Python机器学习库scikit-learn使用详解

什么是scikit-learn

scikit-learn是一个用于机器学习的Python库。它建立在NumPy、SciPy和matplotlib之上，是机器学习、数据挖掘和数据分析的重要工具之一。scikit-learn提供了许多经典的机器学习算法，如分类、回归、聚类和降维等。同时，它还提供了数据预处理、特征提取、模型选择和模型评估等功能。scikit-learn是开源的，使用简单，因此在业界和学术界都得到了广泛的应用。

安装和使用scikit-learn

安装scikit-learn的最简单方法是使用pip命令，即：

pip install -U scikit-learn

使用scikit-learn中的算法前，需要引入sklearn库，即：

import sklearn

scikit-learn中的数据格式

scikit-learn中的数据格式通常是一个二维的特征矩阵（feature matrix）X和一个一维的标签数组（label array）y。其中，特征矩阵X的每行表示一条样本，每列表示一个特征；标签数组y表示每个样本的类别或回归结果。

scikit-learn中的分类算法

scikit-learn中提供了多种分类算法，如支持向量机（SVM）、决策树、朴素贝叶斯等。以SVM为例，使用步骤如下：

1. 引入SVM分类器类：

from sklearn.svm import SVC

1. 准备训练数据和测试数据：

# 导入sklearn自带的数据集
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
# 使用花瓣长度和宽度这两个特征
X = iris.data[:, :2]
y = iris.target
# 分割数据集为训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)

1. 创建SVM分类器对象：

clf = SVC(kernel='linear')

1. 使用训练数据拟合模型：

clf.fit(X_train, y_train)

1. 使用测试数据预测分类结果：

y_pred = clf.predict(X_test)

1. 计算模型的预测准确率：

from sklearn.metrics import accuracy_score
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)

scikit-learn中的回归算法

scikit-learn中提供了多种回归算法，如线性回归、岭回归和Lasso回归等。以线性回归为例，使用步骤如下：

1. 引入线性回归模型类：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

1. 准备训练数据和测试数据：

import numpy as np
X = np.array([[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]])
y = np.dot(X, np.array([1, 2])) + 3

1. 创建线性回归模型对象：

reg = LinearRegression()

1. 使用训练数据拟合模型：

reg.fit(X, y)

1. 使用测试数据预测回归结果：

y_pred = reg.predict(np.array([[3, 5]]))

结论

scikit-learn作为一款成熟的机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和功能，同时使用也非常简单。通过本文的介绍，读者可以初步掌握scikit-learn的使用方法，从而在自己的机器学习项目中使用该库。