【编者按】本文旨在介绍机器学习工具包Scikit-learn的基本使用方法。对于程序员而言，掌握机器学习技术至关重要。无论你是否已经有所了解，这里都能为你提供有价值的指导。只需具备基础的Python和NumPy知识，通过阅读并运行本文中的示例代码，你便能快速入门并掌握Scikit-learn的基础功能。

作者 | 天元浪子 责编 | 欧阳姝黎

出品 | CSDN博客

机器学习主要应用于分类、聚类、回归和降维四大领域。其中，分类和聚类主要用于对数据进行归类，而回归则是预测连续数值。降维则是为了简化数据结构，提高模型效率。

分类和聚类虽然都涉及数据归类，但本质不同。分类属于有监督学习，需要训练数据集，而聚类属于无监督学习，不需要训练数据。例如，从一堆水果中挑选苹果、橘子和香蕉，属于分类；而将画在纸上的图案分组，则属于聚类。

分类和回归虽然名称不同，但在实际应用中密切相关。分类用于预测离散值，而回归用于预测连续值。例如，预测学生是否会通过考试属于分类问题，而预测具体分数则属于回归问题。

机器学习的核心在于数据，尤其是数据的质量和数量。数据集通常由多个样本组成，每个样本包含多个特征。例如，征婚者数据集包含性别、年龄、身高、体重等信息。数据预处理包括标准化和归一化，目的是使数据更易于处理和分析。特征编码则是将非数值数据转换为数值数据，以便模型处理。

Scikit-learn提供了多种数据集供用户选择和使用，包括波士顿房价数据集、威斯康星州乳腺癌数据集、鸢尾花数据集等。每个数据集都有对应的标签集，用于标识样本的类别或属性值。

在训练模型时，通常需要将数据集拆分为训练集和测试集。Scikit-learn提供了多种拆分方法，其中最常用的是traintestsplit函数。例如，使用K-近邻分类算法对鸢尾花数据集进行分类，可以获得较高的准确性。

除了分类，K-近邻算法还适用于回归任务。例如，通过波士顿房价数据集演示了K-近邻回归模型的应用。然而，K-近邻算法的准确度可以通过其他算法提升，例如决策树算法。

决策树、支持向量机（SVM）和贝叶斯等算法既可以处理分类问题，也可以处理回归问题。这些算法的参数设置对模型性能有很大影响。例如，SVM的回归模型中，C参数的大小会影响模型的泛化能力和准确性。

随机森林是一种集成学习方法，通过组合多棵决策树来提高模型的稳定性和准确性。例如，通过随机森林分类算法对威斯康星州乳腺癌数据集进行分类，可以显著提高模型的准确度。

基于质心的聚类方法，如K-均值聚类，适用于团状簇的聚类，但对于环状簇或新月簇等复杂形状的簇效果较差。相比之下，基于密度的空间聚类方法，如DBSCAN，能够更好地适应各种形状的簇。

主成分分析（PCA）是一种常用的降维方法，通过正交变换将高维数据转换为低维数据，同时保留尽可能多的信息。例如，通过对鸢尾花数据集进行PCA降维，可以将特征维度从4个减少到2个，同时保持数据的可区分性。

以上内容涵盖了Scikit-learn工具包的主要功能和应用场景，希望能帮助读者快速掌握并应用这些基础知识。