scikit-learn（通常简称为 sklearn）是一个非常流行的 Python 库，用于数据挖掘和数据分析。它提供了许多高效的工具，用于机器学习和统计建模，包括分类、回归、聚类和降维等。
以下是一个简化的 sklearn 基础教程概览：
1. 安装 scikit-learn
首先，你需要安装 scikit-learn。如果你还没有安装，可以通过 pip 或 conda 进行安装：
pip install scikit-learn
或者如果你使用 Anaconda 发行版的话：
conda install scikit-learn
2. 基本概念
- 数据集：通常包含特征（features）和标签（labels）。
- 模型：用于学习数据中的模式。
- 训练：使用数据集的一部分来调整模型参数。
- 测试/验证：使用未见过的数据来评估模型性能。
- 预处理：对数据进行清洗、转换和规范化。
3. 常用功能
- 数据预处理：包括标准化、归一化、填充缺失值等。
- 特征选择与提取：支持 PCA、LDA 等降维技术，以及特征选择方法。
- 模型选择与评估：提供交叉验证、网格搜索等模型选择和评估工具。
- 监督学习：包括分类和回归算法，如 SVM、决策树、随机森林、逻辑回归等。
- 无监督学习：包括聚类、降维算法，如 K-means、DBSCAN、t-SNE 等。
- 集成学习：支持 Bagging、Boosting 等方法，如 AdaBoost、Gradient Boosting 等。
4. 示例：分类任务
这里有一个简单的分类任务示例，使用著名的鸢尾花数据集 (Iris dataset)：
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
X_train_std = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_std = scaler.transform(X_test)# 创建模型
model = LogisticRegression()# 训练模型
model.fit(X_train_std, y_train)# 预测
y_pred = model.predict(X_test_std)# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Accuracy: {accuracy}')
5. 示例：回归任务
下面是一个简单的线性回归任务示例：
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error# 生成模拟数据
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=0.1)# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)# 创建模型
regressor = LinearRegression()# 训练模型
regressor.fit(X_train, y_train)# 预测
y_pred = regressor.predict(X_test)# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f'Mean Squared Error: {mse}')
以上就是 scikit-learn 的一个简要介绍。
