Python语言中SKlearn是什么，安装及使用是怎样的-群英

这篇文章主要讲解了“Python语言中SKlearn是什么，安装及使用是怎样的”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Python语言中SKlearn是什么，安装及使用是怎样的”吧！

1、SKlearn 是什么

　　Sklearn（全称 SciKit-Learn），是基于 Python 语言的机器学习工具包。

　　Sklearn 主要用Python编写，建立在 Numpy、Scipy、Pandas 和 Matplotlib 的基础上，也用 Cython编写了一些核心算法来提高性能。

　　Sklearn 包括六大功能模块：

分类（Classification）：识别样本属于哪个类别，常用算法有 SVM（支持向量机）、nearest neighbors（最近邻）、random forest（随机森林）
回归（Regression）：预测与对象相关联的连续值属性，常用算法有 SVR（支持向量机）、 ridge regression（岭回归）、Lasso
聚类（Clustering）：对样本进行无监督的自动分类，常用算法有 k-Means（k均值）、spectral clustering（特征聚类）、mean-shift（均值漂移）
数据降维（Dimensionality reduction）：减少相关变量维数，常用算法有 PCA（主成分分析）、feature selection（特征选择）、non-negative matrix factorization（非负矩阵分解）
模型选择（Model Selection）：比较，验证，选择参数和模型，常用模块有 grid search（网格搜索）、cross validation（交叉验证）、 metrics（度量）
数据处理（Preprocessing）：特征提取和归一化，常用模块有 preprocessing（预处理），feature extraction（特征提取）
这六个功能模块涉及 4类算法，分类、回归属于监督学习，聚类属于非监督学习。

　　官网地址：https://scikit-learn.org/

　　官方文档中文版： https://www.scikitlearn.com.cn/

　　内置数据集：https://scikit-learn.org/stable/datasets.html

2、SKlearn 的安装

　　Sklearn 的安装要求：Python 3.5 以上版本，需要安装 NumPy、SciPy、Pandas 工具包的支持，部分内容需要使用 Matplotlib、joblib 工具包。

　　pip 安装命令：　　

pip3 install -U scikit-learn
pip3 install -U scikit-learn -i https://pypi.douban.com/simple

　　注意 Sklearn 建议安装 Numpy+mkl，可以在网址http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 找到你需要的numpy+mkl版本，下载后 pip3安装：

pip install numpy-1.11.1+mkl-cp27-cp27m-win_amd64.whl

　　Sklearn 内置了一些标准数据集可以用于练习和测试，都是经常被引用的经典问题，数据网址：https://scikit-learn.org/stable/datasets.html　　
　　Sklearn 标准数据集主要包括：

　　粗略看看 Sklearn 的文档，是一个功能强大和丰富的机器学习库，远远超出了数学建模学习的范围。
　　基于数模教学的目的，本系列主要对应数模学习中的分类、聚类、降维问题，并不打算全面讲解 Sklearn 的各种算法，而是以典型问题为例来介绍原理简单、使用广泛的基本方法，以便新手入门。

以上就是关于“Python语言中SKlearn是什么，安装及使用是怎样的”的介绍了，感谢各位的阅读，希望这篇文章能帮助大家解决问题。如果想要了解更多知识，欢迎关注群英网络，小编每天都会为大家更新不同的知识。

标签： SKlearn

免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：mmqy2019@163.com进行举报，并提供相关证据，查实之后，将立刻删除涉嫌侵权内容。