Scikit-Learn 简介

Scikit-Learn (sklearn) 是一个基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 的 Python 机器学习库，提供简单和高效的工具用于数据挖掘和数据分析。Scikit-Learn 是机器学习工具中最受欢迎的库之一，它包含了各种算法和工具，可支持许多不同的机器学习任务，如分类、聚类、回归和降维等。

安装

运行以下命令来安装 Scikit-Learn：

pip install -U scikit-learn

使用

Scikit-Learn 包含了许多预处理器、模型选择器和评估器，这些组件可以被组合和配置成多种流水线，并提供了一致的 API 来使用这些组件。

读入数据

使用 Pandas 库加载数据文件：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

数据准备

Sklearn 支持在数据上进行各种操作，例如：

• 分割数据集为训练集和测试集
• 数据标准化
• 特征缩放
• 特征选择
• 数据维数削减

以下是一个用于数据标准化的例子：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
scaled_X = scaler.fit_transform(X)

模型训练

Sklearn 提供了多种监督和无监督学习算法，如：

• 线性回归
• 逻辑回归
• 决策树
• 随机森林
• 支持向量机
• K近邻算法
• 聚类算法

以决策树为例：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)

模型评估

Sklearn 提供多种评估指标来衡量模型的性能，例如：

• 精确度
• 召回率
• ROC 曲线
• AUC 值

以下是一个使用精确度评估分类器性能的例子：

from sklearn.metrics import accuracy_score

y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

结论

Scikit-Learn 是 Python 中最流行的机器学习库之一，支持多种算法和工具，可以满足各种不同的机器学习任务需求。它易于使用、高效、灵活性强，可帮助程序员更快地构建、训练和评估机器学习模型。