sklearn于2006年问世于Google,是使用python语言编写的、基于numpy、scipy和matplotlib的一个机器学习算法库,设计的非常优雅,它让我们能够使用同样的接口来实现所有不同的算法调用。

1、三大模块和六大功能

1.1监督学习模块

算法

说明

neighbors

近邻算法

svm

支持向量机

kernel-ridge

核——岭回归

discriminant_analysis

判别分析

linear_model

广义线性模型

ensemle

集成方法

tree

决策树

naive_bayes

朴素贝叶斯

cross_decomposition

交叉分解

gaussian_process

高斯过程

neural_network

神经网络

calibration

概率校准

isotonic

保序回归

feature_selection

特征选择

multiclass

多类多标签算法

1.2非监督学习

算法

说明

decomposition

矩阵因子分解

cluster

聚类

manifold

流形学习

mixture

高斯混合模型

neural_network

无监督神经网络

density

密度估计

covariance

协方差估计

1.3数据变换

算法

说明

feature_extraction

特征抽取

feature_selection

特征选择

preprocess

预处理

random_projection

随机投影

kernel_approximation

核逼近

pipline

管道流(这个严格说不算是数据变换模块)

1.4六大功能

功能

说明(算法)

分类(Classification)

支持向量机分类(SVC)、最近邻法(nearest neighbors)、决策树(decision tree)、随机森林(random forest)等等

回归(regression)

回归、多项式回归(polynomial regression),支持向量回归(SVR)、岭回归(ridge regression)、lasso回归等等

聚类(clustering)

k均值(k-means)、谱聚类(spectral clustering)、mean-shift等方法

降维(Dimensionality reduction)

作用是减少样本向量的维数,比如从200维降到15维,主要算法:主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)等方法

模型选择(model selection)

作用:评估模型,选择模型,交叉验证,调参等等,网格搜索grid search等

预处理(preprocessing)

用于数据的归一化(normalization)、数据的标准化(standardization)、去均值化(mean removal)、白化(Whitening)、二值化(Binarization)等等

2、算法类的顶层设计

baseEstimator

所有评估器的父类

ClassifierMixin

所有分类器的父类,其子类必须实现一个score函数

RegressorMixin

所有回归器的父类,其子类必须实现一个score函数

ClusterMixin

所有聚类的父类,其子类必须实现一个fit_predict函数

BiClusterMixin

TransformerMixin

所有数据变换的父类,其子类必须实现一个fit_transform函数

DensityMixin

所有密度估计相关的父类,其子类必须实现一个score函数

MetaEsimatorMixin

可能是出于兼容性考虑,看名字就能知道,目前里面没有内容

3、统一的API接口

在sklearn里面使用完全一样的接口来实现不同的机器学习算法,通俗的流程可以理解如下:

①. 数据加载和预处理

②. 定义分类器(回归器等等),譬如svc = svm.svc()

③. 用训练集对模型进行训练,只需调用fit方法,svc.fit(X_train, y_train)

④. 用训练好的模型进行预测:y_pred=svc.predict(X_test)

⑤. 对模型进行性能评估:svc.score(X_test, y_test)

模型评估中,可以通过传入一个score参数来自定义评估标准,该函数的返回值越大代表模型越好。

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