.ensemble.RandomForestRegressor- 梯度提升分类：sklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier- 梯度提升回归：sklearn.ensemble.GradientBoostingRegressor- AdaBoost分类：sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier- AdaBoost回归：sklearn.ensemble.AdaBoostRegressor
5. k近邻- k近邻分类：sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier- k近邻回归：sklearn.neighbors.KNeighborsRegressor

非监督学习模型

1. 聚类- K均值：sklearn.cluster.KMeans- 层次聚类：sklearn.cluster.AgglomerativeClustering- DBSCAN：sklearn.cluster.DBSCAN- 均值漂移：sklearn.cluster.MeanShift
2. 降维- 主成分分析（PCA）：sklearn.decomposition.PCA- 线性判别分析（LDA）：sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis- 独立成分分析（ICA）：sklearn.decomposition.FastICA

调用规律

在

sklearn

中，模型的调用通常遵循以下步骤和规律：

1. 导入模型：从相应的模块中导入所需的模型类。
2. from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
3. 实例化模型：使用模型类创建模型对象，可以在这里设置超参数。model = LinearRegression() rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
4. 训练模型：使用 .fit() 方法，将训练数据传入模型进行训练。model.fit(X_train, y_train) rf_model.fit(X_train, y_train)
5. 预测：使用 .predict() 方法，对新数据进行预测。predictions = model.predict(X_test) rf_predictions = rf_model.predict(X_test)
6. 评估模型：使用 sklearn.metrics 提供的评估函数对模型性能进行评估。from sklearn.metrics import mean_squared_error, accuracy_score mse = mean_squared_error(y_test, predictions) accuracy = accuracy_score(y_test, rf_predictions)

总结

sklearn

提供了统一的接口和调用方式，使得不同模型的使用过程高度一致，极大地方便了用户的学习和使用。这种统一性是

sklearn

受到广泛欢迎的重要原因之一。

有些常用的机器学习模型和算法不在

sklearn

（scikit-learn）中调用，通常是因为它们具有特定的特性、需求或优化目标。以下是一些不在

sklearn

中调用的常见机器学习模型及其原因：

1. 性能和优化

• LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）- 特点：使用基于直方图的决策树算法，具有更快的训练速度和更低的内存使用。- 原因：专注于大数据集和高维数据的优化，能够处理更复杂的模型和更大规模的数据。
• XGBoost（Extreme Gradient Boosting）- 特点：实现了高效的梯度提升算法，支持并行处理和分布式计算。- 原因：提供了丰富的参数设置和优化选项，适用于高性能计算需求。
• CatBoost- 特点：针对分类特征进行了优化，能够处理类别数据，并避免数据泄漏问题。- 原因：专门为处理类别数据和提升模型性能而设计。

2. 特定领域和功能

• TensorFlow 和 PyTorch- 特点：提供了灵活的深度学习框架，支持构建和训练复杂的神经网络模型。- 原因：这些框架设计用于深度学习，具有高度的灵活性和扩展性，能够处理图像、文本等复杂数据。
• Keras- 特点：高层神经网络 API，便于快速构建和训练深度学习模型。- 原因：Keras 是一个高级接口，通常运行在 TensorFlow 或其他深度学习框架之上，提供了简单易用的接口。- 许多机器学习模型不在 sklearn 中调用，主要是因为它们有特定的性能优化需求、功能需求或特定领域的应用。它们通常提供更高效的实现、更丰富的功能和更好的扩展性，以满足特定场景和应用的需求。这些模型和库通过专门的设计和优化，能够在各自的领域中提供卓越的性能和使用体验。