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scikit-learn（简称 sklearn）是 Python 生态中一个非常流行且强大的机器学习库，支持各种机器学习算法和工具。

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核心模块和功能

1. 监督学习 (Supervised Learning)：

   • 分类 (Classification):

     • 支持的算法：KNN、SVM、决策树、随机森林、Logistic回归、朴素贝叶斯等。
     • 示例：

       from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierclf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
       clf.fit(X_train, y_train)  # 训练模型
       predictions = clf.predict(X_test)  # 预测
       

   • 回归 (Regression):

     • 支持的算法：线性回归、Ridge回归、Lasso回归、SVR等。
     • 示例：

       from sklearn.linear_model import LinearRegressionreg = LinearRegression()
       reg.fit(X_train, y_train)  # 拟合数据
       predictions = reg.predict(X_test)  # 预测
       

2. 无监督学习 (Unsupervised Learning)：

   • 聚类 (Clustering):

     • 支持的算法：K-Means、DBSCAN、层次聚类等。
     • 示例：

       from sklearn.cluster import KMeanskmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
       kmeans.fit(X)  # 拟合数据
       labels = kmeans.labels_  # 获取聚类标签
       

   • 降维 (Dimensionality Reduction):

     • 支持的算法：PCA、TSNE、ICA等。
     • 示例：

       from sklearn.decomposition import PCApca = PCA(n_components=2)
       X_reduced = pca.fit_transform(X)  # 降维
       

3. 模型选择与优化 (Model Selection and Optimization)：

   • 交叉验证 (Cross Validation):

     • 使用 cross_val_score 实现简单交叉验证。
     • 示例：

       from sklearn.model_selection import cross_val_scorescores = cross_val_score(clf, X, y, cv=5)  # 5折交叉验证
       print(scores.mean())  # 平均准确率
       

   • 超参数调优 (Hyperparameter Tuning):

     • 使用 GridSearchCV 或 RandomizedSearchCV。
     • 示例：

       from sklearn.model_selection import GridSearchCVparam_grid = {'n_estimators': [50, 100, 150], 'max_depth': [10, 20, None]}
       grid_search = GridSearchCV(RandomForestClassifier(), param_grid, cv=3)
       grid_search.fit(X_train, y_train)
       print(grid_search.best_params_)  # 最优参数
       

4. 预处理 (Preprocessing)：

   • 标准化与归一化:

     • 使用 StandardScaler 或 MinMaxScaler。
     • 示例：

       from sklearn.preprocessing import StandardScalerscaler = StandardScaler()
       X_scaled = scaler.fit_transform(X)
       

   • 特征选择 (Feature Selection):

     • 支持的方法：SelectKBest、递归特征消除 (RFE) 等。
     • 示例：

       from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classifselector = SelectKBest(f_classif, k=10)
       X_new = selector.fit_transform(X, y)
       

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常用工具

1. 评估指标 (Metrics)：

   • 分类指标：准确率、F1分数、ROC曲线等。

     from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_reportprint(accuracy_score(y_test, y_pred))
     print(classification_report(y_test, y_pred))
     

   • 回归指标：均方误差 (MSE)、R²等。

     from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_scoreprint(mean_squared_error(y_test, y_pred))
     print(r2_score(y_test, y_pred))
     

2. 数据集工具：

   • 自带数据集加载：如 iris、digits 等。

     from sklearn.datasets import load_irisdata = load_iris()
     X, y = data.data, data.target
     

   • 数据集拆分：

     from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
     

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完整工作流程示例

以一个分类任务为例，使用随机森林进行训练并评估：

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, classification_report# 1. 加载数据
data = load_iris()
X, y = data.data, data.target# 2. 数据集划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 3. 模型训练
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)# 4. 模型预测
y_pred = clf.predict(X_test)# 5. 模型评估
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))
print(classification_report(y_test, y_pred))

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适用场景

1. 快速实现基于传统方法的机器学习任务。
2. 教学或研究中算法的对比实验。
3. 中小型数据集的机器学习应用。