Scikit-learn是Python中用于传统机器学习的开源库，基于NumPy、SciPy和Matplotlib构建，提供统一接口的分类、回归、聚类、降维、模型选择与数据预处理功能，具有易用性强、文档完善、集成性好等优势，广泛应用于数据分析与建模领域。
Scikit-learn（通常写作 sklearn）是 Python 中一个开源的机器学习库，提供了简单高效的数据挖掘和数据分析工具。它建立在 NumPy、SciPy 和 Matplotlib 等科学计算库的基础之上，是 Python 机器学习生态中最常用、最成熟的库之一。
主要功能
sklearn 覆盖了大多数经典的机器学习任务，主要包括：
- 分类：识别对象属于哪个类别（如垃圾邮件/正常邮件），常用算法包括逻辑回归、支持向量机、随机森林等。
- 回归：预测连续数值（如房价、温度），支持线性回归、岭回归、决策树回归等。
- 聚类：将数据自动分组（如客户细分），典型算法有 K-Means、DBSCAN 等。
- 降维：减少数据特征数量以简化模型，如主成分分析（PCA）。
- 模型选择：通过交叉验证、网格搜索等方式选择最佳模型和参数。
- 预处理：数据标准化、归一化、编码分类变量等。
特点与优势
- 接口统一：所有算法都遵循一致的 fit / predict / transform 接口，易于使用和切换模型。
- 文档完善：官方文档详细，包含大量示例和教程。
- 适合初学者和研究者：封装良好，无需深入数学细节即可快速实现模型。
- 集成性强：可轻松与其他 Python 数据工具（如 pandas、numpy）配合使用。
简单使用示例
以下是一个用 sklearn 训练简单线性回归模型的例子：
from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error import numpy as np生成示例数据
X = np.random.rand(100, 1) 10 y = 2 X.squeeze() + 3 + np.random.randn(100) * 2
划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
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创建并训练模型
model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train)
预测并评估
y_pred = model.predict(X_test) print("MSE:", mean_squared_error(y_test, ypred)) print("模型权重:", model.coef, "截距:", model.intercept_)
基本上就这些。sklearn 不是用于深度学习的库（这类任务常用 TensorFlow 或 PyTorch），但它非常适合传统机器学习任务，是数据分析和建模的必备工具之一。
