非常实用，不扯任何理论概念
不包含python基础教程，numpy pandas等常见已经中文化很好的部分知识。
Import¶
from plotly.offline import download_plotlyjs, init_notebook_mode, plot, iplot
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.metrics import accuracy_score
import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.graph_objs as go
import plotly.plotly as py
import scipy.stats as stats
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib
import warnings
import sklearn
import scipy
import json
import sys
import csv
import os
Version¶
print('matplotlib: {}'.format(matplotlib.__version__))
print('sklearn: {}'.format(sklearn.__version__))
print('scipy: {}'.format(scipy.__version__))
print('seaborn: {}'.format(sns.__version__))
print('pandas: {}'.format(pd.__version__))
print('numpy: {}'.format(np.__version__))
print('Python: {}'.format(sys.version))
Seaborn与Matplotlib¶
Seaborn 是Matplotlib的补充，它专门针对统计数据可视化。但它更进一步：Seaborn扩展了Matplotlib，这就是为什么它可以解决与Matplotlib合作的两个最大挫折。或者，正如迈克尔·瓦斯科姆在“Seaborn的介绍”中所说的那样：“如果matplotlib试图让事情变得容易而且事情变得容易”，那么seaborn也试图制定一套定义明确的硬件。“
其中一个难点或挫折与默认的Matplotlib参数有关。 Seaborn使用不同的参数，这无疑会对那些不使用Matplotlib图的默认外观的用户说话 Seaborn是一个用Python制作统计图形的库。它建立在matplotlib之上，并与pandas数据结构紧密集成。
以下是seaborn提供的一些功能：
面向数据集的API，用于检查多个变量之间的关系 专门支持使用分类变量来显示观察结果或汇总统计数据 可视化单变量或双变量分布以及在数据子集之间进行比较的选项 不同种类因变量的线性回归模型的自动估计和绘图 方便地查看复杂数据集的整体结构 用于构建多绘图网格的高级抽象，可让您轻松构建复杂的可视化 简洁的控制matplotlib图形样式与几个内置主题 用于选择调色板的工具，可以忠实地显示数据中的模式 Seaborn旨在使可视化成为探索和理解数据的核心部分。其面向数据集的绘图功能对包含整个数据集的数据框和数组进行操作，并在内部执行必要的语义映射和统计聚合，以生成信息图。
以下是这意味着什么的一个例子：
总结一下，如果Matplotlib“试图让事情变得简单易行，那么Seaborn也会尝试制定一套定义明确的事情。”
Seaborn有助于解决Matplotlib面临的两个主要问题;问题是
默认的Matplotlib参数使用数据框
随着Seaborn对Matplotlib的称赞和扩展，学习曲线非常渐进。如果你知道Matplotlib，你已经在Seaborn的中途了。
Seaborn的重要特征 Seaborn构建于Python的核心可视化库Matplotlib之上。它旨在作为补充，而不是替代。然而，Seaborn带有一些非常重要的功能。我们在这里看一些。这些功能有助于 -
内置主题样式matplotlib图形可视化单变量和双变量数据 拟合和可视化线性回归模型绘制统计时间序列数据 Seaborn与NumPy和Pandas数据结构配合良好它内置了Matplotlib图形样式的主题
在大多数情况下，您仍然可以使用Matplotlib进行简单的绘图。建议使用Matplotlib的知识来调整Seaborn的默认图。
def sinplot(flip = 1):
x = np.linspace(0, 14, 100)
for i in range(1, 5):
plt.plot(x, np.sin(x + i * .5) * (7 - i) * flip)
sinplot()
plt.show()
def sinplot(flip = 1):
x = np.linspace(0, 14, 100)
for i in range(1, 5):
plt.plot(x, np.sin(x + i * .5) * (7 - i) * flip)
sns.set()
sinplot()
plt.show()
np.random.seed(1234)
v1 = pd.Series(np.random.normal(0,10,1000), name='v1')
v2 = pd.Series(2*v1 + np.random.normal(60,15,1000), name='v2')
plt.figure()
plt.hist(v1, alpha=0.7, bins=np.arange(-50,150,5), label='v1');
plt.hist(v2, alpha=0.7, bins=np.arange(-50,150,5), label='v2');
plt.legend();
plt.figure()
# we can pass keyword arguments for each individual component of the plot
sns.distplot(v2, hist_kws={'color': 'Teal'}, kde_kws={'color': 'Navy'});
sns.jointplot(v1, v2, alpha=0.4);
grid = sns.jointplot(v1, v2, alpha=0.4);
grid.ax_joint.set_aspect('equal')
sns.jointplot(v1, v2, kind='hex');
# set the seaborn style for all the following plots
sns.set_style('white')
sns.jointplot(v1, v2, kind='kde', space=0);
train = pd.read_csv('../input/train.csv')
train.head()
SKlearn¶
- 开源 Python生态系统提供了一个独立，多功能和强大的科学工作环境，包括：[NumPy]，[SciPy]，[IPython]，[Matplotlib]，[Pandas]
简介¶
- Scikit-Learn构建于NumPy和SciPy之上，通过机器学习算法补充这一科学环境;
- 根据设计，Scikit-Learn 非侵入式，易于使用且易于与其他库结合使用;
- 核心算法以低级语言实现。
算法¶
监督学习：
线性模型（Ridge，Lasso，Elastic Net，......）支持向量机 基于树的方法（随机森林，套袋，GBRT，......）最近的邻居 神经网络（基础知识）高斯过程 *功能选择
无监督学习：
聚类（KMeans，Ward，...）矩阵分解（PCA，ICA，......） 密度估计异常值检测
框架¶
数据作为有限学习集${\cal L} = (X, y)$在哪里
输入样本以形状n_samples$\times$n_features的数组$X$给出，取其在${\cal X}$中的值;输出值以数组$y$的形式给出，在${\cal Y}$中取_符号_值。
监督分类的目标是建立一个最小化的估计量$\varphi: {\cal X} \mapsto {\cal Y}$
$$ Err(\varphi) = \mathbb{E}_{X,Y}\{ \ell(Y, \varphi(X)) \} $$其中$\ell$是一个损失函数，例如，分类$\ell_{01}(Y,\hat{Y}) = 1(Y \neq \hat{Y})$的零丢失。
需求¶
- 对背景事件的信号进行分类;
- 从症状诊断疾病;
- 识别照片中的猫;
- 使用Kinect摄像头识别身体部位;
- ......
数据¶
- 输入数据= Numpy数组或Scipy稀疏矩阵;
- 使用矩阵或向量上定义的高级操作表示算法（类似于MATLAB）; - 利用高效的低杠杆实施; - 保持代码简短易读。
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
X_iris = iris.data
y_iris = iris.target
数据集包括150个实例，每个实例有4个属性。对于每个实例，我们还将有一个目标类（在我们的例子中，是物种）。此类是一个特殊属性，我们将针对剩余（已知）属性预测新的，以前未见过的实例。
print (X_iris.shape, y_iris.shape)
print ('Feature names:{0}'.format(iris.feature_names))
print ('Target classes:{0}'.format(iris.target_names))
print ('First instance features:{0}'.format(X_iris[0]))
让我们使用第一个萼片测量，然后使用花瓣测量，在二维散点图中显示每个实例。
plt.figure('sepal')
colormarkers = [ ['red','s'], ['greenyellow','o'], ['blue','x']]
for i in range(len(colormarkers)):
px = X_iris[:, 0][y_iris == i]
py = X_iris[:, 1][y_iris == i]
plt.scatter(px, py, c=colormarkers[i][0], marker=colormarkers[i][1])
plt.title('Iris Dataset: Sepal width vs sepal length')
plt.legend(iris.target_names)
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.figure('petal')
for i in range(len(colormarkers)):
px = X_iris[:, 2][y_iris == i]
py = X_iris[:, 3][y_iris == i]
plt.scatter(px, py, c=colormarkers[i][0], marker=colormarkers[i][1])
plt.title('Iris Dataset: petal width vs petal length')
plt.legend(iris.target_names)
plt.xlabel('Petal length')
plt.ylabel('Petal width')
plt.show()
监督学习：分类¶
1936年，罗纳德·费希尔爵士将统计数据集引入统计领域，用它来开发线性判别模型。他所做的是建立一个将物种与其他物种分开的属性的线性组合，即找到一条类似于我们在上一节中建议的直线。
我们的首要任务是根据四种萼片和长度测量来预测鸢尾花的种类。目前，我们将开始只使用两个属性，即它的萼片宽度和长度。我们将这样做以简化可视化，但稍后我们将使用这四个属性，并查看性能是否有所改进。这是分类问题的一个实例，我们希望根据其特征将从离散集中获取的标签分配给项目。
典型的分类过程大致涉及以下步骤：
- 选择你的属性，
- 根据可用数据构建模型，和
- 评估您的模型在以前看不见的数据上的表现。
为此，在构建模型之前，我们应该将训练和测试数据分开。培训数据将用于构建模型，测试数据将用于评估其性能。
单独的培训和测试集¶
我们的第一步是将数据集分成单独的集合，使用75％的实例来训练我们的分类器，剩下的25％用于评估它（在这种情况下，仅采用两个特征，萼片宽度和长度） 。我们还将执行特征缩放：对于每个特征，计算平均值，从特征值中减去平均值，并将结果除以它们的标准偏差。缩放后，每个要素的平均值为零，标准差为1。这种值的标准化（不会改变它们的分布，因为您可以通过在缩放之前和之后绘制X值来验证）是机器学习方法的常见要求，以避免具有大值的特征对最终结果可能过重。 。
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import preprocessing
# Create dataset with only the first two attributes
X, y = X_iris[:, [0,1]], y_iris
# Test set will be the 25% taken randomly
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=33)
# Standarize the features
scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(X_train)
X_train = scaler.transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
检查缩放后，平均值为0，标准差为1（这在训练集中应该是精确的，但仅在测试集中近似，因为我们使用了训练集媒体和标准差）：
print ('Training set mean:{:.2f} and standard deviation:{:.2f}'.format(np.average(X_train),np.std(X_train)))
print ('Testing set mean:{:.2f} and standard deviation:{:.2f}'.format(np.average(X_test),np.std(X_test)))
缩放后显示训练数据。
colormarkers = [ ['red','s'], ['greenyellow','o'], ['blue','x']]
plt.figure('Training Data')
for i in range(len(colormarkers)):
xs = X_train[:, 0][y_train == i]
ys = X_train[:, 1][y_train == i]
plt.scatter(xs, ys, c=colormarkers[i][0], marker=colormarkers[i][1])
plt.title('Training instances, after scaling')
plt.legend(iris.target_names)
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.show()
线性二元分类器¶
首先，让我们将问题转换为二元分类任务：我们只想区分setosa花和其他花（根据情节看似乎很容易）。要做到这一点，我们将把所有非setosa目标折叠成相同的clas（稍后我们将回到三级原始问题）
import copy
y_train_setosa = copy.copy(y_train)
# Every 1 and 2 classes in the training set will became just 1
y_train_setosa[y_train_setosa > 0]=1
y_test_setosa = copy.copy(y_test)
y_test_setosa[y_test_setosa > 0]=1
print ('New training target classes:\n{0}'.format(y_train_setosa))
我们的第一个分类器将是线性分类器。
多年来，线性分类模型已经得到了很好的研究，并且有很多不同的方法，实际上用于构建分离超平面的方法非常不同。我们将使用来自scikit-learn的SGDClassifier来实现线性模型，包括正则化。分类器（实际上，我们将看到的一类分类器）从使用随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）获得其名称，这是一个非常有效的数值程序，用于查找函数的局部最小值。
1847年，路易斯·奥古斯丁·柯西（Louis Augustin Cauchy）引入了“梯度下降”（Gradient Descent）来求解线性方程组。这个想法是基于观察到多变量函数在其负梯度方向上减小最快（您可以将梯度视为几个维度的导数的推广）。如果我们想要找到它的最小值（至少是局部值），我们可以向其负梯度方向移动。这正是梯度下降所做的。
scikit-learn中的每个分类器都以相同的方式创建：使用分类器的可配置超参数调用方法来创建分类器的实例。在这种情况下，我们将使用linear _model.SGDClassifier，告诉scikit-learn使用 log loss函数。
from sklearn import linear_model
clf = linear_model.SGDClassifier(loss='log', random_state=42)
print (clf)
请注意，分类器包括几个参数。通常，scikit-learn为每个参数指定默认值。但请注意，保持默认值并不是一个好主意。稍后（或将来的笔记本，我还不知道），我们将讨论模型选择，选择最佳参数的过程。
现在，我们只需调用fit方法来训练分类器（即，根据可用的训练数据构建我们稍后将使用的模型）。在我们的例子中，trainig setosa设置。
clf.fit(X_train, y_train_setosa)
我们的模型看起来如何？好吧，既然我们正在建立一个线性分类器，我们的模型就是......线。我们可以显示它的系数：
print (clf.coef_,clf.intercept_)
预测¶
现在，真正有用的部分：当我们有一个新花时，我们只需得到它的花瓣宽度和长度，并在新实例上调用分类器的predict方法。 无论我们使用的分类器还是我们用来构建它的方法，它都以相同的方式工作
print ('If the flower has 4.7 petal width and 3.1 petal length is a {}'.format(
iris.target_names[clf.predict(scaler.transform([[4.7, 3.1]]))]))
请注意，我们首先缩放新实例，然后应用predict方法，并使用结果查找虹膜目标名称数组。
回到原来的三级问题¶
现在，使用三个原始类进行培训。使用scikit-learn这很简单：我们使用原始的三个目标类完成相同的过程：
clf2 = linear_model.SGDClassifier(loss='log', random_state=33)
clf2.fit(X_train, y_train)
print (len(clf2.coef_))
Let us evaluate on the previous instance to find the three-class prediction. Scikit-learn tries the three classifiers.
scaler.transform([[4.7, 3.1]])
print(clf2.decision_function(scaler.transform([[4.7, 3.1]])))
clf2.predict(scaler.transform([[4.7, 3.1]]))
decision_function方法告诉我们分类器得分（在我们的例子中，决策边界不等式的左侧）。在我们的例子中，第一个分类器说花是一个setosa（我们有一个大于零的分数），它不是一个versicolor也不是virginica。简单。如果我们有两个积极的价值怎么办？在我们的例子中，最高分将是远离决策线的点。
评估分类器¶
估算器的性能是衡量其有效性的标准。最明显的性能度量称为准确度：给定分类器和一组实例，它只是测量分类器正确分类的实例的比例。例如，我们可以使用训练集中的实例，并在预测目标类时计算分类器的准确性。 Scikit-learn包含一个“metrics”模块，用于实现此（以及许多其他）性能指标。
from sklearn import metrics
y_train_pred = clf2.predict(X_train)
print ('Accuracy on the training set:{:.2f}'.format(metrics.accuracy_score(y_train, y_train_pred)))
这意味着我们的分类器正确预测了训练集中83％的实例。但这实际上是一个坏主意。评估训练集的问题在于您使用此数据构建了模型，并且您的模型可能实际上很好地调整了它们，但在以前看不见的数据中表现不佳（这是它的最终目的）。这种现象称为过度拟合，当您阅读本书时，您会一次又一次地看到它。如果您测量训练数据，您将永远不会检测到过度拟合。因此，_永远不会_衡量您的训练数据。
还记得我们分开了训练集的一部分吗？现在是时候使用它了：因为它不用于训练，我们希望它能给我们以及我们的分类器在以前看不见的数据上的表现。
y_pred = clf2.predict(X_test)
print ('Accuracy on the training set:{:.2f}'.format(metrics.accuracy_score(y_test, y_pred)))
通常，测试集的准确度低于训练集的准确度，因为模型实际上是对训练集进行建模，而不是测试集。
准确性的一个问题是不能很好地反映我们的模型在每个不同的目标类上的表现。例如，我们知道我们的分类器可以很好地识别setosa物种，但在分离其他两个物种时可能会失败。如果我们可以衡量这一点，我们可以获得提高性能，改变方法或功能的提示。
面对多类问题时，一个非常有用的工具是混淆矩阵。该矩阵在行i和列_j_中包括预测在类_j_中的类_i_的实例的数量。一个好的分类器将在混淆矩阵对角线上积累值，其中正确分类的实例属于。拥有原始类和预测类，我们可以轻松打印混淆矩阵：
print (metrics.confusion_matrix(y_test, y_pred))
要读取分类矩阵，只需记住定义：第2行第3列中的“8”表示如果第1类预测为第2类，则为8个实例。在对类进行分类时，我们的分类器永远不会出错零（setosa）花。然而，当它面对第一和第二类（杂色和维吉尼亚）时，它会混淆它们。混淆矩阵为我们提供了有用的信息，以便了解分类器所犯的错误类型。
当每个类的实例数相似时，测试集的准确性是一个很好的性能测量，即我们有一个统一的类分布。但是，考虑到99％的实例只属于一个类（你有一个偏差）：总是预测这个多数类的分类器在准确性方面会有很好的表现，尽管它是一个非常天真的方法（并且它肯定会在“困难的”1％的情况下失败）。
在scikit-learn中，有几个评估函数;我们将展示三个流行的：精确度，召回率和F1分数（或f-measure）。
print (metrics.classification_report(y_test, y_pred, target_names=iris.target_names))
- 精确计算预测为正确评估的正数的实例的比例（它衡量我们的分类器在表示实例为正时的权利）。
- 召回计算正确评估的正面实例的比例（测量分类器在面对正面实例时的正确性）。
- F1分数是精度和召回的调和平均值，并尝试将两者合并为一个数字。
使用四个花属性¶
为了结束这个分类部分，我们将重复整个过程，这次使用四个原始属性，并检查性能是否有所改善。
# Test set will be the 25% taken randomly
X_train4, X_test4, y_train4, y_test4 = train_test_split(X_iris, y_iris, test_size=0.25, random_state=33)
# Standarize the features
scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(X_train4)
X_train4 = scaler.transform(X_train4)
X_test4 = scaler.transform(X_test4)
# Build the classifier
clf3 = linear_model.SGDClassifier(loss='log', random_state=33)
clf3.fit(X_train4, y_train4)
# Evaluate the classifier on the evaluation set
y_pred4 = clf3.predict(X_test4)
print (metrics.classification_report(y_test4, y_pred4, target_names=iris.target_names))
无监督学习：聚类¶
K-means可能是最流行的聚类算法，因为它非常简单易于实现，并且在不同的任务中表现出良好的性能。它属于分区算法类，它同时将数据点分成不同的组，称为集群。我们将k-means应用于训练数据，仅使用sepal维度，构建3个集群（请注意，我们可以选择不同数量的集群来将数据分组到）
from sklearn import cluster
clf_sepal = cluster.KMeans(init='k-means++', n_clusters=3, random_state=33)
clf_sepal.fit(X_train4[:,0:2])
我们可以显示为每个实例分配的标签（请注意，此标签是一个群集名称，它与我们的原始目标类无关......实际上，当您进行群集时，您没有目标类！）。
print (clf_sepal.labels_)
使用NumPy的索引功能，我们可以显示每个集群的实际目标类，只是为了将构建的集群与我们的花型类进行比较......
print (y_train4[clf_sepal.labels_==0])
print (y_train4[clf_sepal.labels_==1])
print (y_train4[clf_sepal.labels_==2])
通常情况下，显示我们的实例及其所属的集群是一个好主意，以便首先近似我们的算法对数据的表现：
colormarkers = [ ['red','s'], ['greenyellow','o'], ['blue','x']]
step = .01
margin = .1
sl_min, sl_max = X_train4[:, 0].min()-margin, X_train4[:, 0].max() + margin
sw_min, sw_max = X_train4[:, 1].min()-margin, X_train4[:, 1].max() + margin
sl, sw = np.meshgrid(
np.arange(sl_min, sl_max, step),
np.arange(sw_min, sw_max, step)
)
Zs = clf_sepal.predict(np.c_[sl.ravel(), sw.ravel()]).reshape(sl.shape)
centroids_s = clf_sepal.cluster_centers_
显示数据点和计算的区域
plt.figure(1)
plt.clf()
plt.imshow(Zs, interpolation='nearest', extent=(sl.min(), sl.max(), sw.min(), sw.max()), cmap= plt.cm.Pastel1, aspect='auto', origin='lower')
for j in [0,1,2]:
px = X_train4[:, 0][y_train == j]
py = X_train4[:, 1][y_train == j]
plt.scatter(px, py, c=colormarkers[j][0], marker= colormarkers[j][1])
plt.scatter(centroids_s[:, 0], centroids_s[:, 1],marker='*',linewidths=3, color='black', zorder=10)
plt.title('K-means clustering on the Iris dataset using Sepal dimensions\nCentroids are marked with stars')
plt.xlim(sl_min, sl_max)
plt.ylim(sw_min, sw_max)
plt.xlabel("Sepal length")
plt.ylabel("Sepal width")
plt.show()
使用花瓣尺寸重复实验
clf_petal = cluster.KMeans(init='k-means++', n_clusters=3, random_state=33)
clf_petal.fit(X_train4[:,2:4])
print (y_train4[clf_petal.labels_==0])
print (y_train4[clf_petal.labels_==1])
print (y_train4[clf_petal.labels_==2])
绘制群集
colormarkers = [ ['red','s'], ['greenyellow','o'], ['blue','x']]
step = .01
margin = .1
sl_min, sl_max = X_train4[:, 2].min()-margin, X_train4[:, 2].max() + margin
sw_min, sw_max = X_train4[:, 3].min()-margin, X_train4[:, 3].max() + margin
sl, sw = np.meshgrid(
np.arange(sl_min, sl_max, step),
np.arange(sw_min, sw_max, step),
)
Zs = clf_petal.predict(np.c_[sl.ravel(), sw.ravel()]).reshape(sl.shape)
centroids_s = clf_petal.cluster_centers_
plt.figure(1)
plt.clf()
plt.imshow(Zs, interpolation='nearest', extent=(sl.min(), sl.max(), sw.min(), sw.max()), cmap= plt.cm.Pastel1, aspect='auto', origin='lower')
for j in [0,1,2]:
px = X_train4[:, 2][y_train4 == j]
py = X_train4[:, 3][y_train4 == j]
plt.scatter(px, py, c=colormarkers[j][0], marker= colormarkers[j][1])
plt.scatter(centroids_s[:, 0], centroids_s[:, 1],marker='*',linewidths=3, color='black', zorder=10)
plt.title('K-means clustering on the Iris dataset using Petal dimensions\nCentroids are marked with stars')
plt.xlim(sl_min, sl_max)
plt.ylim(sw_min, sw_max)
plt.xlabel("Petal length")
plt.ylabel("Petal width")
plt.show()
现在，使用四个属性计算集群
clf = cluster.KMeans(init='k-means++', n_clusters=3, random_state=33)
clf.fit(X_train4)
print (y_train[clf.labels_==0])
print (y_train[clf.labels_==1])
print (y_train[clf.labels_==2])
使用所有属性测量测试集中的精度和召回率，并仅使用瓣膜测量值
y_pred=clf.predict(X_test4)
print (metrics.classification_report(y_test, y_pred, target_names=['setosa','versicolor','virginica']))
y_pred_petal=clf_petal.predict(X_test4[:,2:4])
print (metrics.classification_report(y_test, y_pred_petal, target_names=['setosa','versicolor','virginica']))
等等，只使用两个属性，每个性能指标都更好。较少的功能可能会产生更好的结果吗？虽然乍一看这似乎是矛盾的，但我们将在未来的笔记本中看到，选择正确的功能子集（称为特征选择的过程）实际上可以提高算法的性能。
监督学习：回归¶
在我们迄今为止看到的每个例子中，我们旨在预测的输出都属于离散集。对于分类，该集合是目标类，而对于聚类算法，该集合包括不同的计算集群。如果我们想要预测从实线提取的值，该怎么办？在这种情况下，我们正在尝试解决回归问题。
为了说明回归在scikit-learn中是如何工作的，我们将应用于一个（非常）简单且众所周知的问题：试图预测某个房子的价格。作为数据集，我们将使用波士顿房价数据集（查找数据集描述和属性[此处]（https://github.com/mjbahmani）。
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
print ('Boston dataset shape:{}'.format(boston.data.shape))
print (boston.feature_names)
像往常一样创建训练和测试集以及缩放值
创建一种培训和评估模型的方法。这一次，为了评估我们的模型，我们将采用不同的方法：我们将使用_交叉验证_而不是分离训练集。
交叉验证通常包括以下步骤： 1.将数据集划分为k个不同的子集。 2.通过训练k-1子集并测试剩余的子模型来创建k个不同的模型。 3.测量每个k模型的性能，并使用平均值作为性能值。