以数据分类任务为例，在分类任务之前，我们需要探索数据，通过数据可视化掌握数据概况，并对数据的完整性和数据质量逆行评估。随后我们围绕分类任务的两大核心问题展开工作。
数据挖掘中分类任务面临两个核心问题：
1，分类器包含SVM，KNN，决策树，朴素贝叶斯分类器等，在做模型训练时，我们到底如何选择分类器？
2，如何优化分类器的参数，提高分类准确率。
文中完整代码详见https:///ccmather/py_workspace
在同一数据中，同时构造svm，KNN，决策树，随机森林分类器，引入pipeline流水线作业模块，对每一个分类器均进行训练，这里，我们需要先对数据进行标准化处理，每一步均采用（名称，步骤）的方式进行。
如
在训练模型时，事实上，每个模型的参数都很多，取值范围也比较广，如何高效调优呢，我们引入gridsearchcv工具，这是python的参数自动搜索模块，输入想要调整的参数以及参数的取值范围即可，gridsearchcv会将每种情况都处理一遍，输出处理就够，通常，只要输出最优结果即可。
gridsearchcv模块包引入
from sklearn.model_selection import GridSearchCV涉及到的参数如下：
#@estimator：想要采用的分类器
#@param_grid：想要优化的参数及取值，
#@cv：交叉验证的折数，默认三折交叉验证
#@scoring：准确度的评价标准，
使用示例如下：
def GridSearchCV_work(pipe, train_x, train_y, test_x, test_y, param_grid, score = 'accuracy'):
response = {}
gridsearch = GridSearchCV(estimator=pipe, param_grid= param_grid, scoring=score)
#寻找最优的参数和最优的准确率分数
search = gridsearch.fit(train_x, train_y)
print("gridsearch最优参数：", search.best_params_)
print("gridsearch最优分数：", search.best_score_)
predict_y = gridsearch.predict(test_x)
print("accuracy：", accuracy_score(test_y, predict_y))
response['predict_y'] = predict_y
response['accuracy_score'] = accuracy_score(test_y, predict_y)
return response我们同时采用svm，knn，决策树，随机森林分类器，引入pipeline模块和gridsearchcv模块，对wanwna某银行的信用卡违约数据进行训练，并预测信用卡位于率，主要分为一下三步，
#step1 加载数据
#step2 数据特征处理阶段：采用可视化方式对数据做简单处理，把握数据概况
#step3 分类模型训练阶段：采用pipeine方式，第一步：数据规范化，
第二步：采用SVC，KNN，决策树，RF模型 都训练数据集，
用gridsearchCV工具，找到每个分类器的最优参数和最优分数，
最终找到最适合的分类器和分类器的参数。
#数据加载，查看数据集大小,数据概况，做特征工程
data = pd.read_csv('/UCI_Credit_Card.csv')
print(data.shape)
print(data.describe())
#查看下雨个月违规率的情况, value_counts()查看某列有多少不同值，并计算每个不同值在该列中有多少重复值
next_month = data['default.payment.next.month'].value_counts()
print(next_month)
df = pd.DataFrame({'default.payment.next.month':next_month.index, 'values': next_month.values})
plt.figure(figsize=(6,6))
plt.title('信用卡违约率客户\n (违约：1，守约：0')
sns.set_color_codes('pastel')
sns.barplot(x = 'default.payment.next.month', y='values', data = df)
locs, labels = plt.xticks()
plt.show()
#pipeline 构造svm，DecisionTree，RF，KNeighbors分类器，
classifiers = [
SVC(random_state = 1, kernel='rbf'),
DecisionTreeClassifier(random_state = 1, criterion='gini'),
RandomForestClassifier(random_state=1, criterion='gini'),
KNeighborsClassifier(metric='minkowski'),
]
#分类器名称
classifier_names = [
'svc',
'decisiontreeclassifier',
'randomforestclassifier',
'kneighborclassifier',
]
#分类器参数
classifier_param_grid = [
{'svc__C':[1], 'svc__gamma':[0.01]},
{'decisiontreeclassifier__max_depth': [6,9,11]},
{'randomforestclassifier__n_estimators': [3,5,6]},
{'kneighborclassifier__n_neighbors': [4,6,8]},
]最后采用pipeline和gridsearchcv构造分类器训练模型，训练结果如下：
