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介绍
机器学习是计算机科学、人工智能和统计学的研究领域。机器学习的重点是训练算法以学习模式并根据数据进行预测。机器学习特别有价值，因为它让我们可以使用计算机来自动化决策过程。
在本教程中，您将使用Scikit-learn（Python的机器学习工具）在Python中实现一个简单的机器学习算法。您将使用Naive Bayes（NB）分类器，结合乳腺癌肿瘤信息数据库，预测肿瘤是恶性还是良性。
在本教程结束时，您将了解如何使用Python构建自己的机器学习模型。关于Python的语法详见腾讯云开发者手册 Python中文开发文档 。
准备
要完成本教程，您需要：
- Python 3 本地编程环境
- 在virtualenv中安装Jupyter Notebook。Jupyter Notebooks在运行机器学习实验时非常有用。您可以运行短代码块并快速查看结果，从而轻松测试和调试代码。
第一步 - 导入Scikit-learn
让我们首先安装Python模块Scikit-learn，这是Python 最好、文档记录最多的机器学习库之一。
要开始我们的编码项目，先要激活我们的Python 3编程环境。确保您位于环境所在的目录中，然后运行以下命令：
$ . my_env/bin/activate
复制代码激活我们的编程环境后，检查是否已安装Sckikit-learn模块：
(my_env) $ python -c "import sklearn"
复制代码如果sklearn已安装，则此命令将完成且没有错误。如果未安装，您将看到以下错误消息：
Traceback (most recent call last): File "<string>", line 1, in <module> ImportError: No module named 'sklearn'
复制代码错误消息表明sklearn未安装，因此请使用pip下载库：
(my_env) $ pip install scikit-learn[alldeps]
复制代码安装完成后，启动Jupyter Notebook：
(my_env) $ jupyter notebook
复制代码在Jupyter中，创建一个名为 ML Tutorial 的新Python Notebook。在Notebook的第一个单元格，输入sklearn模块：
ML Tutorial
import sklearn
复制代码您的 Notebook应如下图所示：
现在我们已经在 Notebook中导入了sklearn，我们可以开始使用机器学习模型的数据集。
第二步 - 导入Scikit-learn的数据集
我们将在本教程中使用的数据集是 乳腺癌威斯康星诊断数据库 。该数据集包括关于乳腺癌肿瘤的各种信息，以及 恶性 或 良性的 分类标签。该数据集在569个肿瘤上具有569个 实例 或数据，并且包括关于30个 属性 或特征的信息，例如肿瘤的半径，纹理，平滑度和面积。
使用该数据集，我们将构建机器学习模型以使用肿瘤信息来预测肿瘤是恶性的还是良性的。
Scikit-learn安装了各种数据集，我们可以将其加载到Python中，并包含我们想要的数据集。导入并加载数据集：
ML Tutorial
...
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
# Load dataset
data = load_breast_cancer()
复制代码该data 变量 表示一个像 字典 一样工作的Python对象。字典的关键是分类标签名称（target_names），实际标签（target），属性/特征名称（feature_names）和属性（data）。
属性是任何分类器的关键部分。属性捕获有关数据性质的重要特征。鉴于我们试图预测的标签是恶性肿瘤与良性肿瘤，可能的有用属性有肿瘤的大小，半径和质地。
为每个重要信息集创建新变量并分配数据：
ML Tutorial
...
# Organize our data
label_names = data['target_names']
labels = data['target']
feature_names = data['feature_names']
features = data['data']
复制代码我们现在有了每组信息的列表。为了更好地理解我们的数据集，让我们通过输出我们的类标签、第一个数据实例的标签、我们的功能名称以及第一个数据实例的功能值来查看我们的数据：
ML Tutorial
...
# Look at our data
print(label_names)
print(labels[0])
print(feature_names[0])
print(features[0])
复制代码如果运行代码，您将看到以下结果：
如图所示，我们的类名是 恶性 和 良性 ，然后将其映射到二进制值0和1，其中0代表恶性肿瘤1代表良性肿瘤。因此，我们的第一个数据实例是恶性肿瘤，其 平均半径 为1.79900000e+01。
现在我们已经加载了数据，我们可以使用我们的数据来构建我们的机器学习分类器。
第三步 - 将数据组织到集合中
要评估分类器的性能，您应该始终在看不见的数据上测试模型。因此，在构建模型之前，将数据拆分为两部分： 训练集 和 测试集 。
您可以使用训练集在开发阶段训练和评估模型。然后，您使用训练的模型对看不见的测试集进行预测。这种方法让您了解模型的性能和稳健性。
幸运的是，sklearn有一个名为
train_test_split()
的函数，它将您的数据划分为这些集合。导入该函数，然后使用它来拆分数据：
ML Tutorial
...
from sklearn.model_selection import train_test_split
# Split our data
train, test, train_labels, test_labels = train_test_split(features,
labels,
test_size=0.33,
random_state=42)
复制代码
该函数使用test_size参数随机分割数据。在这个例子中，我们现在有一个测试集（test）代表原始数据集的33％。然后剩下的数据（train）组成训练数据。我们还有列车/测试变量的相应标签，即
train_labels
和
test_labels
。
我们现在可以继续培训我们的第一个模型。
第四步 - 构建和评估模型
机器学习有很多模型，每种模型都有自己的优点和缺点。在本教程中，我们将重点介绍一种通常在二进制分类任务中表现良好的简单算法，即 Naive Bayes (NB) 。
首先，导入GaussianNB模块。然后使用
GaussianNB()
函数初始化模型，然后通过使用
gnb.fit()
将模型拟合到数据来训练模型：
ML Tutorial
...
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
# Initialize our classifier
gnb = GaussianNB()
# Train our classifier
model = gnb.fit(train, train_labels)
复制代码
在我们训练模型之后，我们可以使用训练的模型对我们的测试集进行预测，这里，我们使用
predict()
函数。该predict()函数返回测试集中每个数据实例的预测数组。然后我们可以输出我们的预测，以了解模型确定的内容。
使用带有test的predict()函数输出结果：
ML Tutorial
...
# Make predictions
preds = gnb.predict(test)
print(preds)
复制代码运行代码，您将看到以下结果：
正如您在Jupyter Notebook输出中看到的，该predict()函数返回了一个0s和1s 数组，它们代表了我们对肿瘤类的预测值（恶性与良性）。
现在我们有了预测，让我们评估分类器的表现。
第五步 - 评估模型的准确性
使用真实类标签数组，我们可以通过比较两个数组（
test_labelsvs.preds
）来评估模型预测值的准确性。我们将使用
sklearn
函数
accuracy_score()
来确定机器学习分类器的准确性。
ML Tutorial
...
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Evaluate accuracy
