Python机器学习零基础入门 -- Pima印第安人糖尿病发病数据集统计分析

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# 下载和安装Python和SciPy
# Python version
import sys
print('Python: {}'.format(sys.version))
# scipy
import scipy
print('scipy: {}'.format(scipy.__version__))
# numpy
import numpy
print('numpy: {}'.format(numpy.__version__))
# matplotlib
import matplotlib
print('matplotlib: {}'.format(matplotlib.__version__))
# pandas
import pandas
print('pandas: {}'.format(pandas.__version__))
# scikit-learn
import sklearn
print('sklearn: {}'.format(sklearn.__version__))

新建一个简单的Dataframe(数据帧)

import numpy
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
# 散点矩形
from pandas.plotting import scatter_matrix
# 特征缩放
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 交叉验证法
from sklearn.model_selection import KFold
# 逻辑回归
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

myarray = numpy.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
rownames = ['a', 'b']
colnames = ['one', 'two', 'three']
mydataframe = pandas.DataFrame(myarray, index=rownames, columns=colnames)
print(mydataframe)

   one  two  three
a    1    2      3
b    4    5      6

从csv加载数据输出的为行列

import pandas
url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv"
names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class']
data = pandas.read_csv(url, names=names)
# 行列
print(data.shape)

csv数据转换用描述性统计理解数据

data = pandas.read_csv(url, names=names)
description = data.describe()
print(description)

绘图用可视化理解数据

data = pandas.read_csv(url, names=names)
scatter_matrix(data)
plt.show()

为预处理数据建模做准备

dataframe = pandas.read_csv(url, names=names)
array = dataframe.values
# 数组分成输入和输出组件
X = array[:,0:8]
Y = array[:,8]
scaler = StandardScaler().fit(X)
# 通过定心和定标来实现标准化
rescaledX = scaler.transform(X)
# 汇总转换后的数据
# 设置打印选项
numpy.set_printoptions(precision=3)
print(rescaledX[0:5,:])

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学习笔记——仅仅为了留下Pima印第安人糖尿病发病数据集的网址
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