Scikit-Learn是什么

Scikit-Learn的主要功能

如何使用Scikit-Learn

Scikit-learn 机器学习库使用指南

1. 安装与导入

在开始使用 scikit-learn 构建机器学习模型之前，需完成下列准备工作：

• 安装依赖库：
  • 使用 pip 安装：pip install -U scikit-learn
  • 使用 conda 安装：conda install -c conda-forge scikit-learn
• 导入必要模块：

  import numpy as np
  import pandas as pd
  from sklearn import datasets
  from sklearn.modelselection import traintest_split
  from sklearn.preprocessing import StandardScaler
  from sklearn.linear_model import LogisticRegression
  from sklearn.metrics import accuracyscore, classificationreport
      

2. 数据加载

scikit-learn 提供便捷的数据集加载方式：

2.1 内置数据集

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

2.2 自定义数据集

data = pd.readcsv(\'yourdataset.csv\')
X = data.drop(\'target_column\', axis=1)
y = data[\'target_column\']

3. 数据预处理

有效的数据预处理是构建高质量模型的关键步骤：

3.1 数据集划分

Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = traintestsplit(
    X, y, 
    test_size=0.2, 
    random_state=42
)

3.2 特征标准化

scaler = StandardScaler()
Xtrain = scaler.fittransform(X_train)
Xtest = scaler.transform(Xtest)

4. 模型构建与评估

4.1 模型训练

model = LogisticRegression()
model.fit(Xtrain, ytrain)

4.2 性能评估

ypred = model.predict(Xtest)
accuracy = accuracyscore(ytest, y_pred)
print(f\'Accuracy: {accuracy:.2f}\')
print(classificationreport(ytest, y_pred))

5. 模型应用

5.1 新数据预测

new_data = np.array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]])  # 示例数据
newdata = scaler.transform(newdata)
prediction = model.predict(new_data)
print(f\'Prediction: {prediction}\')

5.2 模型持久化

保存模型
import joblib
joblib.dump(model, \'model.pkl\')
加载模型
model = joblib.load(\'model.pkl\')

Scikit-Learn的应用场景

机器学习核心应用场景解析

数据价值提取

数据挖掘作为关键分析手段，能够通过聚类算法等先进技术，从海量数据中识别并抽取出具有决策指导意义的信息，同时发现数据内在的自然分组特征。

探索性数据分析

在数据分析领域，机器学习技术（如主成分分析等降维算法）能够显著提升对高维数据的可视化呈现效果，为数据探索提供更为直观的分析视角。

监督学习应用

• 分类任务：广泛应用于垃圾邮件过滤、医学图像识别、疾病早期筛查等需要精确分类的重要场景
• 回归分析：在商业预测领域表现突出，涵盖房地产市场定价、金融投资评估、销售趋势预测等连续性变量预测需求

非监督学习方法

聚类分析通过K-均值等无监督学习算法，无需预先标注即可实现数据的智能分组，有效揭示数据集中隐藏的结构特征和潜在模式。