一、不变的招式
虽然数据分析，数据挖掘，一说预测看起来高大上，但是其实是有套路的，预测的代码大致都长下面这个样子
# 1.选择算法模型
model=new 算法模型()
# 2.开始训练（传入训练集特征train_x和训练集结果train_y）
model.fit(train_x, train_y)
# 3.预测结果（传入测试集test_x）
prediction=model.predic(测试集test_x)
# 4.计算准确率（对比预测结果prediction和测试集真实结果test_y）
准确率=metrics.accuracy_score(prediction, test_y)
套路说明：
- 将已有的数据分成两部分，分别是训练集 (train_x,train_y)和测试集(test_x,test_y)
- 每个集合都包含两部分数据，特征值x和结果值y
- 选用算法模型，将训练集(train_x,train_y)进行训练，对测试集test_x进行预测得到预测结果prediction
- 将预测结果prediction和真实结果test_y进行比对，得到预测的准确率
上面这些只是招式，其实内功都在模型上，那我们怎么判断内功比较厉害呢？
二、如何判断内功厉不厉害
模型就是内功，内功厉不厉害主要看下面这些指标，内功越强，预测的越准
1.准确率
准确率：accuracy
大部分情况，我们都可以使用预测的数据和真实的数据，挨个比对来获得准确率
对于正例比例极低的情况，比如
信用卡欺诈
某些疾病的识别
恐怖分子的判断
这种获取的是占很小的一部分，就需要用精确率-召回率来进行统计
2.精确率和召回率
精确率(Precision)：检索出来的正确条目数占检索出来的总条目数的多少，衡量的是查准率；
召回率(Recall)：检索出的正确的条目占全部正确条目数的多少，衡量的是查全率
比如，推荐系统根据你的喜好，推荐了10个商品，其中真正相关的是5个商品，在所有的商品库中，相关的商品一共有20个，则精确率 = 5/10，召回率 = 5/20
举个例子：
从一个大米和小麦混合的袋子里，抓一把大米，我们肯定希望抓出来的大米越多越好(精确率高)，然后我们还希望就是希望一把抓出来的是所有的大米(召回率高)，简单的说就是一个找的对，一个找的全。
关于模型的原理，可以查看从小白视角理解<数据挖掘十大算法>
三、代码套路和技巧
1.如何得到训练集和测试集
我们已经有了数据，需要将数据分成两部分：训练集和测试集
比如可以8成用来训练，2成用来测试结果，sklearn提供了train_test_split stratify函数，可以非常方便的为我们分割数据。
train_test_split 可以帮助我们把数据集抽取一部分作为测试集，这样我们就可以得到训练集和测试集。
参数
train_data：所要划分的样本特征集
train_target：需要划分的样本结果
test_size / train_size: 测试集/训练集的大小，若输入小数表示比例，若输入整数表示数据个数。
random_state：随机数种子，如果需要重复试验，可以指定非0值，将保证得到一组一样的随机数
shuffle：是否打乱数据的顺序，再划分，默认True。
stratify：none或者array/series类型的数据，表示按这列进行分层采样。
2.如何搜索最优的参数
GridSearchCV是参数自动搜索模块，只需要传入需要要调优的参数及参数的取值范围，它会把所有的参数都执行一遍，然后找出最优的，本质是一种穷举法
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
# 初始化算法模型
model=算法模型()
# 设置参数值取值范围
params={"n_estimators": range(1,11)}
# 使用GriSearchCV找出最优参数
clf=GridSearchCV(estimator=model, param_grid=params)
# 执行训练
clf.fit(iris.data, iris.target)
# 得到最优分数和最优参数
print("最优分数： %.4lf" %clf.best_score_)
print("最优参数：", clf.best_params_)
3.如何对数据进行规范化
StandardScaler 可以采用Z-Score规范化数据，得到数据规范化为均值为 0，方差为1的正态分布
train_x = StandardScaler().fit_transform(train_x)
4.如何进行流水线作业
Python 有一种 Pipeline 管道机制。管道机制就是让我们把每一步都按顺序列下来，从而创建 Pipeline 流水线作业。每一步都采用 (‘名称’, 步骤) 的方式来表示。
比如我们可以把数据规范化->搜索最优的参数合成一步，写到一个Pipline中
rf = RandomForestClassifier()
parameters = {"randomforestclassifier__n_estimators": range(1,11)}
iris = load_iris()
pipeline = Pipeline([
('scaler', StandardScaler()),
('randomforestclassifier', rf)
])
# 使用GridSearchCV进行参数调优
clf = GridSearchCV(estimator=pipeline, param_grid=parameters)
# 对iris数据集进行分类
clf.fit(iris.data, iris.target)
print("最优分数： %.4lf" %clf.best_score_)
print("最优参数：", clf.best_params_)