在机器学习和数据挖掘的应用中，scikit-learn 是一个功能强大的 Python 包，内置了很多机器学习模块，也提供一些实验数据集。

特点：

• 简单有效的数据挖掘和数据分析工具
• 可供所有人访问，并可在各种环境中重复使用
• 基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 构建
• 开源，可用于商业 -  BSD许可证

 

sklearn可用于分类（classification）、回归（regression）、聚类（clustering）、维度下降（dimensionality reduction）、模型选择（model selection）、预处理（preprocessing）等。

分类

确定对象属于哪个类别。

应用：垃圾邮件检测、图像识别等。

算法：SVM，最近邻，随机森林，...

 

回归

预测与对象关联的连续值属性。

应用：药物反应、股票价格等。

算法：SVR，岭回归，Lasso，...

 

聚类

将类似对象自动分组到集合中。

应用：客户细分、分组实验结果等。

算法：k-Means，谱聚类，均值漂移，...

 

维度下降

减少要考虑的随机变量的数量。

应用：可视化、提高效率等。

算法：PCA，特征选择，非负矩阵分解，...

 

模型选择

比较，验证，选择参数和模型。

目标：通过参数调整提高准确性。

模块：网格搜索，交叉验证，指标

 

预处理

特征提取和规范化。

应用：转换输入数据（如文本）以与机器学习算法一起使用。

模块：预处理，特征提取等。

 

传统机器学习：利用特征工程（feature engineering），人为对数据进行清洗处理。

传统机器学习库 sklearn 可让使用者自行对数据进行处理，比如特征选择、压缩维度、转换格式等。

 

sklearn 中的模块都是高度抽象化的，所有分类器基本可以在3 - 5行内完成，所有转换器（如scaler、transformer）也都有固定的格式。这种抽象化虽限制了使用者的自由度，但增加了模型的效率，可通过使用 pipeline 来降低批量化、标准化的难度。

sklearn 主要适合中小型机器学习项目（对硬件要求低，在CPU上就可以完成），尤其是那种数据量不大且需要使用者手动对数据进行处理后，并选择合适模型的项目。

 

关于sklearn的尝试可以基于这样的运行环境：Anaconda + Jupyter Notebook

先下载并安装好Anaconda软件，创建一个名为“ test ”的环境，再在这环境下安装 Jupyter Notebook，然后搜索 Python 和 scikit-learn 分别进行下载即可。