使用 Scikit-learn 进行多类分类

Scikit-learn (sklearn) 是 Python 中最流行的机器学习库之一，它提供了很多用于分类任务的算法和工具。其中之一就是多类分类算法。

什么是多类分类？

多类分类（也称为多元分类）是一个分类任务，其目的是将数据分成两个以上的类别。与二元分类(分成两个类别)相比，多类分类需要更复杂和更准确的算法和技术。

代码示例

下面是一个使用 Scikit-learn 进行多类分类的简单代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 导入数据集
iris = load_iris()
X = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
y = pd.DataFrame(iris.target, columns=['class'])

# 切分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 使用决策树分类器进行多类分类
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_predict = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_predict)

print("准确率：", accuracy)

代码分析

首先导入了必要的库，包括 pandas、load_iris、train_test_split、DecisionTreeClassifier 和 accuracy_score。

然后使用 load_iris 函数导入鸢尾花数据集，并将数据和标签分别存储在 X 和 y 变量中。然后使用 train_test_split 函数将数据集切分成训练集和测试集。

然后使用 DecisionTreeClassifier 进行多类分类。clf.fit() 训练模型，并使用 clf.predict() 函数对测试数据进行预测。

最后使用 accuracy_score 函数计算模型的准确率。

总结

Scikit-learn 提供了很多用于多类分类任务的算法和工具。在这篇文章中，我们使用了 DecisionTreeClassifier 对鸢尾花数据集进行多类分类，并计算模型的准确率。这只是一个简单的代码示例，使用更复杂的算法可以得到更准确的结果。