Scikit-learn是一个基于Python的开源机器学习库,它建立在NumPy、SciPy和matplotlib之上,为各种机器学习和数据挖掘任务提供了简单高效的工具。其设计目标是通过一致和简单的API,使机器学习算法在科研和工业界都能方便地使用和应用。
Scikit-learn的主要特性
- 简单易用:一致的API设计和丰富的文档,使用户能够轻松上手并快速实现机器学习任务。
- 广泛的算法支持:涵盖了分类、回归、聚类、降维等各种机器学习算法。
- 性能优化:底层使用高效的NumPy和SciPy库进行计算,具有较高的性能。
- 丰富的工具:包括数据预处理、模型选择、交叉验证、性能度量等工具。
- 开源社区:拥有活跃的社区和定期的更新,确保库的持续改进和新功能的引入。
Scikit-learn的主要组件
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数据预处理
- 标准化(Standardization):将数据调整为均值为0,标准差为1的标准正态分布。
- 归一化(Normalization):将数据缩放到固定范围(如0到1)。
- 缺失值填补:使用均值、中位数或其他策略填补缺失值。
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监督学习算法
- 分类:支持向量机(SVM)、逻辑回归(Logistic Regression)、K近邻(K-Nearest Neighbors)、朴素贝叶斯(Naive Bayes)、决策树(Decision Tree)、随机森林(Random Forest)、梯度提升树(Gradient Boosting Trees)等。
- 回归:线性回归(Linear Regression)、岭回归(Ridge Regression)、Lasso回归、支持向量回归(SVR)、决策树回归(Decision Tree Regressor)等。
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无监督学习算法
- 聚类:K-means、层次聚类(Hierarchical Clustering)、DBSCAN等。
- 降维:主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、奇异值分解(SVD)等。
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模型选择与评估
- 交叉验证:k折交叉验证(k-fold cross-validation)、留一法交叉验证(leave-one-out cross-validation)。
- 超参数调优:网格搜索(Grid Search)、随机搜索(Random Search)。
- 性能度量:准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1得分、均方误差(Mean Squared Error)等。
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管道(Pipeline)
- 将多个处理步骤(如预处理、模型训练)串联起来,简化机器学习工作流。