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Python中的Scikit-learn的监督学习算法

介绍

随着人工智能技术的不断发展，监督学习算法在各个领域应用广

泛。Python是一种流行的编程语言，广泛应用于数据挖掘和机器学习

领域。Scikit-learn是一个基于Python的机器学习库，它提供了各种

常用的监督学习算法，包括回归、分类和聚类。本文将介绍Scikit-

learn中的监督学习算法。

一、回归算法

回归是一种用于预测连续型输出的机器学习任务。Scikit-learn

提供了多种回归算法，包括线性回归、岭回归、Lasso回归、弹性网络

回归等。

1.线性回归

线性回归是一种基本的回归算法，它通过线性函数来描述输入特

征和输出之间的关系。在Scikit-learn中，我们可以使用

LinearRegression模型来进行线性回归任务。

下面是一个简单的例子：

```

fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression

fromsklearn.datasetsimportload_boston

#加载波士顿房价数据

boston=load_boston()

#取特征和目标变量

X=boston.data

y=boston.target

#创建LinearRegression模型

model=LinearRegression()

#训练模型

model.fit(X,y)

#预测

y_pred=model.predict(X)

```

2.岭回归

当存在多个相关的输入特征时，线性回归模型容易过拟合。因此，

我们需要对模型进行正则化，以防止过拟合。岭回归是一种常见的正

则化方法。在Scikit-learn中，我们可以使用Ridge模型来进行岭回

归任务。

下面是一个简单的例子：

```

fromsklearn.linear_modelimportRidge

fromsklearn.datasetsimportload_boston

#加载波士顿房价数据

boston=load_boston()

#取特征和目标变量

X=boston.data

y=boston.target

#创建Ridge模型

model=Ridge(alpha=0.1)

#训练模型

model.fit(X,y)

#预测

y_pred=model.predict(X)

```

3.Lasso回归

Lasso回归也是一种常见的正则化方法。它与岭回归不同的是，它

会让部分参数变成0，因此可以帮助我们进行特征选择。在Scikit-

learn中，我们可以使用Lasso模型来进行Lasso回归任务。

下面是一个简单的例子：

```

fromsklearn.linear_modelimportLasso

fromsklearn.datasetsimportload_boston

#加载波士顿房价数据

boston=load_boston()

#取特征和目标变量

X=boston.data

y=boston.target

#创建Lasso模型

model=Lasso(alpha=0.1)

#训练模型

model.fit(X,y)

#预测

y_pred=model.predict(X)

```

二、分类算法

分类是机器学习中的一种任务，目标是将输入实例划分到不同的

类别中。Scikit-learn提供了多种分类算法，包括K-近邻、决策树、

朴素贝叶斯、支持向量机等。

1.K-近邻分类

K-近邻分类是一种基于实例的学