Scikit-Learn 是一个强大的 Python 库，用于机器学习任务。它具有简单易用的界面，并提供了广泛的算法和函数，适用于各种机器学习任务，如分类、回归、聚类和降维。
安装
使用 pip，一个 Python 包安装器，可以轻松安装 Scikit-Learn。打开命令提示符或终端，输入以下命令：
pip install scikit-learn
基本使用
要使用 Scikit-Learn，首先需要将它导入到 Python 代码中。以下是一个示例：
import sklearn
Scikit-Learn 中有不同的模块可用于不同的机器学习任务，例如，sklearn.datasets 模块提供用于测试机器学习算法的数据集，sklearn.preprocessing 模块提供各种数据预处理函数。
这里是一个示例，使用 sklearn.datasets 模块中的 load_iris() 函数加载著名的 Iris 数据集：
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
print(iris.data)
print(iris.target)
算法
Scikit-Learn 提供了各种算法，用于各种机器学习任务，这些算法基于任务将不同的模块组织成不同的类别。以下是一些最常用的类别：
监督学习
监督学习算法用于预测建模任务，其目标是基于一组输入变量来预测输出变量。Scikit-Learn 提供了多个算法来执行此类任务，包括：
- 线性回归
- 逻辑回归
- 决策树
- 随机森林
- 支持向量机
- 朴素贝叶斯
这里是一个示例，使用位于 sklearn.linear_model 模块中的 LinearRegression() 类执行线性回归：
from sklearn import datasets, linear_model
diabetes = datasets.load_diabetes()
X = diabetes.data[:, np.newaxis, 2]
y = diabetes.target
regr = linear_model.LinearRegression()
regr.fit(X, y)
print(regr.coef_)
无监督学习
无监督学习算法用于聚类和降维任务。Scikit-Learn 提供了各种算法，用于此类任务，包括：
- K 均值聚类
- 主成分分析（PCA）
- 独立成分分析（ICA）
- 随机投影
这里是一个示例，使用位于 sklearn.cluster 模块中的 KMeans() 类执行 K 均值聚类：
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs
X, y = make_blobs(n_samples=1000, centers=3, random_state=42)
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
kmeans.fit(X)
print(kmeans.labels_)
模型选择和评估
Scikit-Learn 提供了各种函数和类，用于模型选择和评估。这些函数和类可用于将数据拆分为训练和测试集，交叉验证模型，并计算性能指标。以下是用于模型选择和评估的一些常用函数和类：
train_test_split()：用于将数据拆分为训练和测试集以进行模型训练和评估。cross_val_score()：用于执行 k 折交叉验证并计算模型的平均准确率。GridSearchCV()：用于在参数范围内执行网格搜索，并查找为模型提供的最佳参数组合，以获得最佳性能。
这里是一个示例，使用位于 sklearn.model_selection 模块中的 train_test_split() 函数将数据拆分为训练和测试集：
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_digits
digits = load_digits()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.2, random_state=42)
print(len(X_train), len(X_test))
结论
Scikit-Learn 是一个强大的 Python 库，提供了各种用于机器学习任务的算法和函数。在本文中，我们介绍了安装过程、基本用法以及 Scikit-Learn 中可用的一些常用机器学习算法和函数。我们希望这篇文章提供了一个全面的 Scikit-Learn 指南，并帮助您使用 Scikit-Learn 开始进行机器学习。
