时间：2021/06/30
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系统环境：Windows 10
所用工具：Jupyter Notebook\Python 3.0
涉及的库：pandas\train_test_split\DecisionTreeClassifier\accuracy_score\roc_curve\matplotlib.pyplot\roc_auc_score\export_graphviz\graphviz\os\GridSearchCV
蛋肥想法： 通过测试集数据，检验预测准确度，测得准确度为95.47%。
蛋肥想法： 通过绘制ROC曲线，得出AUC值为0.966，表明预测效果不错。
蛋肥想法： 特征重要性最高的是“satisfaction_level”，而“salary”在该模型中的特征重要性为0，并不符合实际（钱可太重要了~），应该是因为数据处理时单纯将工资分为“高”“中”“低”3个档次，使得该特征变量在决策树模型中发挥的作用较小。
蛋肥想法： GridSearch网格搜索可以进行单参数和多参数调优，蛋肥这里以max_depth参数来练习调优，得出'max_depth': 7时，AUC更好为0.985。
Python语言下的机器学习库
Python是最好的编程语言之一，在科学计算中用途广泛：计算机视觉、人工智能、数学、天文等。它同样适用于机器学习也是意料之中的事。当然，它也有些缺点；其中一个是工具和库过于分散。如果你是拥有unix思维（unix-minded）的人，你会觉得每个工具只做一件事并且把它做好是非常方便的。但是你也需要知道不同库和工具的优缺点，这样在构建系统时才能做出合理的决策。工具本身不能改善系统或产品，但是使用正确的工具，我们可以工作得更高效，生产率更高。因此了解正确的工具，对你的工作领域是非常重要的。
这篇文章的目的就是列举并描述Python可用的最有用的机器学习工具和库。这个列表中，我们不要求这些库是用Python写的，只要有Python接口就够了。我们在最后也有一小节关于深度学习（Deep Learning）的内容，因为它最近也吸引了相当多的关注。
我们的目的不是列出Python中所有机器学习库（搜索“机器学习”时Python包索引(PyPI)返回了139个结果），而是列出我们所知的有用并且维护良好的那些。另外，尽管有些模块可以用于多种机器学习任务，我们只列出主要焦点在机器学习的库。比如，虽然Scipy包含一些聚类算法，但是它的主焦点不是机器学习而是全面的科学计算工具集。因此我们排除了Scipy（尽管我们也使用它！）。
另一个需要提到的是，我们同样会根据与其他科学计算库的集成效果来评估这些库，因为机器学习（有监督的或者无监督的）也是数据处理系统的一部分。如果你使用的库与数据处理系统其他的库不相配，你就要花大量时间创建不同库之间的中间层。在工具集中有个很棒的库很重要，但这个库能与其他库良好集成也同样重要。
如果你擅长其他语言，但也想使用Python包，我们也简单地描述如何与Python进行集成来使用这篇文章列出的库。
Scikit-LearnScikit Learn是我们在CB Insights选用的机器学习工具。我们用它进行分类、特征选择、特征提取和聚集。我们最爱的一点是它拥有易用的一致性API，并提供了很多开箱可用的求值、诊断和交叉验证方法（是不是听起来很熟悉？Python也提供了“电池已备(译注：指开箱可用)”的方法）。锦上添花的是它底层使用Scipy数据结构，与Python中其余使用Scipy、Numpy、Pandas和Matplotlib进行科学计算的部分适应地很好。因此，如果你想可视化分类器的性能（比如，使用精确率与反馈率(precision-recall)图表，或者接收者操作特征(Receiver Operating Characteristics，ROC)曲线），Matplotlib可以帮助进行快速可视化。考虑到花在清理和构造数据的时间，使用这个库会非常方便，因为它可以紧密集成到其他科学计算包上。
另外，它还包含有限的自然语言处理特征提取能力，以及词袋（bag of words）、tfidf（Term Frequency Inverse Document Frequency算法）、预处理（停用词/stop-words，自定义预处理，分析器）。此外，如果你想快速对小数据集（toy dataset）进行不同基准测试的话，它自带的数据集模块提供了常见和有用的数据集。你还可以根据这些数据集创建自己的小数据集，这样在将模型应用到真实世界中之前，你可以按照自己的目的来检验模型是否符合期望。对参数最优化和参数调整，它也提供了网格搜索和随机搜索。如果没有强大的社区支持，或者维护得不好，这些特性都不可能实现。我们期盼它的第一个稳定发布版。
StatsmodelsStatsmodels是另一个聚焦在统计模型上的强大的库，主要用于预测性和探索性分析。如果你想拟合线性模型、进行统计分析，或者预测性建模，那么Statsmodels非常适合。它提供的统计测试相当全面，覆盖了大部分情况的验证任务。如果你是R或者S的用户，它也提供了某些统计模型的R语法。它的模型同时也接受Numpy数组和Pandas数据帧，让中间数据结构成为过去！
PyMCPyMC是做贝叶斯曲线的工具。它包含贝叶斯模型、统计分布和模型收敛的诊断工具，也包含一些层次模型。如果想进行贝叶斯分析，你应该看看。
ShogunShogun是个聚焦在支持向量机（Support Vector Machines, SVM）上的机器学习工具箱，用C++编写。它正处于积极开发和维护中，提供了Python接口，也是文档化最好的接口。但是，相对于Scikit-learn，我们发现它的API比较难用。而且，也没提供很多开箱可用的诊断和求值算法。但是，速度是个很大的优势。
GensimGensim被定义为“人们的主题建模工具（topic modeling for humans）”。它的主页上描述，其焦点是狄利克雷划分（Latent Dirichlet Allocation， LDA）及变体。不同于其他包，它支持自然语言处理，能将NLP和其他机器学习算法更容易组合在一起。如果你的领域在NLP，并想进行聚集和基本的分类，你可以看看。目前，它们引入了Google的基于递归神经网络（Recurrent Neural Network）的文本表示法word2vec。这个库只使用Python编写。
OrangeOrange是这篇文章列举的所有库中唯一带有图形用户界面（Graphical User Interface，GUI）的。对分类、聚集和特征选择方法而言，它是相当全面的，还有些交叉验证的方法。在某些方面比Scikit-learn还要好（分类方法、一些预处理能力），但与其他科学计算系统（Numpy, Scipy, Matplotlib, Pandas）的适配上比不上Scikit-learn。但是，包含GUI是个很重要的优势。你可以可视化交叉验证的结果、模型和特征选择方法（某些功能需要安装Graphviz）。对大多数算法，Orange都有自己的数据结构，所以你需要将数据包装成Orange兼容的数据结构，这使得其学习曲线更陡。
PyMVPAPyMVPA是另一个统计学习库，API上与Scikit-learn很像。包含交叉验证和诊断工具，但是没有Scikit-learn全面。
深度学习尽管深度学习是机器学习的一个子节，我们在这里创建单独一节的原因是，它最新吸引了Google和Facebook人才招聘部门的很多注意。
TheanoTheano是最成熟的深度学习库。它提供了不错的数据结构（张量，tensor）来表示神经网络的层，对线性代数来说很高效，与Numpy的数组类似。需要注意的是，它的API可能不是很直观，用户的学习曲线会很高。有很多基于Theano的库都在利用其数据结构。它同时支持开箱可用的GPU编程。
PyLearn2还有另外一个基于Theano的库，PyLearn2，它给Theano引入了模块化和可配置性，你可以通过不同的配置文件来创建神经网络，这样尝试不同的参数会更容易。可以说，如果分离神经网络的参数和属性到配置文件，它的模块化能力更强大。
DecafDecaf是最近由UC Berkeley发布的深度学习库，在Imagenet分类挑战中测试发现，其神经网络实现是很先进的（state of art）。
Nolearn如果你想在深度学习中也能使用优秀的Scikit-learn库API，封装了Decaf的Nolearn会让你能够更轻松地使用它。它是对Decaf的包装，与Scikit-learn兼容（大部分），使得Decaf更不可思议。
OverFeatOverFeat是最近猫vs.狗（kaggle挑战）的胜利者，它使用C++编写，也包含一个Python包装器（还有Matlab和Lua）。通过Torch库使用GPU，所以速度很快。也赢得了ImageNet分类的检测和本地化挑战。如果你的领域是计算机视觉，你可能需要看看。
HebelHebel是另一个带有GPU支持的神经网络库，开箱可用。你可以通过YAML文件（与Pylearn2类似）决定神经网络的属性，提供了将神级网络和代码友好分离的方式，可以快速地运行模型。由于开发不久，就深度和广度上说，文档很匮乏。就神经网络模型来说，也是有局限的，因为只支持一种神经网络模型（正向反馈，feed-forward）。但是，它是用纯Python编写，将会是很友好的库，因为包含很多实用函数，比如调度器和监视器，其他库中我们并没有发现这些功能。
NeurolabNeuroLab是另一个API友好（与Matlabapi类似）的神经网络库。与其他库不同，它包含递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）实现的不同变体。如果你想使用RNN，这个库是同类API中最好的选择之一。
与其他语言集成你不了解Python但是很擅长其他语言？不要绝望！Python（还有其他）的一个强项就是它是一个完美的胶水语言，你可以使用自己常用的编程语言，通过Python来访问这些库。以下适合各种编程语言的包可以用于将其他语言与Python组合到一起：R - RPythonMatlab - matpythonJava - JythonLua - Lunatic PythonJulia - PyCall.jl
不活跃的库这些库超过一年没有发布任何更新，我们列出是因为你有可能会有用，但是这些库不太可能会进行BUG修复，特别是未来进行增强。MDPMlPyFFnetPyBrain如果我们遗漏了你最爱的Python机器学习包，通过评论让我们知道。我们很乐意将其添加到文章中。
Python中6个最重要的库：
第一、NumPy
NumPy是Numerical
Python的简写，是Python数值计算的基石。它提供多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。NumPy还包括其他内容：
①快速、高效的多维数组对象ndarray
②基于元素的数组计算或数组间数学操作函数
③用于读写硬盘中基于数组的数据集的工具
④线性代数操作、傅里叶变换以及随机数生成
除了NumPy赋予Python的快速数组处理能力之外，NumPy的另一个主要用途是在算法和库之间作为数据传递的数据容器。对于数值数据，NumPy数组能够比Python内建数据结构更为高效地存储和操作数据。
第二、pandas
pandas提供了高级数据结构和函数，这些数据结构和函数的设计使得利用结构化、表格化数据的工作快速、简单、有表现力。它出现于2010年，帮助Python成为强大、高效的数据分析环境。常用的pandas对象是DataFrame，它是用于实现表格化、面向列、使用行列标签的数据结构;以及Series，一种一维标签数组对象。
pandas将表格和关系型数据库的灵活数据操作能力与Numpy的高性能数组计算的理念相结合。它提供复杂的索引函数，使得数据的重组、切块、切片、聚合、子集选择更为简单。由于数据操作、预处理、清洗在数据分析中是重要的技能，pandas将是重要主题。
第三、matplotlib
matplotlib是最流行的用于制图及其他二维数据可视化的Python库，它由John D.
Hunter创建，目前由一个大型开发者团队维护。matplotlib被设计为适合出版的制图工具。
对于Python编程者来说也有其他可视化库，但matplotlib依然使用最为广泛，并且与生态系统的其他库良好整合。
第四、IPython
IPython项目开始于2001年，由Fernando
Pérez发起，旨在开发一个更具交互性的Python解释器。在过去的16年中，它成为Python数据技术栈中最重要的工具之一。
尽管它本身并不提供任何计算或数据分析工具，它的设计侧重于在交互计算和软件开发两方面将生产力最大化。它使用了一种执行-探索工作流来替代其他语言中典型的编辑-编译-运行工作流。它还提供了针对操作系统命令行和文件系统的易用接口。由于数据分析编码工作包含大量的探索、试验、试错和遍历，IPython可以使你更快速地完成工作。
第五、SciPy
SciPy是科学计算领域针对不同标准问题域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包：
①scipy.integrate数值积分例程和微分方程求解器
②scipy.linalg线性代数例程和基于numpy.linalg的矩阵分解
③scipy.optimize函数优化器和求根算法
④scipy.signal信号处理工具
⑤scipy.sparse稀疏矩阵与稀疏线性系统求解器
SciPy与Numpy一起为很多传统科学计算应用提供了一个合理、完整、成熟的计算基础。
第六、scikit-learn
scikit-learn项目诞生于2010年，目前已成为Python编程者首选的机器学习工具包。仅仅七年，scikit-learn就拥有了全世界1500位代码贡献者。其中包含以下子模块：
①分类：SVM、最近邻、随机森林、逻辑回归等
②回归：Lasso、岭回归等
③聚类：K-means、谱聚类等
④降维：PCA、特征选择、矩阵分解等
⑤模型选择：网格搜索、交叉验证、指标矩阵
⑥预处理：特征提取、正态化
scikit-learn与pandas、statsmodels、IPython一起使Python成为高效的数据科学编程语言。
或看好Python的广阔前景，或看中Python的语法简洁，越来越多零基础的人选择学Python。但是Python基础知识有哪些呢？Python部分基础知识点汇总
数据类型：编程中操作的每一个数据都是有其类型的，比如我们的程序需要进行数学计算，那么进行计算的参数和结果就都是数值，我们需要输入、输出一段话，那么这段话就是一个字符串。
变量和常量：变量有什么用？怎么使用？常量又是做什么的？
控制流语句：控制流语句让程序变得更加灵活，稍微复杂一些的程序都需要用到控制流语句中的判断和循环，那么如何在Python中高效应用控制流语句就显得非常重要。
函数：当程序开始复杂起来，某些功能可能需要多次使用的时候，我们就可以把这个功能封装成“函数”，函数就像是工具箱里一件件的工具，在需要的时候打开工具箱拿出即可使用。
数据结构：Python怎么处理数据?列表、元组、集合、字典分别有什么特性都需要详细了解。
异常处理：当你的程序开始复杂起来，可能会遇到某些不确定是否会出现错误的情况，这个时候怎样自定义异常、处理异常就十分重要。
注释：不写注释的程序员不是好程序员。
面向对象：面向对象是一种编程思想，可以让程序变得更可复用，同时逻辑更清晰，效率最高。
文件操作：很多时候我们需要对本地文件进行一些增删改查的操作。
模块和包：Python之所以如此受欢迎，很大程度上得益于它有非常丰富模块和包，这些东西可以让你少造轮子。
Python与网络：python获取网页信息、与其他计算机通信、访问数据库等。
以上大部分其实是编程基础，但是只学这些还是不够的，很多企业招聘的Python岗位均需要和其他方向内容相结合，比如大数据、运维、Web等等。因此零基础快速入门进阶Python技能还需要进行系统的学习。
据我所知道的是，python机器学习模块scikitlearn模块中的grid search函数。在某些机器学习的情况下，需要尝试在某范围且间隔为c内（A，B,c）尝试其中所有的参数，并寻求最优解，就是求（A，B,间隔c）范围中哪个值能使得模型表现最好
可以在Python中将其实现为一个新的独立函数，名为evaluate_arima_model（），它将时间序列数据集作为输入，以及具有p，d和q参数的元组作为输入。
数据集分为两部分：初始训练数据集为66％，测试数据集为剩余的34％。