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  • from sklearn.datasets import make_classification创建分类数据集

            make_classification创建用于分类的数据集,官方文档

    例子:

    ### 创建模型
    def create_model():
        
        # 生成数据
        from sklearn.datasets import make_classification
        X, y = make_classification(n_samples=10000,        # 样本个数
                                   n_features=25,          # 特征个数
                                   n_informative=3,        # 有效特征个数
                                   n_redundant=2,          # 冗余特征个数(有效特征的随机组合)
                                   n_repeated=0,           # 重复特征个数(有效特征和冗余特征的随机组合)
                                   n_classes=3,            # 样本类别
                                   n_clusters_per_class=1, # 簇的个数
                                   random_state=0)
        
        print("原始特征维度",X.shape)
        
        # 读取数据
        print("读取数据")
        #import pandas as pd
        #data = pd.read_csv(datapath)
        
        # 数据划分
        print("数据划分")
        from sklearn.model_selection import train_test_split
        global x_train,x_valid,x_test,y_train,y_valid,y_test
        x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,random_state = 33,test_size = 0.25)
        x_train,x_valid,y_train,y_valid = train_test_split(x_train,y_train,random_state = 33,test_size = 0.25)
    
        # 创建模型
        print("创建模型")
        from sklearn.linear_model import LogisticRegression
        global model 
        model = LogisticRegression(penalty = 'l2').fit(x_train,y_train)
    
    ### 保存模型    
    def save_model():
        print("保存模型")
        from sklearn.externals import joblib
        joblib.dump(model,'model.pkl')
    
    ### 模型验证   
    def validate_model():
        print("模型验证")
        print(model.score(x_valid,y_valid))  
        
    ### 模型预测
    def predict_model():
        print("模型预测")
        global pred
        pred = model.predict_proba(x_test)
        print(pred)
        
    if __name__ == "__main__":
        create_model()
        save_model()
        validate_model()
        predict_model()
        
    

      

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