机器学习入门：使用Scikit-learn进行实践

机器学习入门：使用Scikit-learn进行实践

机器学习是人工智能的一个重要分支，它使计算机具备了从数据中学习和改进性能的能力，而不需要明确的编程。在这个教程中，我们将介绍如何使用Python中的Scikit-learn库进行机器学习任务。

什么是Scikit-learn？

Scikit-learn（简称Sklearn）是一个用于机器学习任务的Python库，它包含了许多用于分类、回归、聚类、降维和模型选择的工具。它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib之上，为机器学习的实验提供了一个简单而高效的解决方案。

安装Scikit-learn

首先，确保你已经安装了Python和pip。然后可以使用以下命令来安装Scikit-learn：

pip install scikit-learn
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机器学习流程
机器学习的一般流程如下：

数据收集：收集并准备数据集，确保数据质量。
数据预处理：对数据进行清洗、缺失值处理、特征选择、特征缩放等操作。
模型选择：选择合适的模型用于解决特定的问题。
模型训练：使用训练数据来训练模型。
模型评估：使用测试数据评估模型的性能。

1. 数据准备

首先，我们需要准备数据。我们采集了一份儿股票数据存入mysql 首先需要从mysql加载数据。

import pandas as pd
import mysql.connector

# 连接到 MySQL
conn = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="root",
    password="12456",
    database="mydb"
)

def get_data_from_mysql():
    # 查询数据
    query = "SELECT * FROM re_stock_code_price"

    # 将数据加载到 DataFrame 中
    df = pd.read_sql(query, conn)

    # 关闭 MySQL 连接
    conn.close()
    return df
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2. 数据预处理

在数据预处理阶段，我们需要处理缺失值、标准化特征等。Scikit-learn提供了许多内置的工具来帮助我们完成这些任务。

def data_prepare(df):
    # 删除不相关的列如 'id', 'code', 'name', 'create_time'
    df = df.drop(columns=['id', 'code', 'name', 'create_time'])

    # 处理缺失值
    df.dropna(inplace=True)

    # 将数据分为特征和目标变量
    X = df.drop(columns=['rise'])  # 特征
    y = df['rise']  # 目标变量

    # 对目标变量进行二元分类处理，1代表涨，0代表跌
    y_binary = (y == 1).astype(int)

    # 数据预处理：标准化
    scaler = StandardScaler()
    X_scaled = scaler.fit_transform(X)
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3. 拆分数据集

将数据集拆分为训练集和测试集，用于模型训练和评估。

 # 将数据分为训练集和测试集
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y_binary, test_size=0.2, random_state=42)

    return X_train, X_test, y_train, y_test
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4. 选择模型

选择一个适当的模型用于解决我们的问题。Scikit-learn提供了许多常用的机器学习模型，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等。线性回归刚好可以满足我们预测股票涨跌的二分类问题。

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 初始化线性回归模型
    linear_model = LinearRegression()
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5. 模型训练

使用训练数据来训练模型。

def model_train_linner(X_train, X_test, y_train, y_test):

    # 初始化线性回归模型
    linear_model = LinearRegression()

    # 训练线性回归模型
    linear_model.fit(X_train, y_train)

    # 预测
    y_pred_linear = linear_model.predict(X_test)
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6. 模型评估
   使用测试数据评估模型的性能。

python
Copy code
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

y_pred = model.predict(X_test)

评估模型

# 将线性回归预测值转化为二元类别（0或1）
    y_pred_linear_binary = (y_pred_linear > 0.5).astype(int)
    # 计算准确率
    accuracy_linear = accuracy_score(y_test, y_pred_linear_binary)
    print("线性回归模型准确率:", accuracy_linear)
    plt.figure(figsize=(10, 5))
    plt.scatter(y_test, y_pred_linear, color='green')
    plt.plot([min(y_test), max(y_test)], [min(y_test), max(y_test)], '--', color='red')
    plt.title('LinearRegression')
    plt.xlabel('Real')
    plt.ylabel('Estimate')
    plt.show()
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结论

这篇教程介绍了如何使用Scikit-learn库进行股票数据预测的机器学习任务。我们学习了数据预处理、模型选择、训练和评估等步骤。希望这篇教程能帮助你入门机器学习，并开始实践自己的项目！

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