sklearn

 名称

 sklearn类

 参数

 方法

线性回归

from sklearn.linear_model import LinearRegression

(fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=None)

一般线性回归我们用均方误差作为损失函数。损失函数的代数法表示如下：

　　　　J(θ0,θ1...,θn)=∑i=0m(hθ(x0,x1,...xn)−yi)2J(θ0,θ1...,θn)=∑i=0m(hθ(x0,x1,...xn)−yi)2

　　　　进一步用矩阵形式表达损失函数：

　　　　J(θ)=12(Xθ−Y)T(Xθ−Y)J(θ)=12(Xθ−Y)T(Xθ−Y)

1. fit_intercept ： 默认为True

是否计算此模型的截距。如果设置为False，则不会在计算中使用截距。

2. normalize ： 布尔值，可选，默认为False

fit_intercept设置为False 时，将忽略此参数。如果为True，则回归量X将在回归之前通过减去平均值并除以l2范数来归一化。如果您希望标准化，请 在使用估算器sklearn.preprocessing.StandardScaler之前fit使用normalize=False。

3. copy_X ： 布尔值，可选，默认为True，如果为True，则将复制X; 否则，它可能会被覆盖。

4. n_jobs ： int或None，可选（默认=无），这只会为n_targets> 1和足够大的问题提供加速。 None除非在joblib.parallel_backend上下文中，否则表示1 。-1表示使用所有处理器。

fit（X，y [，sample_weight]）	适合线性模型。
get_params（[深]）	获取此估算工具的参数。
predict（X）	预测使用线性模型
score（X，y [，sample_weight]）	返回预测的确定系数R ^ 2。系数R ^ 2定义为（1-u / v），其中u是残差平方和（（y_true-y_pred）** 2）.sum（）和v是平方和的总和（（y_true - y_true.mean（））** 2）.sum（）。最好的分数是1.0，它可能是负的（因为模型可以任意更差）。总是预测y的期望值的常数模型，忽略输入特征，将得到R ^ 2得分为0.0。
set_params（** PARAMS）	设置此估算器的参数。

 

岭回归

 sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0, fit_intercept=True, normalize=False, 

copy_X=True, max_iter=None, tol=0.001, solver=’auto’, random_state=None

1. alpha：正则化系数，float类型，默认为1.0。正则化改善了问题的条件并减少了估计的方差。较大的值指定较强的正则化。

2. fit_intercept：截距，bool类型，默认为True。也就是是否求解b。

3. normalize：是否先进行归一化，bool类型，默认为False。如果为真，则回归X将在回归之前被归一化。 当fit_intercept设置为False时，将忽略此参数。 当回归量归一化时，注意到这使得超参数学习更加鲁棒，并且几乎不依赖于样本的数量。 相同的属性对标准化数据无效。然而，如果你想标准化，请在调用normalize = False训练估计器之前，使用preprocessing.StandardScaler处理数据。

4. copy_X：是否复制X数组，bool类型，默认为True，如果为True，将复制X数组; 否则，它覆盖原数组X。

5. max_iter：最大的迭代次数，int类型，默认为None，最大的迭代次数，对于sparse_cg和lsqr而言，默认次数取决于scipy.sparse.linalg，对于sag而言，则默认为1000次。

6. tol：精度，float类型，默认为0.001。就是解的精度。

7. solver：求解方法，str类型，默认为auto。可选参数为：auto、svd、cholesky、lsqr、sparse_cg、sag。

• • auto根据数据类型自动选择求解器。
  • svd使用X的奇异值分解来计算Ridge系数。对于奇异矩阵比cholesky更稳定。
  • cholesky使用标准的scipy.linalg.solve函数来获得闭合形式的解。
  • sparse_cg使用在scipy.sparse.linalg.cg中找到的共轭梯度求解器。作为迭代算法，这个求解器比大规模数据（设置tol和max_iter的可能性）的cholesky更合适。
  • lsqr使用专用的正则化最小二乘常数scipy.sparse.linalg.lsqr。它是最快的，但可能在旧的scipy版本不可用。它是使用迭代过程。
  • sag使用随机平均梯度下降。它也使用迭代过程，并且当n_samples和n_feature都很大时，通常比其他求解器更快。注意，sag快速收敛仅在具有近似相同尺度的特征上被保证。您可以使用sklearn.preprocessing的缩放器预处理数据。8. random_state：sag的伪随机种子。

以上就是所有的初始化参数，当然，初始化后还可以通过set_params方法重新进行设定。

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原文：https://blog.csdn.net/c406495762/article/details/76262487 
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 逻辑回归

 sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty=’l2’, dual=False, tol=0.0001,

 C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, 

random_state=None, solver=’warn’, max_iter=100, multi_class=’warn’, 

verbose=0, warm_start=False, n_jobs=None)

1.  penalty：惩罚项，str类型，可选参数为l1和l2，默认为l2。用于指定惩罚项中使用的规范。newton-cg、sag和lbfgs求解算法只支持L2规范。L1规范假设的是模型的参数满足拉普拉斯分布，L2假设的模型参数满足高斯分布，加约束的情况下，理论上应该可以获得泛化能力更强的结果。

2. dual：对偶或原始方法，bool类型，默认为False。对偶方法只用在求解线性多核(liblinear)的L2惩罚项上。当样本数量>样本特征的时候，dual通常设置为False。

3. tol：停止求解的标准，float类型，默认为1e-4。就是求解到多少的时候，停止，认为已经求出最优解。

4. c：正则化系数λ的倒数，float类型，默认为1.0。必须是正浮点型数。5. fit_intercept：是否存在截距或偏差，bool类型，默认为True。6. intercept_scaling：仅在正则化项为"liblinear"，且fit_intercept设置为True时有用。float类型，默认为1。

7. class_weight：用于标示分类模型中各种类型的权重，可以是一个字典或者'balanced'字符串，默认为不输入，也就是不考虑权重，即为None。如果选择输入的话，可以选择balanced让类库自己计算类型权重，或者自己输入各个类型的权重。举个例子，比如对于0,1的二元模型，我们可以定义class_weight={0:0.9,1:0.1}，这样类型0的权重为90%，而类型1的权重为10%。如果class_weight选择balanced，那么类库会根据训练样本量来计算权重。某种类型样本量越多，则权重越低，样本量越少，则权重越高。当class_weight为balanced时，类权重计算方法如下：n_samples / (n_classes * np.bincount(y))。n_samples为样本数，n_classes为类别数量，np.bincount(y)会输出每个类的样本数，例如y=[1,0,0,1,1],则np.bincount(y)=[2,3]。那么class_weight有什么作用呢？在分类模型中，我们经常会遇到两类问题：

• 第一种是误分类的代价很高。比如对合法用户和非法用户进行分类，将非法用户分类为合法用户的代价很高，我们宁愿将合法用户分类为非法用户，这时可以人工再甄别，但是却不愿将非法用户分类为合法用户。这时，我们可以适当提高非法用户的权重。
•  第二种是样本是高度失衡的，比如我们有合法用户和非法用户的二元样本数据10000条，里面合法用户有9995条，非法用户只有5条，如果我们不考虑权重，则我们可以将所有的测试集都预测为合法用户，这样预测准确率理论上有99.95%，但是却没有任何意义。这时，我们可以选择balanced，让类库自动提高非法用户样本的权重。提高了某种分类的权重，相比不考虑权重，会有更多的样本分类划分到高权重的类别，从而可以解决上面两类问题。
• 8. random_state：随机数种子，int类型，可选参数，默认为无，仅在正则化优化算法为sag,liblinear时有用。
• 9. solver：优化算法选择参数，只有五个可选参数，即newton-cg,lbfgs,liblinear,sag,saga。默认为liblinear。solver参数决定了我们对逻辑回归损失函数的优化方法，有四种算法可以选择，分别是：liblinear：使用了开源的liblinear库实现，内部使用了坐标轴下降法来迭代优化损失函数。

lbfgs：拟牛顿法的一种，利用损失函数二阶导数矩阵即海森矩阵来迭代优化损失函数。

newton-cg：也是牛顿法家族的一种，利用损失函数二阶导数矩阵即海森矩阵来迭代优化损失函数。

sag：即随机平均梯度下降，是梯度下降法的变种，和普通梯度下降法的区别是每次迭代仅仅用一部分的样本来计算梯度，适合于样本数据多的时候。

saga：线性收敛的随机优化算法的的变重。

总结：

liblinear适用于小数据集，而sag和saga适用于大数据集因为速度更快。

对于多分类问题，只有newton-cg,sag,saga和lbfgs能够处理多项损失，而liblinear受限于一对剩余(OvR)。啥意思，就是用liblinear的时候，如果是多分类问题，得先把一种类别作为一个类别，剩余的所有类别作为另外一个类别。一次类推，遍历所有类别，进行分类。

newton-cg,sag和lbfgs这三种优化算法时都需要损失函数的一阶或者二阶连续导数，因此不能用于没有连续导数的L1正则化，只能用于L2正则化。而liblinear和saga通吃L1正则化和L2正则化。

同时，sag每次仅仅使用了部分样本进行梯度迭代，所以当样本量少的时候不要选择它，而如果样本量非常大，比如大于10万，sag是第一选择。但是sag不能用于L1正则化，所以当你有大量的样本，又需要L1正则化的话就要自己做取舍了。要么通过对样本采样来降低样本量，要么回到L2正则化。

从上面的描述，大家可能觉得，既然newton-cg, lbfgs和sag这么多限制，如果不是大样本，我们选择liblinear不就行了嘛！错，因为liblinear也有自己的弱点！我们知道，逻辑回归有二元逻辑回归和多元逻辑回归。对于多元逻辑回归常见的有one-vs-rest(OvR)和many-vs-many(MvM)两种。而MvM一般比OvR分类相对准确一些。郁闷的是liblinear只支持OvR，不支持MvM，这样如果我们需要相对精确的多元逻辑回归时，就不能选择liblinear了。也意味着如果我们需要相对精确的多元逻辑回归不能使用L1正则化了。

max_iter：算法收敛最大迭代次数，int类型，默认为10。仅在正则化优化算法为newton-cg, sag和lbfgs才有用，算法收敛的最大迭代次数。

multi_class：分类方式选择参数，str类型，可选参数为ovr和multinomial，默认为ovr。ovr即前面提到的one-vs-rest(OvR)，而multinomial即前面提到的many-vs-many(MvM)。如果是二元逻辑回归，ovr和multinomial并没有任何区别，区别主要在多元逻辑回归上。

• OvR和MvM有什么不同？
  • OvR的思想很简单，无论你是多少元逻辑回归，我们都可以看做二元逻辑回归。具体做法是，对于第K类的分类决策，我们把所有第K类的样本作为正例，除了第K类样本以外的所有样本都作为负例，然后在上面做二元逻辑回归，得到第K类的分类模型。其他类的分类模型获得以此类推。
  • 而MvM则相对复杂，这里举MvM的特例one-vs-one(OvO)作讲解。如果模型有T类，我们每次在所有的T类样本里面选择两类样本出来，不妨记为T1类和T2类，把所有的输出为T1和T2的样本放在一起，把T1作为正例，T2作为负例，进行二元逻辑回归，得到模型参数。我们一共需要T(T-1)/2次分类。
  • 可以看出OvR相对简单，但分类效果相对略差（这里指大多数样本分布情况，某些样本分布下OvR可能更好）。而MvM分类相对精确，但是分类速度没有OvR快。如果选择了ovr，则4种损失函数的优化方法liblinear，newton-cg,lbfgs和sag都可以选择。但是如果选择了multinomial,则只能选择newton-cg, lbfgs和sag了。
• verbose：日志冗长度，int类型。默认为0。就是不输出训练过程，1的时候偶尔输出结果，大于1，对于每个子模型都输出。
• warm_start：热启动参数，bool类型。默认为False。如果为True，则下一次训练是以追加树的形式进行（重新使用上一次的调用作为初始化）。
• n_jobs：并行数。int类型，默认为1。1的时候，用CPU的一个内核运行程序，2的时候，用CPU的2个内核运行程序。为-1的时候，用所有CPU的内核运行程序。

 决策树

 sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’, splitter=’best’, max_depth=None, 

min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, 

max_features=None, random_state=None, max_leaf_nodes=None, 

min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None, class_weight=None, presort=False)

 

1. criterion：特征选择标准，可选参数，默认是gini，可以设置为entropy。gini是基尼不纯度，是将来自集合的某种结果随机应用于某一数据项的预期误差率，是一种基于统计的思想。entropy是香农熵，是一种基于信息论的思想。ID3算法使用的是entropy，CART算法使用的则是gini。
2. splitter：特征划分点选择标准，可选参数，默认是best，可以设置为random。best参数是根据算法选择最佳的切分特征，例如gini、entropy。random随机的在部分划分点中找局部最优的划分点。默认的”best”适合样本量不大的时候，而如果样本数据量非常大，此时决策树构建推荐”random”。
3. max_features：划分时考虑的最大特征数，可选参数，默认是None。寻找最佳切分时考虑的最大特征数(n_features为总共的特征数)，有如下6种情况：
    3.1 如果max_features是整型的数，则考虑max_features个特征；
    3.2 如果max_features是浮点型的数，则考虑int(max_features *                    n_features)个特征；
    3.3 如果max_features设为auto，那么max_features =                                sqrt(n_features)；
    3.4 如果max_features设为sqrt，那么max_featrues =                                sqrt(n_features)，跟auto一样；
    3.5 如果max_features设为log2，那么max_features =                                log2(n_features)；
    3.6 如果max_features设为None，那么max_features = n_features，            也就是所有特征都用。
一般来说，如果样本特征数不多，比如小于50，我们用默认的”None”就可以了，如果特征数非常多，我们可以灵活使用刚才描述的其他取值来控制划分时考虑的最大特征数，以控制决策树的生成时间。
4. max_depth：决策树最大深，可选参数，默认是None。这个参数是这是树的层数的。如果这个参数设置为None，那么决策树在建立子树的时候不会限制子树的深度。一般来说，数据少或者特征少的时候可以不管这个值。或者如果设置了min_samples_slipt参数，那么直到少于min_smaples_split个样本为止。如果模型样本量多，特征也多的情况下，推荐限制这个最大深度，具体的取值取决于数据的分布。常用的可以取值10-100之间。
5. min_samples_split：内部节点再划分所需最小样本数，可选参数，默认是2。这个值限制了子树继续划分的条件。如果min_samples_split为整数，那么在切分内部结点的时候，min_samples_split作为最小的样本数，也就是说，如果样本已经少于min_samples_split个样本，则停止继续切分。如果min_samples_split为浮点数，那么min_samples_split就是一个百分比，ceil(min_samples_split * n_samples)，数是向上取整的。如果样本量不大，不需要管这个值。如果样本量数量级非常大，则推荐增大这个值。
6. min_weight_fraction_leaf：叶子节点最小的样本权重和，可选参数，默认是0。这个值限制了叶子节点所有样本权重和的最小值，如果小于这个值，则会和兄弟节点一起被剪枝。一般来说，如果我们有较多样本有缺失值，或者分类树样本的分布类别偏差很大，就会引入样本权重，这时我们就要注意这个值了。
7. max_leaf_nodes：最大叶子节点数，可选参数，默认是None。通过限制最大叶子节点数，可以防止过拟合。如果加了限制，算法会建立在最大叶子节点数内最优的决策树。如果特征不多，可以不考虑这个值，但是如果特征分成多的话，可以加以限制，具体的值可以通过交叉验证得到。
8. class_weight：类别权重，可选参数，默认是None，也可以字典、字典列表、balanced。指定样本各类别的的权重，主要是为了防止训练集某些类别的样本过多，导致训练的决策树过于偏向这些类别。类别的权重可以通过{class_label：weight}这样的格式给出，这里可以自己指定各个样本的权重，或者用balanced，如果使用balanced，则算法会自己计算权重，样本量少的类别所对应的样本权重会高。当然，如果你的样本类别分布没有明显的偏倚，则可以不管这个参数，选择默认的None。
9. random_state：可选参数，默认是None。随机数种子。如果是证书，那么random_state会作为随机数生成器的随机数种子。随机数种子，如果没有设置随机数，随机出来的数与当前系统时间有关，每个时刻都是不同的。如果设置了随机数种子，那么相同随机数种子，不同时刻产生的随机数也是相同的。如果是RandomState instance，那么random_state是随机数生成器。如果为None，则随机数生成器使用np.random。
10. min_impurity_split：节点划分最小不纯度,可选参数，默认是1e-7。这是个阈值，这个值限制了决策树的增长，如果某节点的不纯度(基尼系数，信息增益，均方差，绝对差)小于这个阈值，则该节点不再生成子节点。即为叶子节点 。
11. presort：数据是否预排序，可选参数，默认为False，这个值是布尔值，默认是False不排序。一般来说，如果样本量少或者限制了一个深度很小的决策s树，设置为true可以让划分点选择更加快，决策树建立的更加快。如果样本量太大的话，反而没有什么好处。

除了这些参数要注意以外，其他在调参时的注意点有：

如果样本数量少但是样本特征非常多，决策树很容易过拟合，在拟合决策树模型前，推荐先做维度规约，比如主成分分析（PCA），特征选择（Losso）或者独立成分分析（ICA）。
推荐多用决策树的可视化，同时先限制决策树的深度，这样可以先观察下生成的决策树里数据的初步拟合情况，然后再决定是否要增加深度。
在训练模型时，注意观察样本的类别情况（主要指分类树），如果类别分布非常不均匀，就要考虑用class_weight来限制模型过于偏向样本多的类别。
决策树的数组使用的是numpy的float32类型，如果训练数据不是这样的格式，算法会先做copy再运行。
如果输入的样本矩阵是稀疏的，推荐在拟合前调用csc_matrix稀疏化，在预测前调用csr_matrix稀疏化。
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原文：https://blog.csdn.net/c406495762/article/details/76262487
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 SVM

 sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel=’rbf’, degree=3, gamma=’auto_deprecated’, coef0=0.0, 

shrinking=True, probability=False, tol=0.001, cache_size=200, class_weight=None, 

verbose=False, max_iter=-1, decision_function_shape=’ovr’, random_state=None)

 1. C：惩罚项，float类型，可选参数，默认为1.0，C越大，即对分错样本的惩罚程度越大，因此在训练样本中准确率越高，但是泛化能力降低，也就是对测试数据的分类准确率降低。相反，减小C的话，容许训练样本中有一些误分类错误样本，泛化能力强。对于训练样本带有噪声的情况，一般采用后者，把训练样本集中错误分类的样本作为噪声。

2. kernel：核函数类型，str类型，默认为'rbf'。可选参数为：

'linear'：线性核函数

'poly'：多项式核函数

'rbf'：径像核函数/高斯核

'sigmod'：sigmod核函数

'precomputed'：核矩阵

precomputed表示自己提前计算好核函数矩阵，这时候算法内部就不再用核函数去计算核矩阵，而是直接用你给的核矩阵，核矩阵需要为n*n的。

3. degree：多项式核函数的阶数，int类型，可选参数，默认为3。这个参数只对多项式核函数有用，是指多项式核函数的阶数n，如果给的核函数参数是其他核函数，则会自动忽略该参数。

4. gamma：核函数系数，float类型，可选参数，默认为auto。只对'rbf' ,'poly' ,'sigmod'有效。如果gamma为auto，代表其值为样本特征数的倒数，即1/n_features。

5. coef0：核函数中的独立项，float类型，可选参数，默认为0.0。只有对'poly' 和,'sigmod'核函数有用，是指其中的参数c。

6. probability：是否启用概率估计，bool类型，可选参数，默认为False，这必须在调用fit()之前启用，并且会fit()方法速度变慢。

7. shrinking：是否采用启发式收缩方式，bool类型，可选参数，默认为True。

8. tol：svm停止训练的误差精度，float类型，可选参数，默认为1e^-3。

9. cache_size：内存大小，float类型，可选参数，默认为200。指定训练所需要的内存，以MB为单位，默认为200MB。

10. class_weight：类别权重，dict类型或str类型，可选参数，默认为None。给每个类别分别设置不同的惩罚参数C，如果没有给，则会给所有类别都给C=1，即前面参数指出的参数C。如果给定参数'balance'，则使用y的值自动调整与输入数据中的类频率成反比的权重。

11. verbose：是否启用详细输出，bool类型，默认为False，此设置利用libsvm中的每个进程运行时设置，如果启用，可能无法在多线程上下文中正常工作。一般情况都设为False，不用管它。

12. max_iter：最大迭代次数，int类型，默认为-1，表示不限制。

13. decision_function_shape：决策函数类型，可选参数'ovo'和'ovr'，默认为'ovr'。'ovo'表示one vs one，'ovr'表示one vs rest。

14. random_state：数据洗牌时的种子值，int类型，可选参数，默认为None。伪随机数发生器的种子,在混洗数据时用于概率估计。

 AdaBoost

 sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier

 

1. base_estimator：可选参数，默认为DecisionTreeClassifier。理论上可以选择任何一个分类或者回归学习器，不过需要支持样本权重。我们常用的一般是CART决策树或者神经网络MLP。默认是决策树，即AdaBoostClassifier默认使用CART分类树DecisionTreeClassifier，而AdaBoostRegressor默认使用CART回归树DecisionTreeRegressor。另外有一个要注意的点是，如果我们选择的AdaBoostClassifier算法是SAMME.R，则我们的弱分类学习器还需要支持概率预测，也就是在scikit-learn中弱分类学习器对应的预测方法除了predict还需要有predict_proba。

algorithm：可选参数，默认为SAMME.R。scikit-learn实现了两种Adaboost分类算法，SAMME和SAMME.R。两者的主要区别是弱学习器权重的度量，SAMME使用对样本集分类效果作为弱学习器权重，而SAMME.R使用了对样本集分类的预测概率大小来作为弱学习器权重。由于SAMME.R使用了概率度量的连续值，迭代一般比SAMME快，因此AdaBoostClassifier的默认算法algorithm的值也是SAMME.R。我们一般使用默认的SAMME.R就够了，但是要注意的是使用了SAMME.R， 则弱分类学习器参数base_estimator必须限制使用支持概率预测的分类器。SAMME算法则没有这个限制。

n_estimators：整数型，可选参数，默认为50。弱学习器的最大迭代次数，或者说最大的弱学习器的个数。一般来说n_estimators太小，容易欠拟合，n_estimators太大，又容易过拟合，一般选择一个适中的数值。默认是50。在实际调参的过程中，我们常常将n_estimators和下面介绍的参数learning_rate一起考虑。

learning_rate：浮点型，可选参数，默认为1.0。每个弱学习器的权重缩减系数，取值范围为0到1，对于同样的训练集拟合效果，较小的v意味着我们需要更多的弱学习器的迭代次数。通常我们用步长和迭代最大次数一起来决定算法的拟合效果。所以这两个参数n_estimators和learning_rate要一起调参。一般来说，可以从一个小一点的v开始调参，默认是1。

random_state：整数型，可选参数，默认为None。如果RandomState的实例，random_state是随机数生成器; 如果None，则随机数生成器是由np.random使用的RandomState实例。

 朴素贝叶斯

 sklearn.naive_bayes.MultinomialNB(alpha=1.0, fit_prior=True, class_prior=None)

 

1. alpha：浮点型可选参数，默认为1.0，其实就是添加拉普拉斯平滑，即为上述公式中的λ ，如果这个参数设置为0，就是不添加平滑；

2. fit_prior：布尔型可选参数，默认为True。布尔参数fit_prior表示是否要考虑先验概率，如果是false,则所有的样本类别输出都有相同的类别先验概率。否则可以自己用第三个参数class_prior输入先验概率，或者不输入第三个参数class_prior让MultinomialNB自己从训练集样本来计算先验概率，此时的先验概率为P(Y=Ck)=mk/m。其中m为训练集样本总数量，mk为输出为第k类别的训练集样本数。

3. class_prior：可选参数，默认为None。