Scikit-learn（sklearn）简介
Scikit-learn 是基于 Python 的强大机器学习库，构建在 NumPy、SciPy 和 matplotlib 之上，为数据建模提供了一整套工具。它以易用、高效、模块化的设计，成为机器学习领域中最受欢迎的开源工具之一。
1. 核心特点
- 全面的算法支持：
提供了从数据预处理到模型评估的全流程支持，包含分类、回归、聚类、降维等常见算法。 - 高度模块化：
所有模块遵循一致的 API 设计，用户可以快速上手并自由组合。 - 高效：
底层由 Cython 优化，在处理大规模数据时具有高效的运行性能。 - 社区支持：
拥有活跃的开源社区，文档详尽，应用案例丰富。 - 兼容性强：
可以与其他数据科学库（如 Pandas、Seaborn、XGBoost）无缝配合使用。
2. 主要功能模块
| 功能 | 详细描述 | 常用工具/类 |
|---|---|---|
| 数据预处理 | 数据标准化、归一化、缺失值处理等 | StandardScaler、MinMaxScaler、Imputer |
| 分类算法 | 各种分类任务，如二分类和多分类问题 | LogisticRegression、SVC、RandomForestClassifier |
| 回归算法 | 连续值预测任务 | LinearRegression、SVR、GradientBoostingRegressor |
| 聚类算法 | 无监督学习方法，发现数据中的隐藏模式 | KMeans、DBSCAN、AgglomerativeClustering |
| 降维与特征选择 | 减少特征维度，提高模型效率 | PCA、SelectKBest、LDA |
| 模型评估 | 性能指标、交叉验证 | accuracy_score、roc_auc_score、cross_val_score |
| 模型集成 | 集成学习方法，如 Bagging 和 Boosting | RandomForest、AdaBoost、GradientBoosting |
| 管道工具 | 将数据处理与模型训练集成到统一工作流中 | Pipeline、make_pipeline |
3. 使用示例
（1）分类任务：鸢尾花分类
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 数据加载与划分
data = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.3, random_state=42)
# 模型训练
clf = RandomForestClassifier(random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)
# 模型评估
y_pred = clf.predict(X_test)
print(f"分类准确率: {accuracy_score(y_test, y_pred):.2f}")
（2）回归任务：波士顿房价预测
from sklearn.datasets import load_diabetes
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 数据加载与划分
data = load_diabetes()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.3, random_state=42)
# 模型训练
reg = GradientBoostingRegressor(random_state=42)
reg.fit(X_train, y_train)
# 模型评估
y_pred = reg.predict(X_test)
print(f"均方误差: {mean_squared_error(y_test, y_pred):.2f}")
（3）数据预处理与管道使用
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
# 数据加载与划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.3, random_state=42)
# 创建管道：标准化 + SVM
pipeline = make_pipeline(StandardScaler(), SVC(kernel='linear', C=1))
pipeline.fit(X_train, y_train)
# 模型评估
print(f"管道分类准确率: {pipeline.score(X_test, y_test):.2f}")
4. 应用场景
- 金融：信用评分、股票预测、欺诈检测。
- 医疗：诊断模型、患者分组、疾病预测。
- 电商：用户行为分析、推荐系统。
- 图像处理：目标检测、模式识别。
- 工业：预测维护、质量检测。
5. 学习资源
-
官方文档：
Scikit-learn 官方文档 -
开源书籍：
《Python 机器学习》 by Sebastian Raschka. -
在线教程：
- Kaggle 或 Coursera 上的 Scikit-learn 实践课程。
