Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南

Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南介绍在实现机器学习的应用方案时，Sklearn 与 TensorFlow 是最为常用的两大工具库，他们分别适合于为小型项目提供快速原型实现和为大规模应用提供高性能混合计算业务。本文将为你提供 Sklearn 与 TensorFlow 在实际中的主要应用场景和代码实现方案，并分析其优势和不足。

社区主理人微信号: Libin9iOak

823人浏览 · 2024-12-24 20:04:37

社区主理人微信号: Libin9iOak · 2024-12-24 20:04:37 发布

Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南

介绍

在实现机器学习的应用方案时，Sklearn 与 TensorFlow 是最为常用的两大工具库，他们分别适合于为小型项目提供快速原型实现和为大规模应用提供高性能混合计算业务。本文将为你提供 Sklearn 与 TensorFlow 在实际中的主要应用场景和代码实现方案，并分析其优势和不足。

Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南

作者简介

猫头虎是谁？

大家好，我是猫头虎，猫头虎技术团队创始人，也被大家称为猫哥。我目前是COC北京城市开发者社区主理人、COC西安城市开发者社区主理人，以及云原生开发者社区主理人，在多个技术领域如云原生、前端、后端、运维和AI都具备丰富经验。

我的博客内容涵盖广泛，主要分享技术教程、Bug解决方案、开发工具使用方法、前沿科技资讯、产品评测、产品使用体验，以及产品优缺点分析、横向对比、技术沙龙参会体验等。我的分享聚焦于云服务产品评测、AI产品对比、开发板性能测试和技术报告。

目前，我活跃在CSDN、51CTO、腾讯云、阿里云开发者社区、华为云开发者社区、知乎、微信公众号、视频号、抖音、B站、小红书等平台，全网粉丝已超过30万。我所有平台的IP名称统一为猫头虎或猫头虎技术团队。

我希望通过我的分享，帮助大家更好地掌握和使用各种技术产品，提升开发效率与体验。

作者名片 ✍️

博主：猫头虎
全网搜索关键词：猫头虎
作者微信号：Libin9iOak
作者公众号：猫头虎技术团队
更新日期：2024年12月16日
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正文

主要应用场景比较

功具库	优势	适用场景
Sklearn	学习成本低，API便捷，适合快速原型实现和数据分析	不大于几万件数据集的小型项目
TensorFlow	高性能，支持分布式计算，适合大数据和混合计算	极大数据，混合模型，需要自定义机制的复杂场景

基础实现代码

1. 使用 Sklearn 实现一个简单的分类器

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 分割训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)

# 计算测试集出的准确率
predictions = clf.predict(X_test)
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, predictions))

2. 使用 TensorFlow 构建一个简单的团块分类器

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据
iris = load_iris()
X, y = iris.data, to_categorical(iris.target)

# 分割训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建模型
model = Sequential([
    Dense(10, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)),
    Dense(10, activation='relu'),
    Dense(y.shape[1], activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=10, verbose=1)

# 测试集出的准确率
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)