灵活多样的库科学 Python 库为数据分析和数据挖掘提供了强力的机器学习工具。

Scikit-learn Python 库最初于 2007 年发布，用于通常用于解决各种方面的数据机器学习和数据科学问题。这个多种功能的项目库提供了整洁、一致、库科学高效的用于 API 和全面的在线文档。

什么是数据 Scikit-learn？

Scikit-learn 是一个开源 Python 库，拥有强大的项目数据分析和数据挖掘工具。 在 BSD 许可下可用，库科学并建立在以下机器学习库上：

NumPy，用于一个用于操作多维数组和矩阵的数据库。它还具有广泛的项目数学函数汇集，可用于执行各种计算。库科学 SciPy，用于一个由各种库组成的数据生态系统，用于完成技术计算任务。 Matplotlib，一个用于绘制各种图表和图形的库。

Scikit-learn 提供了广泛的内置算法，可以充分用于数据科学项目。亿华云

以下是使用 Scikit-learn 库的主要方法。

1、分类

分类工具识别与提供的数据相关联的类别。例如，它们可用于将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。

Scikit-learn 中的分类算法包括：

支持向量机Support vector machines（SVM） 最邻近Nearest neighbors 随机森林Random forest 2、回归

回归涉及到创建一个模型去试图理解输入和输出数据之间的关系。例如，回归工具可用于理解股票价格的行为。

回归算法包括：

支持向量机Support vector machines（SVM） 岭回归Ridge regression Lasso（LCTT 译注：Lasso 即 least absolute shrinkage and selection operator，又译为最小绝对值收敛和选择算子、套索算法） 3、聚类

Scikit-learn 聚类工具用于自动将具有相同特征的数据分组。 例如，可以根据客户数据的地点对客户数据进行细分。

聚类算法包括：

K-means 谱聚类Spectral clustering Mean-shift 4、降维

降维降低了用于分析的随机变量的数量。例如，为了提高可视化效率，可能不会考虑外围数据。

降维算法包括：

主成分分析Principal component analysis（PCA） 功能选择Feature selection 非负矩阵分解Non-negative matrix factorization 5、模型选择

模型选择算法提供了用于比较、网站模板验证和选择要在数据科学项目中使用的***参数和模型的工具。

通过参数调整能够增强精度的模型选择模块包括：

网格搜索Grid search 交叉验证Cross-validation 指标Metrics 6、预处理

Scikit-learn 预处理工具在数据分析期间的特征提取和规范化中非常重要。 例如，您可以使用这些工具转换输入数据（如文本）并在分析中应用其特征。

预处理模块包括：

预处理 特征提取

Scikit-learn 库示例

让我们用一个简单的例子来说明如何在数据科学项目中使用 Scikit-learn 库。

我们将使用鸢尾花花卉数据集，该数据集包含在 Scikit-learn 库中。 鸢尾花数据集包含有关三种花种的 150 个细节，三种花种分别为：

Setosa：标记为 0 Versicolor：标记为 1 Virginica：标记为 2

数据集包括每种花种的以下特征（以厘米为单位）：

萼片长度 萼片宽度 花瓣长度 花瓣宽度 第 1 步：导入库

由于鸢尾花花卉数据集包含在 Scikit-learn 数据科学库中，我们可以将其加载到我们的工作区中，如下所示：

from sklearn import datasetsiris = datasets.load_iris()

这些命令从 sklearn 导入数据集 datasets 模块，然后使用 datasets 中的 load_iris() 方法将数据包含在工作空间中。

第 2 步：获取数据集特征

数据集 datasets 模块包含几种方法，使您更容易熟悉处理数据。

在 Scikit-learn 中，数据集指的是类似字典的对象，其中包含有关数据的所有详细信息。 使用 .data 键存储数据，该数据列是服务器托管一个数组列表。

例如，我们可以利用 iris.data 输出有关鸢尾花花卉数据集的信息。

print(iris.data)

这是输出（结果已被截断）：

[[5.1 3.5 1.4 0.2] [4.9 3.  1.4 0.2] [4.7 3.2 1.3 0.2] [4.6 3.1 1.5 0.2] [5.  3.6 1.4 0.2] [5.4 3.9 1.7 0.4] [4.6 3.4 1.4 0.3] [5.  3.4 1.5 0.2] [4.4 2.9 1.4 0.2] [4.9 3.1 1.5 0.1] [5.4 3.7 1.5 0.2] [4.8 3.4 1.6 0.2] [4.8 3.  1.4 0.1] [4.3 3.  1.1 0.1] [5.8 4.  1.2 0.2] [5.7 4.4 1.5 0.4] [5.4 3.9 1.3 0.4] [5.1 3.5 1.4 0.3]

我们还使用 iris.target 向我们提供有关花朵不同标签的信息。

print(iris.target)

这是输出：

[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2]

如果我们使用 iris.target_names，我们将输出数据集中找到的标签名称的数组。

print(iris.target_names)

以下是运行 Python 代码后的结果：

[setosa versicolor virginica] 第 3 步：可视化数据集

我们可以使用箱形图来生成鸢尾花数据集的视觉描绘。 箱形图说明了数据如何通过四分位数在平面上分布的。

以下是如何实现这一目标：

import seaborn as snsbox_data = iris.data # 表示数据数组的变量box_target = iris.target # 表示标签数组的变量sns.boxplot(data = box_data,width=0.5,fliersize=5)sns.set(rc={figure.figsize:(2,15)})

让我们看看结果：

在横轴上：

0 是萼片长度 1 是萼片宽度 2 是花瓣长度 3 是花瓣宽度

垂直轴的尺寸以厘米为单位。

总结

以下是这个简单的 Scikit-learn 数据科学教程的完整代码。

from sklearn import datasetsiris = datasets.load_iris()print(iris.data)print(iris.target)print(iris.target_names)import seaborn as snsbox_data = iris.data # 表示数据数组的变量box_target = iris.target # 表示标签数组的变量sns.boxplot(data = box_data,width=0.5,fliersize=5)sns.set(rc={figure.figsize:(2,15)})

Scikit-learn 是一个多功能的 Python 库，可用于高效完成数据科学项目。