使用sklearn进行数据挖掘

数据挖掘的步骤

数据挖掘通常包括数据采集、数据分析、特征工程、模型训练和模型评估等步骤。借助sklearn工具，我们可以轻松地完成特征工程和模型训练工作。在之前的文章中，我们提到过sklearn中的一些特征处理类（如fit、transform和fit_transform），它们的名字可能会让人困惑。实际上，这些方法的设计并非巧合，而是sklearn有意为之。

为了更好地理解sklearn的设计，我们可以通过一个基本的数据挖掘场景来入手。我们使用sklearn来处理数据预处理任务（例如特征转换）。通过对sklearn源码的分析，我们可以发现除了训练、预测和评估之外，处理其他工作的类通常会实现fit、transform和fittransform方法。其中，fittransform方法实际上是先调用fit，再调用transform。

特征转换

特征转换可以分为无信息转换和有信息转换。无信息转换不依赖于其他信息，例如对数、指数转换等。有信息转换则可以根据是否利用目标值向量分为无监督转换和有监督转换。无监督转换只利用特征的统计信息，例如标准化和主成分分析（PCA）；有监督转换则同时利用特征和目标值信息，例如特征选择和线性判别分析（LDA）。

数据初貌

我们使用经典的IRIS数据集进行演示。为了适应特定场景，我们需要对数据进行一些简单的处理。

关键技术

在数据挖掘过程中，以下几个关键技术至关重要：并行处理、流水线处理、自动化调参和持久化。并行处理和流水线处理可以帮助我们将多个特征处理任务组合成一个流程。自动化调参技术能够自动优化模型参数，而持久化则可以让训练好的模型保存在文件系统中，以便后续使用。

并行处理

并行处理可以同时处理多个特征转换任务。根据特征矩阵的读取方式，可分为整体并行处理和部分并行处理。整体并行处理适用于所有特征都需要处理的情况，而部分并行处理则可以针对特定列进行处理。

整体并行处理

pipeline包提供了FeatureUnion类，可以用于整体并行处理。

部分并行处理

在某些情况下，我们可能只需要处理特征矩阵的某些列。因此，我们可以在FeatureUnion基础上进行优化，使用FeatureUnionExt类进行部分并行处理。例如，我们可以对特征矩阵的第一列进行定性特征编码，第二、三、四列进行对数转换，第五列进行二值化处理。

流水线处理

流水线处理通过Pipeline类来实现。流水线上的每个步骤都会依次执行fit_transform方法，最后一个步骤则执行fit方法。这样可以确保每个步骤的输出作为下一个步骤的输入。

根据场景需求，我们可以结合并行处理构建完整的流水线。例如，我们可以通过Pipeline类将特征转换和模型训练任务串联起来。

自动化调参

自动化调参技术可以显著提高效率。grid_search包提供了GridSearchCV类，用于自动化调参。我们可以通过GridSearchCV对组合好的对象进行训练和调参。

持久化

持久化技术可以将训练好的模型保存到文件系统中，以便后续使用。externals.joblib包提供了dump和load方法来实现持久化。

总结

通过以上介绍，我们可以看到sklearn提供了丰富的工具和功能，可以极大地简化数据挖掘过程。从数据采集、特征工程到模型训练和评估，sklearn都能够提供强大的支持。希望本文能帮助读者更好地理解和应用sklearn。