记sklearn库的使用（1）

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本篇只只在使用，不记载原理，当字典用。排版不是很好，可以使用搜索ctrl+F

1. PCA主成成分分析
   from sklearn.decomposition import PCA # 主成分分析算法
   pca = PCA(n_components= 5) # 选择成分5个
   pca.fit(X_train) # 训练X
   X_train = pca.fit_transform(X_train)

   在使用真是数据预测的时候这样写：
   X_test = pca.fit_transform(X_test)

   其他的方法也是如此
   from sklearn.manifold import TSNE 等方法

2. 超参数空间搜索
   clf 是你自己的分类器
   from sklearn.model_selection import GridSearchCV
   para = {
   ‘learning_rate’:[0.008,0.01,0.013,0.05],
   ‘n_estimators’:[660,500,550],
   ‘max_features’:[2,3,4,5],
   ‘subsample’:[0.87,0.9,0.93,0.88,0.96]
   }
   grid = GridSearchCV(clf,para)
   然后可以输出grid的各种属性等知晓那些参数最佳的值，使用者值重新进行分类器分类
   同时也可以在GridSearchCV中有很多参数属性，比如cv，使用交叉验证等，可以按ctrl+B查看源码。
   3.有很多刚开始学的会发觉，分类器只输出类别，但是想输出概率，别慌：
   分类器有一个类别是
   predict_proba（），这个就是输出概率值啦