sklearn官網,Scikit-learn針對Python編程語言的免費軟件機器學習庫

sklearn官網: https://scikit-learn.org/stable/index.html
sklearn中文指南 社區: https://scikit-learn.org.cn/

Sklearn常用功能介紹

2.1 聚類

聚類是一種典型的無監督學習任務，但也是實際應用中較為常見的需求。在不提供樣本真實標簽的情況下，基于某些特征對樣本進行物以類聚。根據聚類的原理，主要包括：K-MEANS、近鄰傳播（AffinityPropagation）、均值偏移（MeanShift）、譜聚類（SpectralCluster）、層次聚類（AgglomerativeClustering）、密度噪聲（DBSCAN）、平衡迭代層次聚類（Birch）、高斯混合（GMM）、雙向聚類（SpectralBiclustering）。

2.2 降維

降維也屬于無監督學習的一種，將已存在的特征進行壓縮，降維完畢后的特征不是原本的特征矩陣中的任何一個特征，而是通過某些方式組合起來的新特征。盡可能保留原有信息的情況下降低維度，一般采用PCA處理，且降維后的特征與原特征沒有直接聯系，使得模型訓練不再具有可解釋性。根據降維的原理，主要包括：普通PCA、增量PCA（IPCA）、使用隨機化的SVD的PCA、Kernel PCA、稀疏化PCA 和minibatchsparsePCA、非負矩陣分解、成分分析-ICA、Latent Dirichlet Allocation (LDA)。

2.3 度量指標

不同的度量指標可以學到不同的最優模型。對于不同類型任務，sklearn提供了多種度量指標，包括：
·分類任務：準確率，所有樣本中分類正確樣本所占比例；精準率和召回率，一對相互矛盾的指標，適用于分類樣本數量不均衡時，此時為了保證既定目標，可只選其中一個指標；調和平均數F1，相當于兼顧了精準率和召回率兩項指標；
·回歸任務：常用的包括MSE、MAE，F1-score；
·聚類任務：輪廓系數（無需先驗標簽，用組內距離與組外最近距離的比值度量）、調整蘭德指數（基于真實分簇標簽和聚類標簽計算）。

2.4 集成學習模型

當基本學習模型性能難以滿足需求時，集成學習便應運而生。集成學習，顧名思義，就是將多個基學習器的結果集成起來匯聚出最終結果。而根據匯聚的過程，集成學習主要包括3種流派：
·bagging，即bootstrap aggregating，通過自助取樣（有放回取樣）實現并行訓練多個差異化的基學習器，雖然每個學習器效果可能并不突出，但通過最后投票得到的最終結果性能卻會穩步提升。當基學習器采取決策樹時，bagging思想的集成學習模型就是隨機森林。另外，與bagging對應的另一種方式是無放回取樣，相應的方法叫pasting，不過應用較少；
·boosting，即提升法。基學習器串行組合，試圖減小組合學習器的偏差，把幾個弱學習器組合成一個強力的集成模型。（eg：adaboost，Gradient Tree Boosting）與bagging模型并行訓練多個基學習器不同，boosting的思想是基于前面訓練結果逐漸訓練更好的模型，屬于串行的模式。根據實現細節不同，又具體分為兩種boosting模型，分別是Adaboost和GBDT，二者的核心思想差異在于前者的提升聚焦于之前分錯的樣本、而后者的提升聚焦于之前漏學的殘差。另外一個大熱的XGBoost是對GBDT的一個改進，實質思想是一致的‘’
·stacking，即堆棧法，基本流程與bagging類似而又不同：stacking也是并行訓練多個基學習器，而后又將這些訓練的結果作為特征進行再次學習。有些類似于深度學習中的多層神經網絡。

2.5 樣例數據集

sklearn提供了一些經典數據集，數據集主要圍繞分類和回歸兩類經典任務，通過這些數據集可快速搭建機器學習任務、對比模型性能。
常用數據集簡介如下：
·load_breast_cancer：乳腺癌數據集，標簽為0或1的二分類任務；
·load_iris：經典鳶尾花數據集，特征為連續數值變量，標簽為0/1/2的三分類任務；
·load_wine：紅酒數據集，各類樣本數量輕微不均衡；
·load_digits：小型手寫數字數據集（之所以稱為小型，是因為還有大型的手寫數字數據集mnist），包含0-9共10種標簽，各類樣本均衡；
·load_boston：波士頓房價數據集，適用于回歸任務值得指出。

2.6 數據預處理

sklearn中的各模型均有規范的數據輸入輸出格式，一般以np.array和pd.dataframe為標準格式，所以一些字符串的離散標簽是不能直接用于模型訓練的；同時為了加快模型訓練速度和保證訓練精度，往往還需對數據進行預處理，常用的數據預處理功能：
·MinMaxScaler：最大最小歸一化；
·StandardScaler：標準化歸一化，主要適用于可能存在極大或極小的異常值，此時用MinMaxScaler時，可能因單個異常點而將其他數值變換的過于集中，而用標準正態分布去量綱則可有效避免這一問題；
·Binarizer：二值化處理，適用于將連續變量離散化；
·OneHotEncoder：獨熱編碼，一種經典的編碼方式，適用于離散標簽間不存在明確的大小相對關系時；
·Ordinary：數值編碼，適用于某些標簽編碼為數值后不影響模型理解和訓練時。

2.7 特征選擇

機器學習中有句經典的臺詞是：數據和特征決定學習上限，模型和算法只是逼近這個上限，可見特征工程在機器學習中的重要性。幾種常見的特征選擇方式：from_model、VarianceThreshold、SelectKBest。

2.8 模型選擇

模型選擇是機器學習中的重要環節，涉及到的操作包括數據集切分、參數調整和驗證等。對應常用函數包括：
·train_test_split：常用操作之一，切分數據集和測試集，可設置切分比例；
·cross_val_score：交叉驗證，默認K=5折，相當于把數據集平均切分為5份，并逐一選擇其中一份作為測試集、其余作為訓練集進行訓練及評分，最后返回K個評分；
·GridSearchCV：調參常用方法，通過字典類型設置一組候選參數，并制定度量標準，最后返回評分最高的參數。

2.9 基本學習模型

分類和回歸任務是機器學習中的經典場景，同屬于有監督學習。經典的學習算法主要包括5種：
·線性模型，回歸任務中對應線性回歸，分類任務則對應即邏輯回歸，或者叫對數幾率回歸，實質是通過線性回歸擬合對數幾率的方式來實現二分類；
·K近鄰，最簡單易懂的機器學習模型，無需訓練（惰性模型），僅僅是通過判斷自己所處位置周邊的樣本判斷類比或者擬合結果；
·支持向量機，一個經典的機器學習模型，最初也是源于線性分類，通過最大化間隔實現最可靠的分類邊界。業界相傳：支持向量機有三寶、間隔對偶核函數。其中”間隔”由硬間隔升級為軟間隔解決了帶異常值的線性不可分場景，”對偶”是在優化過程中求解拉格朗日問題的一個小技巧，而核函數才是支持向量機的核心，通過核實的核函數可以實現由線性可分向線性不可分的升級、同時避免了維度災難；
·樸素貝葉斯，源于概率論中貝葉斯全概率公式，模型訓練的過程就是擬合各特征分布概率的過程，而預測的過程則是標出具有最大概率的類比，是一個純粹的依據概率完成分類任務的模型。而像邏輯回歸、K近鄰、支持向量機以及決策樹，雖然也都可以預測出各類別概率，但并不是純粹意義上的概率；
·決策樹，這是一個直觀而又強大的機器學習模型，訓練過程主要包括特征選擇-切分-剪枝，典型的3個決策樹是ID3、C4.5和CART，其中CART樹既可用于分類也可用于回歸。更重要的是，決策樹不僅模型自身頗具研究價值，還是眾多集成學習模型的基學習器。

安裝指南

有多種安裝scikit-learn的方法：

• 安裝最新的官方版本。這是對于大多數用戶來說最好的方法。它將提供一個較穩定的版本，并且預編譯的軟件包可適用于大多數平臺。
• 安裝電腦操作系統或Python發行版提供的scikit-learn版本 。對于電腦操作系統或Python發行版兼容scikit-learn的用戶來說，這是一個快速的選擇。它提供的可能不是最新的發行版本。
• 從源代碼構建軟件包。對于想要最新和最強大的功能并且不害怕運行全新代碼的用戶而言，這是最好的選擇。這也正是希望為該項目做出貢獻的用戶所需要的。

安裝最新版本

操作系統：Windows
包管理器：pip
例如從https://www.python.org上安裝Python 3的64位版本。
然后運行：

1. pip?install?-U?scikit-learn


您可以使用以下語句去檢查

1. python?-m?pip?show?scikit-learn?#?查看scikit-learn安裝的位置及安裝的版本
python?-m?pip?freeze?#?查看所有在虛擬環境中已下載的包
python?-c?"import?sklearn;?sklearn.show_versions()"


操作系統：Windows
包管理器：conda
安裝 conda(不需要管理員權限).
然后運行：

1. conda?install?scikit-learn


您可以使用以下語句去檢查

1. conda?list?scikit-learn?#?查看scikit-learn安裝的位置及安裝的版本
conda?list?#?查看所有在虛擬環境中已下載的包
python?-c?"import?sklearn;?sklearn.show_versions()"


操作系統：macOS
包管理器：pip
使用?homebrew?(brew install python) 或通過從?https://www.python.org手動安裝軟件包來安裝Python 3
然后運行：

1. pip?install?-U?scikit-learn


您可以使用以下語句去檢查

1. python?-m?pip?show?scikit-learn?#?查看scikit-learn安裝的位置及安裝的版本
python?-m?pip?freeze?#?查看所有在虛擬環境中已下載的包
python?-c?"import?sklearn;?sklearn.show_versions()"


操作系統：macOS
包管理器：conda
安裝 conda(不需要管理員權限).
然后運行：

1. conda?install?scikit-learn


您可以使用以下語句去檢查

1. conda?list?scikit-learn?#?查看scikit-learn安裝的位置及安裝的版本
conda?list?#?查看所有在虛擬環境中已下載的包
python?-c?"import?sklearn;?sklearn.show_versions()"


操作系統：Linux
包管理器：pip
使用Linux發行版的軟件包管理器安裝python3和python3-pip
然后運行：

1. pip3?install?-U?scikit-learn


您可以使用以下語句去檢查

1. python3?-m?pip?show?scikit-learn?#?查看scikit-learn安裝的位置及安裝的版本
python3?-m?pip?freeze?#?查看所有在虛擬環境中已下載的包
python3?-c?"import?sklearn;?sklearn.show_versions()"


操作系統：Linux
包管理器：conda
安裝 conda(不需要管理員權限).
然后運行：

1. conda?install?scikit-learn


您可以使用以下語句去檢查

1. conda?list?scikit-learn?#?查看scikit-learn安裝的位置及安裝的版本
conda?list?#?查看所有在虛擬環境中已下載的包
python?-c?"import?sklearn;?sklearn.show_versions()"


? 請注意，為了避免與其他軟件包產生潛在的沖突，強烈建議使用虛擬環境，例如python3?virtualenv?（請參閱python3 virtualenv文檔）或conda環境。
? 使用的環境去安裝scikit-learn的特定版本及其依賴項時，可以完全與任何先前安裝的Python軟件包區分開。特別是在Linux下，不建議安裝pip軟件包依賴于軟件包管理器（apt，dnf，pacman…）管理的軟件包上。
請注意，無論何時啟動新的終端會話，您都應該始終記住在運行任何Python命令之前要先激活您選擇的環境。
? 如果尚未安裝NumPy或SciPy，也可以使用conda或pip安裝它們。使用pip時，請確保使用二進制wheels，并且不會從源代碼重新編譯NumPy和SciPy，這在使用操作系統和硬件的特定配置（例如Raspberry Pi上的Linux）時可能會發生。
? 如果必須使用pip安裝scikit-learn及其依賴項，則可以將其安裝為scikit-learn[alldeps]。
? Scikit-learn的繪圖功能（例如，函數以“ plot_”開頭和類以“ Display”結尾）需要Matplotlib（> = 2.1.1）。為了運行這些示例，需要Matplotlib> = 2.1.1。其他有些示例需要scikit-image> = 0.13，有些示例需要Pandas> = 0.18.0，有些示例需要seaborn> = 0.9.0。
警告：

1. Scikit-learn?0.20是最后一個支持Python?2.7和Python?3.4的版本。?Scikit-learn0.21支持Python?3.5-3.7。?Scikit-learn0.22支持Python?3.5-3.8。Scikit-learn現在需要Python?3.6或更高版本。

注意：

1. 要在PyPy上安裝，需要PyPy3-v5.10?+，Numpy?1.14.0+和scipy?1.1.0+。

scikit-learn的第三方發行版

? 一些第三方發行版提供了scikit-learn的版本及其軟件包管理系統。
? 這些功能使用戶的安裝和升級變得更加容易，因為集成功能擁有自動安裝scikit-learn所需的依賴項（numpy，scipy）的能力。
? 以下是OS和python發行版提供的scikit-learn版本的不完整列表。

Arch

? Arch Linux的包是通過官方資料庫的?python-scikit-learn提供的。可以通過鍵入以下命令來安裝它：

1. sudo?pacman?-S?python-scikit-learn


Debian / Ubuntu

? Debian / Ubuntu軟件包分為三個不同的軟件包，分別稱為?python3-sklearn（python模塊），python3-sklearn-lib（低配版），python3-sklearn-doc（文檔）。Debian Buster（最新的Debian發行版）中僅提供Python 3版本。可以使用命令apt-get安裝軟件包：

1. sudo?apt-get?install?python3-sklearn?python3-sklearn-lib?python3-sklearn-doc


Fedora

? Fedora軟件包在python 3版本中被稱為python3-scikit-learn，這是Fedora30中唯一可用的版本。可以使用dnf命令安裝：

1. sudo?dnf?install?python3-scikit-learn


NetBSD

? scikit-learn可通過pkgsrc-wip獲得：

http://pkgsrc.se/math/py-scikit-learn

MacPorts for Mac OSX

? MacPorts軟件包的名稱為py<XY>-scikits-learn，其中XY表示Python版本。可以通過鍵入以下命令來安裝它：

1. sudo?port?install?py36-scikit-learn


Canopy和Anaconda適用于所有支持的平臺

? 除了用于Windows，Mac OSX和Linux的大量科學python庫之外，Canopy和Anaconda還提供了最新版本的scikit-learn。
? Anaconda免費提供scikit-learn。

Intel conda channel

? 英特爾擁有專用的conda渠道，該渠道可提供scikit-learn：

1. conda?install?-c?intel?scikit-learn


? 此版本的scikit-learn包含一些常見估量的替代求解器。這些求解器來自DAAL C ++庫，并針對多核Intel CPU進行了優化。
? 請注意，默認情況下不啟用這些求解器，請參閱?daal4py文檔以獲取更多詳細信息。
? 可通過在https://github.com/IntelPython/daal4py上報告的自動集成，運行完整的scikit-learn測試，來檢查與標準scikit-learn解算器的兼容性。

Windows 版WinPython

? 該WinPython項目作為額外的插件在scikit-learn發布。

故障排除

Windows上的文件路徑長度限制引起的錯誤

? 如果將Python安裝在電腦內部位置（例如AppData用戶主目錄下的文件夾結構）中，若達到Windows的默認路徑大小限制時，pip可能無法安裝軟件包 ，例如：

1. C:\Users\username>C:\Users\username\AppData\Local\Microsoft\WindowsApps\python.exe?-m?pip?install?scikit-learn
Collecting?scikit-learn
...
Installing?collected?packages:?scikit-learn
ERROR:?Could?not?install?packages?due?to?an?EnvironmentError:?[Errno?2]?No?such?file?or?directory:?'C:\\Users\\username\\AppData\\Local\\Packages\\PythonSoftwareFoundation.Python.3.7_qbz5n2kfra8p0\\LocalCache\\local-packages\\Python37\\site-packages\\sklearn\\datasets\\tests\\data\\openml\\292\\api-v1-json-data-list-data_name-australian-limit-2-data_version-1-status-deactivated.json.gz'


在這種情況下，可以使用以下regedit工具在Windows注冊表中取消該限制：

1. 在Windows開始菜單中鍵入“ regedit”來啟動regedit。
   
2. 選擇?Computer\HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\FileSystem?key
   
3. 編輯該LongPathsEnabled鍵的屬性值，將其設置為1。
   
4. 重新安裝scikit-learn（忽略以前的安裝報錯）：