什么是Scikit-learn？

Scikit-learn（简称sklearn）是Python中最受欢迎的机器学习库之一，它提供了简单高效的数据挖掘和数据分析工具。它构建在NumPy、SciPy和Matplotlib之上，具有以下特点：

• 简单易用的API设计
• 丰富的机器学习算法实现
• 完善的文档和社区支持
• 开源且商业友好（BSD许可证）

安装Scikit-learn

使用pip可以轻松安装Scikit-learn及其依赖：

pip install -U scikit-learn

安装完成后，可以通过以下方式验证安装：

import sklearn
print(sklearn.__version__)

Scikit-learn核心功能

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.2, random_state=42
)

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 创建模型实例
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

# 训练模型
model.fit(X_train_scaled, y_train)

from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# 预测
y_pred = model.predict(X_test_scaled)

# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"模型准确率: {accuracy:.2f}")
print("\n分类报告:")
print(classification_report(y_test, y_pred))

完整示例：鸢尾花分类

以下是一个完整的机器学习工作流程示例：

# 导入所需库
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.3, random_state=42
)

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 创建SVM分类器
model = SVC(kernel='linear', C=1.0, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# 预测与评估
y_pred = model.predict(X_test)
print("分类报告:")
print(classification_report(y_test, y_pred))
print("\n混淆矩阵:")
print(confusion_matrix(y_test, y_pred))

常用算法概览

最佳实践建议

• 始终将数据集分为训练集和测试集
• 对数据进行适当的预处理和特征工程
• 使用交叉验证评估模型性能
• 通过网格搜索优化超参数
• 尝试多种算法比较性能
• 使用管道(Pipeline)组织工作流程