如何使用 scikitlearn 和 PyTorch 进行数据分析的结合?

Scikit-learn 是一个用于 Python 的机器学习库，而 PyTorch 是一个用于深度学习的库。

结合 Scikit-learn 和 PyTorch 的步骤：

1. 导入必要的库：

import sklearn
import torch

2. 加载数据：

# 使用 Scikit-learn 的 load_data 函数加载数据
X_train, y_train = sklearn.datasets.load_data("iris.csv")

# 使用 PyTorch 的 DataLoader 类加载数据
data_loader = torch.utils.data.DataLoader(X_train, batch_size=128, shuffle=True)

3. 训练模型：

# 使用 Scikit-learn 的 train_test_split 函数进行数据分割
X_train, X_val, y_train, y_val = sklearn.model_selection.train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.2)

# 使用 PyTorch 的训练函数进行模型训练
model = torch.nn.Linear(X_train.shape[1], 3)
loss_fn = torch.nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())

for epoch in range(10):
    # 使用 Scikit-learn 的 fit 函数进行模型训练
    model.fit(X_train, y_train, epochs=1)

    # 使用 PyTorch 的 evaluate 函数进行模型评估
    loss = loss_fn(model(X_val), y_val)
    print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss}")

注意：

• 使用 Scikit-learn 进行数据预处理，例如缩放和标准化。
• 使用 PyTorch 进行模型训练，例如设置学习率、批处理大小和迭代次数。
• 您可以根据自己的需求调整 Scikit-learn 和 PyTorch 的参数。