sklearn简介
2007年，数据科学家大卫·库尔纳佩（David Cournapeau）等人发起了机器学习的开源项目 sklearn，至今已逾十载。到目前为止，它已成为一款非常成熟的知名机器学习框架。
sklearn 是一款开源的 Python 机器学习库，它基于 NumPy 和 SciPy，提供了大量用于数据挖掘和分析的工具，以及支持多种算法的一系列接口。 和其他开源项目类似，sklearn 也是由社区成员自发组织和维护的。与其他开源项目不同的是，sklearn 更显“保守”。但这里的“保守”并非贬义，而是意味着“可靠”。
sklearn的七个流程
数据处理
从磁盘中读取数据，并对数据进行预处理，如归一化、标准化、正则化、属性缩放、特征编码、插补缺失值、生成多项式特征等。
分割数据
将数据随机分割成三组：训练集、验证集（有时为可选项）、测试集。
训练模型
针对选取好的特征，使用训练数据来构建模型，即拟合数据，寻找最优的模型参数。这里的拟合数据，主要是指使用各种机器学习算法来学习数据中的特征，拟合出损失函数最小化参数。
验证模型
使用验证集的数据接入模型。我们将模型在验证集上的表现作为模型参数优化和选择的依据。常用的方法有 Holdout 验证、留一验证（leave-one-out cross-validation）等。
测试模型
在优化模型的参数以后，使用测试数据验证模型的表现，可以评估模型的泛化性能。
使用模型
正所谓“养兵千日，用兵一时”。模型训练完毕后，就该“上战场”了，在全新数据集上进行预测。 所有机器学习算法的终极价值，都体现在对新数据的预测上。过往的历史数据（即训练数据）的价值，就在于“喂养”出一个靠谱的数据预言家，对我们从未接触过的新数据做出预测，从而指导我们未来的行为方向，实现基于数据的“洞察”。
调优模型
当我们不断使用更多的数据（包括预测的新数据）时，就会得到反馈，然后根据反馈重新调整数据使用策略，包括收集更为全面的数据、使用不同的特征、调整过往模型参数等，以此来迭代优化模型。实际上，以上 1～7 可以算作一个无限循环、迭代升级的过程。
sklearn的功能
sklearn 的功能主要分为六大部分：分类、回归、聚类、数据降维、模型选择和数据预处理。
分类
简单来说，如果定性输出预测（预测变量是离散值），可称之为分类（classification），比如预测花的品类、顾客是否购买商品等。sklearn 中已实现的经典分类算法包括：支持向量机（SVM）、最近邻算法、Logisti c回归、随机森林、决策树，以及多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP）等。
回归
相比而言，如果定量输出预测（预测变量是连续值），则称之为回归（regression），比如预测花的长势、房价的涨势等。目前 sklearn 中已经实现的回归算法包括：线性回归、支持向量回归（SVR）、岭回归、Lasso 回归、贝叶斯回归等。常见的应用场景有股价预测等。
聚类
聚类（clustering）的功能是将相似的对象自动分组。sklearn 中常用的聚类算法包括：k 均值聚类、谱聚类（spectral clustering）、均值漂移（Mean shift）等。常见的应用场景有客户细分、实验结果分组及数据压缩等。
数据降维
数据降维（dimension reduction）的目的在于，减少要考虑的随机变量的数量。sklearn中常见的数据降维算法有主成分分析（Principal Components Analysis，PCA）、特征选择（feature selection）、非负矩阵分解（non-negative matrix factorization）等。常见的应用场景包括数据压缩、模型优化等。
模型选择
模型选择是指评估与验证模型，对模型参数进行选择与平衡。sklearn 提供了很多有用的模块，可实现许多常见功能，包括模型度量（metrics）、网格搜索（grid search）、交叉验证（cross validation）等。其目的在于，通过调整模型参数来提高模型性能（预测准确度、泛化误差等）。
数据预处理
数据预处理的功能在于，把输入数据（如文本、图形图像等）转换为机器学习算法适用的数据，主要包括数据特征的提取和归一化。在 sklearn 中，常用的模块有数据预处理（preprocessing）、特征抽取（feature extraction）等。
简单示例
#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
# In[4]:
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
print(boston.data)
# In[14]:
print(boston.data.shape)
print(boston.keys())
print(boston.target.shape)
print(boston.filename)
print(boston.feature_names)
# print(boston.DESCR)
# In[19]:
import pandas as pd
data=pd.DataFrame(boston.data)
print(data.head())
# In[23]:
data.columns=boston.feature_names
data.head()
# In[24]:
# 分割数据集，但给出的数据集已经将价格去掉，就不需要手动分割了，下面只写一个分割数据的示例
X=data.drop('B',axis=1)
y=boston.target
# In[27]:
# 引入分割数据集的模块，将这个数据分成两部分，一部分用来训练，另一部分用来测试模型
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=0) #test_size参数表示测试集的大小是30%，random_state参数表示数据随机
print(X_test.shape)
print(y_test.shape)
X_test
# In[30]:
# 导入训练模型模块，这里导入的是线性回归模型
from sklearn.linear_model import LinearRegression
LR=LinearRegression() #生成模型
LR.fit(X_train,y_train)
y_pred=LR.predict(X_test)
LR.coef_ #每个特征值的权值
# In[34]:
# 绘制真实值和预测值的散点图，红色线是标准
import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
plt.scatter(y_test, y_pred)
x=np.arange(0,50)
y=x
plt.plot(x,y,color='red')
plt.show()
# In[35]:
# 评估模型
from sklearn import metrics
mse = metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(mse)
