微风入门套件

微风入门套件（Wind Beginner's Kit）是一套基于Python的机器学习开发工具，旨在帮助开发人员快速入门机器学习领域。本套件集成了丰富的机器学习算法和工具，包括数据预处理、特征选择、模型训练和调参等功能。

特性

• 快速入门机器学习领域
• 支持多种机器学习算法和工具
• 集成数据预处理、特征选择、模型训练和调参等功能

算法和工具

• 线性回归
• 逻辑回归
• 决策树
• 随机森林
• AdaBoost
• Gradient Boosting
• SVM
• kNN
• K-Means
• DBSCAN
• PCA
• LDA

数据预处理

本套件提供丰富的数据预处理功能，包括数据清洗、数据平衡、缺失值填充、异常值检测等操作。使用者可以根据不同的需求进行选择和组合。

from wind.preprocessing import DataCleaner, DataBalancer, MissingValueImputer, OutlierDetector

# 数据清洗
dc = DataCleaner(
    remove_columns=["id"],
    drop_duplicates=True
)

# 数据平衡
db = DataBalancer(
    balance_method="oversampling"
)

# 缺失值填充
mvi = MissingValueImputer(
    strategy="mean"
)

# 异常值检测
od = OutlierDetector(
    method="iqr"
)

特征选择

特征选择是机器学习模型构建中重要的一步，本套件提供多种特征选择算法供使用者选择，包括方差选择、卡方检验、互信息、递归特征消除等算法。

from wind.feature_selection import VarianceThreshold, SelectKBest, mutual_info_classif, RFECV

# 方差选择
vt = VarianceThreshold(threshold=0.1)

# 卡方检验
skb = SelectKBest(mutual_info_classif, k=20)

# 互信息
mi = mutual_info_classif()

# 递归特征消除
rfecv = RFECV(estimator=svm, step=1, cv=5, scoring='accuracy')

模型训练和调参

该套件封装了许多机器学习模型和调参工具，让使用者可以很方便地使用和调整模型。

from wind.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from wind.metrics import accuracy_score
from wind.ensemble import VotingClassifier

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

# 定义模型
clf1 = DecisionTreeClassifier()
clf2 = RandomForestClassifier()
clf3 = GradientBoostingClassifier()
eclf = VotingClassifier(estimators=[('dt', clf1), ('rf', clf2), ('gb', clf3)])

# 调参
params = [{'dt__max_depth': [3, 4], 'rf__n_estimators': [50, 100], 'gb__n_estimators': [50, 100]}]
grid = GridSearchCV(estimator=eclf, param_grid=params, cv=5, scoring='accuracy')
grid.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = grid.predict(X_test)

# 评估
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

总结

微风入门套件集成了丰富的工具和算法，可以帮助开发人员快速上手机器学习领域。使用该套件，开发人员可以轻松地进行数据预处理、特征选择、模型训练和调参等操作。推荐初学者使用。