scikit-learn 入门

简介：

scikit-learn是一个基于NumPy、SciPy、Matplotlib的开源机器学习工具包。採用Python语言编写。主要涵盖分类、

回归和聚类等算法，比如knn、SVM、逻辑回归、朴素贝叶斯、随机森林、k-means等等诸多算法，官网上代码和文档

都非常不错，对于机器学习开发人员来说。是一个使用方便而强大的工具，节省不少开发时间。

scikit-learn官网指南：http://scikit-learn.org/stable/user_guide.html

sklearn 快速入门的官方文档在这里。这个文档主要描述机器学习的概念，以及如何加载数据，训练模型，保存模型。

数据

sklearn 中的数据一般存放为二维数组，形状为 [n_samples, n_feartures]。比如著名的 iris 数据集（鸢尾花）包含了三种类别的花（target），共 150 组数据（samples），每组数据由 4 个特征组成，具体来说就是：萼片的长度、萼片的宽度、花瓣的长度、花瓣的宽度。那么，iris 数据集的 data 就由 150＊4 的二维数组组成。

sklearn 提供了很多数据集，一类比较小，直接打包在库中，可以通过 datasets.load_ + Tab 来查看，另一类比较大，需要下载，可以通过 datasets.fetch_ + Tab 查看，下载的目录可以通过sklearn.datasets.get_data_home()查看。

更详细的信息请参考 notebook 中的 02_sklearn_data.ipynb 文件。

接口

创建一个机器学习的模型很简单：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
print model

所有模型提供的接口有：

• model.fit(): 实际上就是训练，对于监督模型来说是 fit(X, y)，对于非监督模型是 fit(X)。

监督模型提供：

• model.predict(X_new): 判别新样本
• model.predict_proba(X_new): 某些模型可以输出概率，比如 LR，上一个输出的就是概率最大的 target
• model.score(): 得分越高，fit 越好

非监督模型提供：

• model.transform(): 从数据中学到新的“基空间”，（例如聚类，稀疏特征？）。
• model.fit_transform(): 从数据中学到新的基并将这个数据按照这组“基”进行转换。

    下面这个图展示了这些接口在机器学习模型中的位置：

使用scikit-learn中的算法包kNN（k近邻）、SVM（支持向量机）、NB（朴素贝叶斯）来解决问题，解决问题的关键步骤有两个：

1、处理数据。2、调用算法

参考：http://www.cnblogs.com/daniel-D/

推荐博客：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/41929171

原文：http://www.cnblogs.com/Allen-rg/p/6523290.html