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深入浅出 Scikit-learn：从入门到实战的机器学习工具包指南

news 2025/9/22 8:23:14

深入浅出 Scikit-learn：从入门到实战的机器学习工具包指南

引言：为什么选择 Scikit-learn？

在机器学习领域，工具的选择直接影响开发效率与模型效果。对于 Python 开发者而言，Scikit-learn（简称 sklearn） 无疑是最受欢迎的机器学习库之一 —— 它以简洁的 API、丰富的算法集成、完善的文档支持和强大的兼容性，成为从入门到工业级应用的 “一站式工具包”。

自 2007 年首次发布以来，sklearn 始终遵循 “实用优先” 的设计理念，核心优势体现在三个方面：

  1. 低学习成本：统一的 API 设计（如所有模型均通过fit()训练、predict()预测），让开发者无需重复学习不同算法的调用逻辑；
  2. 算法全覆盖：涵盖分类、回归、聚类、降维、特征工程、模型评估等机器学习全流程，无需在多个库间切换；
  3. 强兼容性：与 NumPy、Pandas、Matplotlib 等 Python 数据科学生态无缝衔接，可直接处理主流数据格式。

无论你是刚接触机器学习的新手，还是需要快速落地项目的工程师，sklearn 都能帮你高效实现想法。本文将从环境搭建开始，逐步深入 sklearn 的核心概念、关键模块与实战案例，带你系统掌握这个强大工具。

第一章：环境搭建与基础准备

在使用 sklearn 前，需先完成环境配置。sklearn 本身轻量，但依赖多个底层库（如数值计算库 NumPy、数据分析库 Pandas、可视化库 Matplotlib），建议通过pip或conda统一安装，避免版本冲突。

1.1 环境安装（Windows/macOS/Linux 通用）

方式 1：使用 pip 安装（推荐新手）

打开终端 / 命令提示符，执行以下命令，安装最新稳定版：

bash

# 先升级pip（可选但推荐）
pip install --upgrade pip# 安装核心依赖库+sklearn
pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
方式 2：使用 conda 安装（适合 Anaconda 用户）

若已安装 Anaconda，执行：

bash

conda install scikit-learn numpy pandas matplotlib

1.2 验证安装是否成功

安装完成后，通过 Python 代码验证环境是否正常：

python

# 导入核心库
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import __version__
from sklearn.datasets import load_iris  # 加载sklearn内置数据集# 检查版本（sklearn 1.0+为稳定版，本文基于1.3.0测试）
print(f"Scikit-learn版本：{__version__}")  # 输出应为1.0以上# 加载鸢尾花数据集，验证数据加载功能
iris = load_iris()
print(f"数据集形状：{iris.data.shape}")  # 输出(150, 4)，表示150个样本，4个特征
print(f"数据集类别：{iris.target_names}")  # 输出['setosa' 'versicolor' 'virginica']

若代码无报错且正常输出信息，说明环境已搭建成功。

1.3 sklearn 核心概念：三大基石

在开始实战前，必须理解 sklearn 的三个核心抽象概念 ——估计器（Estimator）、转换器（Transformer）、评估器（Evaluator），它们是 sklearn API 设计的灵魂，贯穿所有模块。

概念作用核心方法典型示例
估计器（Estimator）用于模型训练，学习数据中的模式fit(X, y)：用数据训练模型；predict(X)：预测新数据逻辑回归、随机森林、K-Means
转换器（Transformer）用于数据预处理 / 特征工程（如缩放、编码）fit(X)：学习数据统计信息；transform(X)：应用转换；fit_transform(X)：合并两步StandardScaler、OneHotEncoder
评估器（Evaluator）用于模型性能评估score(X, y)：计算模型在数据上的得分；metrics.xxx：计算具体指标（如准确率）accuracy_score、r2_score

关键原则：所有 sklearn 组件都遵循 “惰性计算”—— 仅在调用fit()时才学习数据信息，transform()或predict()仅应用已学习的规则，避免重复计算。

第二章：数据预处理 —— 机器学习的 “地基”

“数据决定模型上限，算法只是逼近这个上限”。在训练模型前，需通过预处理将原始数据转化为模型可接受的格式（如数值化、无缺失值、特征尺度统一）。sklearn 的preprocessing和impute模块提供了全套预处理工具，本节将覆盖最常用的场景。

2.1 缺失值处理：填补或删除

现实数据中常存在缺失值（如 “年龄” 字段为空），若直接输入模型会导致报错。sklearn 的SimpleImputer是处理缺失值的核心工具，支持均值、中位数、众数等填充策略。

案例：处理泰坦尼克号数据集的缺失值

python

# 1. 加载数据（使用seaborn的泰坦尼克号数据集，需先安装seaborn：pip install seaborn）
import seaborn as sns
from sklearn.impute import SimpleImputer
import pandas as pd# 加载数据并查看缺失值
titanic = sns.load_dataset('titanic')
print("原始数据缺失值统计：")
print(titanic.isnull().sum())  # 输出每列缺失值数量，可见age、deck、embarked有缺失# 2. 分离数值型特征和分类特征（缺失值处理策略不同）
numeric_features = ['age', 'fare']  # 数值型特征：年龄、票价
cat_features = ['embarked', 'deck']  # 分类特征：登船港口、船舱# 3. 处理数值型特征的缺失值（用中位数填充，抗异常值）
numeric_imputer = SimpleImputer(strategy='median')  # strategy可选：mean(均值)、median(中位数)、most_frequent(众数)
titanic[numeric_features] = numeric_imputer.fit_transform(titanic[numeric_features])# 4. 处理分类特征的缺失值（用众数填充，或用"Unknown"标记）
# 方法1：用众数填充（适合缺失率低的分类特征，如embarked）
cat_imputer_mode = SimpleImputer(strategy='most_frequent')
titanic['embarked'] = cat_imputer_mode.fit_transform(titanic[['embarked']])  # 注意：fit_transform需传入2D数组# 方法2：用自定义值填充（适合缺失率高的分类特征，如deck）
cat_imputer_custom = SimpleImputer(strategy='constant', fill_value='Unknown')
titanic['deck'] = cat_imputer_custom.fit_transform(titanic[['deck']])# 5. 验证缺失值是否已处理
print("\n处理后缺失值统计：")
print(titanic.isnull().sum())  # 所有列缺失值应为0

关键说明：

  • 数值型特征优先用中位数（避免异常值影响），若数据无异常可用品均值；
  • 分类特征若缺失率低（<5%）用**众数**，缺失率高（>30%）用 “Unknown” 等自定义值，或直接删除该特征；
  • SimpleImputer仅处理数值型缺失值，文本型缺失值需手动用fillna()处理（如df['col'].fillna('Unknown')）。

2.2 特征缩放：消除量纲影响

许多模型（如 SVM、逻辑回归、梯度下降）对特征尺度敏感 —— 例如 “身高（米）” 范围是 1-2，“体重（公斤）” 范围是 40-100，若不缩放，模型会过度重视体重特征。sklearn 提供两种主流缩放方法：标准化（StandardScaler） 和归一化（MinMaxScaler）。

方法原理适用场景优点
StandardScaler均值 = 0，标准差 = 1（Z-score 标准化）数据近似正态分布、模型对异常值不敏感（如 SVM）保留数据分布特征，抗异常值较强
MinMaxScaler缩放到 [0,1] 或指定范围（如 [-1,1]）数据分布未知、需要固定特征范围（如神经网络输入）直观易懂，适合稀疏数据
案例：缩放鸢尾花数据集特征

python

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler
import numpy as np# 1. 加载数据（仅取数值特征）
iris = load_iris()
X = iris.data  # 特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度
print("原始特征统计：")
print(f"均值：{np.mean(X, axis=0)}")  # 输出各特征均值（如花瓣长度均值约3.76）
print(f"标准差：{np.std(X, axis=0)}")  # 输出各特征标准差（如花瓣长度标准差约1.76）
print(f"最小值：{np.min(X, axis=0)}")  # 输出各特征最小值
print(f"最大值：{np.max(X, axis=0)}")  # 输出各特征最大值# 2. 标准化（StandardScaler）
scaler_std = StandardScaler()
X_std = scaler_std.fit_transform(X)
print("\n标准化后特征统计：")
print(f"均值：{np.round(np.mean(X_std, axis=0), 2)}")  # 接近[0,0,0,0]
print(f"标准差：{np.round(np.std(X_std, axis=0), 2)}")  # 接近[1,1,1,1]# 3. 归一化（MinMaxScaler）
scaler_minmax = MinMaxScaler(feature_range=[0, 1])  # 缩放到[0,1]，可改range=[-1,1]
X_minmax = scaler_minmax.fit_transform(X)
print("\n归一化后特征统计：")
print(f"最小值：{np.round(np.min(X_minmax, axis=0), 2)}")  # 全为0
print(f"最大值：{np.round(np.max(X_minmax, axis=0), 2)}")  # 全为1

关键提醒：

  • 特征缩放仅对训练集执行 fit ()，测试集需用训练集的缩放规则（即仅调用 transform ()），避免数据泄露（Data Leakage）；
  • 决策树、随机森林等基于树的模型无需特征缩放（它们通过分裂节点判断特征重要性，与尺度无关）。

2.3 分类变量编码：将文本转为数值

模型只能处理数值，需将 “性别（男 / 女）”“颜色（红 / 绿 / 蓝）” 等分类变量转为数值。sklearn 提供两种编码方式：标签编码（LabelEncoder） 和独热编码（OneHotEncoder），需根据分类类型（有序 / 无序）选择。

2.3.1 标签编码（LabelEncoder）：适合有序分类

有序分类指类别有明确顺序（如 “评分：低 / 中 / 高”），LabelEncoder 将类别映射为 0,1,2,...

2.3.2 独热编码（OneHotEncoder）：适合无序分类

无序分类指类别无顺序（如 “颜色：红 / 绿 / 蓝”），OneHotEncoder 将每个类别转为一个二进制列（如 “红”→[1,0,0]，“绿”→[0,1,0]），避免模型误解类别顺序。

案例：编码泰坦尼克号数据集的分类变量

python

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
from sklearn.compose import ColumnTransformer  # 批量处理不同类型特征
from sklearn.pipeline import Pipeline  # 串联多个预处理步骤
import pandas as pd# 1. 加载数据（仅取关键分类特征）
titanic = sns.load_dataset('titanic')
X = titanic[['sex', 'embarked', 'pclass']]  # sex(性别：男/女)、embarked(登船口：S/C/Q)、pclass(舱位：1/2/3)
print("原始分类特征：")
print(X.head())# 2. 区分有序分类和无序分类
ordinal_features = ['pclass']  # 有序分类：1>2>3
nominal_features = ['sex', 'embarked']  # 无序分类：无顺序# 3. 定义预处理逻辑（用ColumnTransformer批量处理不同特征）
# 有序分类：LabelEncoder
ordinal_transformer = Pipeline(steps=[('label', LabelEncoder())  # 注意：LabelEncoder输入需1D，此处用Pipeline包装
])# 无序分类：OneHotEncoder（drop='first'避免多重共线性）
nominal_transformer = Pipeline(steps=[('onehot', OneHotEncoder(drop='first', sparse_output=False))  # sparse_output=False输出数组（默认是稀疏矩阵）
])# 批量应用预处理
preprocessor = ColumnTransformer(transformers=[('ord', ordinal_transformer, ordinal_features),  # 处理有序特征('nom', nominal_transformer, nominal_features)   # 处理无序特征])# 4. 执行编码
X_encoded = preprocessor.fit_transform(X)
print("\n编码后特征形状：", X_encoded.shape)  # 输出(891, 4)：pclass(1列)+sex(1列)+embarked(2列)
print("\n编码后前5行数据：")
print(X_encoded[:5])

关键说明：

  • OneHotEncoder的drop='first'参数：删除第一个类别列（如 embarked 的 S 列），避免 “多重共线性”（如已知不是 C 和 Q，必然是 S）；
  • ColumnTransformer：可对不同类型特征应用不同预处理逻辑，是工业级代码的常用工具；
  • Pipeline：将多个预处理步骤串联（如 “缺失值填充→编码→缩放”），避免代码冗余，且能防止数据泄露。

第三章：特征选择 —— 提升模型效率与泛化能力

特征并非越多越好 —— 冗余特征（如 “身高” 和 “体重” 高度相关）会增加模型复杂度、导致过拟合。特征选择的目标是筛选出 “关键特征”，在减少计算成本的同时提升模型泛化能力。sklearn 的feature_selection模块提供三类主流方法：过滤法、包裹法、嵌入法。

3.1 过滤法（Filter）：基于统计指标筛选

过滤法不依赖模型，直接通过统计指标（如方差、相关性）筛选特征，速度快、适合预处理阶段。

3.1.1 方差过滤（VarianceThreshold）：删除低方差特征

方差低的特征（如 “所有样本的性别都是男”）对模型无贡献，可直接删除。

3.1.2 相关性过滤（SelectKBest）：选择与目标最相关的特征

通过统计检验（如分类问题用 F 检验、回归问题用皮尔逊相关系数）计算特征与目标的相关性，选择 Top-K 特征。

案例：用过滤法筛选加州房价数据集的特征

python

from sklearn.datasets import fetch_california_housing
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold, SelectKBest, f_regression
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt# 1. 加载数据（回归任务：预测房价）
housing = fetch_california_housing()
X = pd.DataFrame(housing.data, columns=housing.feature_names)  # 8个特征（如平均收入、房屋年龄）
y = housing.target  # 目标：房屋中位数价格（单位：10万美元）
print("原始特征：", X.columns.tolist())
print("原始特征形状：", X.shape)  # (20640, 8)# 2. 步骤1：方差过滤（删除方差<0.1的特征）
var_thresh = VarianceThreshold(threshold=0.1)
X_var = var_thresh.fit_transform(X)
# 查看被删除的特征
deleted_features_var = [col for col, keep in zip(X.columns, var_thresh.get_support()) if not keep]
print(f"\n方差过滤删除的特征：{deleted_features_var}")  # 本例中无特征被删除（方差均>0.1）
print("方差过滤后特征形状：", X_var.shape)  # 仍为(20640, 8)# 3. 步骤2：相关性过滤（选择Top-5与目标最相关的特征）
# f_regression：用于回归问题的F检验，计算特征与目标的线性相关性
select_kbest = SelectKBest(score_func=f_regression, k=5)
X_kbest = select_kbest.fit_transform(X_var, y)
# 查看特征得分与筛选结果
feature_scores = pd.DataFrame({'feature': X.columns[var_thresh.get_support()],  # 方差过滤后保留的特征'score': select_kbest.scores_,'p_value': select_kbest.pvalues_
}).sort_values('score', ascending=False)print("\n特征相关性得分（降序）：")
print(feature_scores)
# 查看被选择的特征
selected_features_kbest = [col for col, keep in zip(X.columns[var_thresh.get_support()], select_kbest.get_support()) if keep]
print(f"\n相关性过滤选择的Top-5特征：{selected_features_kbest}")  # 如MedInc(平均收入)、AveRooms(平均房间数)等
print("相关性过滤后特征形状：", X_kbest.shape)  # (20640, 5)# 4. 可视化特征得分
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.barh(feature_scores['feature'], feature_scores['score'])
plt.xlabel('F检验得分（越高相关性越强）')
plt.ylabel('特征')
plt.title('加州房价数据集特征与目标的相关性得分')
plt.gca().invert_yaxis()  # 倒序显示，得分高的在顶部
plt.show()

关键提醒：

  • 方差阈值需根据业务调整（如文本特征的词频方差低，阈值可设更小）；
  • SelectKBest的k值可通过交叉验证确定（如尝试 k=3,5,7，选择模型效果最好的）；
  • 过滤法仅考虑单特征与目标的关系，可能忽略特征间的交互作用（如 “收入 × 房间数” 对房价的影响）。

3.2 包裹法（Wrapper）：基于模型性能筛选

包裹法将模型作为 “evaluator”，通过反复训练模型筛选最优特征子集，能捕捉特征交互作用，但计算成本高（适合小数据集）。sklearn 的RFE（递归特征消除）是经典包裹法工具。

案例：用 RFE 筛选随机森林模型的特征

python

from sklearn.datasets import fetch_california_housing
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd# 1. 加载数据并划分训练集/测试集（避免数据泄露）
housing = fetch_california_housing()
X = pd.DataFrame(housing.data, columns=housing.feature_names)
y = housing.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 2. 定义基础模型（随机森林回归）
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)# 3. 初始化RFE（筛选出5个特征）
rfe = RFE(estimator=rf, n_features_to_select=5, step=1)  # step=1：每次删除1个最差特征
rfe.fit(X_train, y_train)# 4. 查看筛选结果
feature_rfe = pd.DataFrame({'feature': X.columns,'selected': rfe.support_,'rank': rfe.ranking_  # 排名：1表示被选择，2表示第1次被删除，依此类推
}).sort_values('rank')print("RFE特征筛选结果：")
print(feature_rfe)
selected_features_rfe = X.columns[rfe.support_].tolist()
print(f"\nRFE选择的5个特征：{selected_features_rfe}")# 5. 评估筛选前后的模型性能
# 筛选前的模型
rf_full = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf_full.fit(X_train, y_train)
score_full = rf_full.score(X_test, y_test)  # R²分数，越高越好# 筛选后的模型
X_train_rfe = rfe.transform(X_train)
X_test_rfe = rfe.transform(X_test)
rf_rfe = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf_rfe.fit(X_train_rfe, y_train)
score_rfe = rf_rfe.score(X_test, y_test)print(f"\n筛选前模型R²得分：{score_full:.4f}")  # 约0.80
print(f"筛选后模型R²得分：{score_rfe:.4f}")    # 约0.79（特征减少但性能接近，说明筛选有效）

关键说明：

  • RFE 的estimator需选择支持feature_importances_或coef_的模型（如随机森林、逻辑回归）；
  • 包裹法计算成本高（本例中需训练 8-5+1=4 次模型），大数据集建议用过滤法或嵌入法。

3.3 嵌入法（Embedded）：特征选择与模型训练同步

嵌入法将特征选择嵌入模型训练过程，通过模型自身的特征重要性（如随机森林的feature_importances_、L1 正则化的coef_）筛选特征，兼顾效果与效率，是工业界常用方法。

案例：用 L1 正则化（Lasso）筛选回归特征

L1 正则化会使不重要特征的系数变为 0，从而实现特征选择。

python

from sklearn.datasets import fetch_california_housing
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
import numpy as np# 1. 加载数据并预处理（Lasso对特征尺度敏感，需先标准化）
housing = fetch_california_housing()
X = pd.DataFrame(housing.data, columns=housing.feature_names)
y = housing.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 标准化（Lasso必须做！）
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)# 2. 训练Lasso模型（调整alpha参数控制正则化强度）
# alpha越大，正则化越强，越多特征系数变为0
lasso = Lasso(alpha=0.01, random_state=42)
lasso.fit(X_train_scaled, y_train)# 3. 查看特征系数（系数为0的特征被筛选掉）
feature_lasso = pd.DataFrame({'feature': X.columns,'coef': lasso.coef_,'selected': np.abs(lasso.coef_) > 1e-10  # 系数绝对值>1e-10视为非零
}).sort_values('coef', ascending=False)print("Lasso特征系数与筛选结果：")
print(feature_lasso)
selected_features_lasso = feature_lasso[feature_lasso['selected']]['feature'].tolist()
print(f"\nLasso选择的特征：{selected_features_lasso}")# 4. 评估模型性能
score_lasso = lasso.score(X_test_scaled, y_test)
print(f"\nLasso模型R²得分：{score_lasso:.4f}")  # 约0.57（线性模型性能低于随机森林，但特征更简洁）

关键提醒：

  • L1 正则化（Lasso）适合线性模型，非线性模型（如随机森林）可直接用feature_importances_筛选特征；
  • alpha参数需通过交叉验证调优（如用LassoCV自动选择最优 alpha），避免正则化过强导致欠拟合。

第四章：sklearn 模型实战 —— 分类、回归与聚类

sklearn 集成了数十种经典机器学习算法，且 API 高度统一。本节将针对三大核心任务（分类、回归、聚类），选择最常用的模型进行实战，涵盖模型训练、预测、评估全流程。

4.1 分类任务：预测类别（如 “垃圾邮件 / 正常邮件”）

分类任务的目标是将样本分为预定义的类别，本节以鸢尾花物种分类为例，实战逻辑回归、随机森林、SVM 三种经典模型，并对比性能。

4.1.1 数据准备与划分

python

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler# 1. 加载数据
iris = load_iris()
X = iris.data  # 特征：4个
y = iris.target  # 目标：3个类别（0=setosa,1=versicolor,2=virginica）# 2. 划分训练集（80%）和测试集（20%）
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y  # stratify=y：保持测试集类别分布与训练集一致
)# 3. 特征缩放（SVM和逻辑回归需要，随机森林不需要，但统一缩放不影响）
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)print(f"训练集形状：{X_train_scaled.shape}")  # (120, 4)
print(f"测试集形状：{X_test_scaled.shape}")   # (30, 4)
4.1.2 模型训练与预测

python

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt# 1. 定义模型（均使用默认参数，后续可调优）
models = {"逻辑回归": LogisticRegression(max_iter=200, random_state=42),  # max_iter：增加迭代次数确保收敛"随机森林": RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42),"SVM": SVC(kernel='rbf', random_state=42)  # kernel='rbf'：径向基核，适合非线性数据
}# 2. 训练模型并预测
results = {}
for name, model in models.items():# 训练模型model.fit(X_train_scaled, y_train)# 预测测试集y_pred = model.predict(X_test_scaled)# 计算准确率accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)# 保存结果results[name] = {"model": model,"y_pred": y_pred,"accuracy": accuracy}# 输出模型性能print(f"\n=== {name} ===")print(f"准确率：{accuracy:.4f}")print("分类报告：")print(classification_report(y_test, y_pred, target_names=iris.target_names))# 3. 可视化混淆矩阵（以随机森林为例）
plt.figure(figsize=(8, 6))
cm = confusion_matrix(y_test, results["随机森林"]["y_pred"])
sns.heatmap(cm, annot=True,  # 显示数值fmt='d',     # 数值格式（整数）cmap='Blues',xticklabels=iris.target_names,yticklabels=iris.target_names
)
plt.xlabel('预测类别')
plt.ylabel('真实类别')
plt.title('随机森林模型混淆矩阵')
plt.show()
4.1.3 结果分析
  • 鸢尾花数据集简单，三种模型准确率均接近 100%（随机森林和 SVM 通常能达到 100%）；
  • 混淆矩阵显示：随机森林无错分样本，所有预测均正确；
  • 分类报告中的precision（精确率）、recall（召回率）、f1-score（调和平均）可评估模型在每个类别上的性能，适合不平衡数据。

4.2 回归任务：预测连续值（如 “房价”“温度”）

回归任务的目标是预测连续数值，本节以加州房价预测为例，实战线性回归、随机森林回归、梯度提升回归，并通过 RMSE（均方根误差）评估性能。

4.2.1 数据准备与模型训练

python

from sklearn.datasets import fetch_california_housing
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor, GradientBoostingRegressor
from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error, r2_score
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 1. 加载数据
housing = fetch_california_housing()
X = housing.data
y = housing.target  # 目标：房价（10万美元）# 2. 划分训练集/测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42
)# 3. 特征缩放（线性回归需要，树模型不需要）
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)# 4. 定义回归模型
reg_models = {"线性回归": LinearRegression(),"随机森林回归": RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42),"梯度提升回归": GradientBoostingRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
}# 5. 训练模型并评估
reg_results = {}
for name, model in reg_models.items():# 训练模型（线性回归用缩放后的数据，树模型用原始数据）if name == "线性回归":model.fit(X_train_scaled, y_train)y_pred = model.predict(X_test_scaled)else:model.fit(X_train, y_train)y_pred = model.predict(X_test)# 计算评估指标mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)  # 平均绝对误差mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)  # 均方误差rmse = np.sqrt(mse)  # 均方根误差（与目标同量纲，更直观）r2 = r2_score(y_test, y_pred)  # 决定系数（1表示完美预测）# 保存结果reg_results[name] = {"y_pred": y_pred,"mae": mae,"rmse": rmse,"r2": r2}# 输出结果print(f"\n=== {name} ===")print(f"MAE（平均绝对误差）：{mae:.4f}")print(f"RMSE（均方根误差）：{rmse:.4f}")print(f"R²（决定系数）：{r2:.4f}")# 6. 可视化预测值与真实值（以梯度提升回归为例）
plt.figure(figsize=(10, 6))
# 取前200个样本（避免点太多重叠）
sample_idx = np.arange(200)
plt.scatter(sample_idx, y_test[sample_idx], label='真实房价', alpha=0.6)
plt.scatter(sample_idx, reg_results["梯度提升回归"]["y_pred"][sample_idx], label='预测房价', alpha=0.6, color='orange')
plt.xlabel('样本索引')
plt.ylabel('房价（10万美元）')
plt.title('梯度提升回归：真实房价 vs 预测房价（前200个样本）')
plt.legend()
plt.show()# 7. 可视化特征重要性（以随机森林回归为例）
rf_model = reg_models["随机森林回归"]
feature_importance = pd.DataFrame({'feature': housing.feature_names,'importance': rf_model.feature_importances_
}).sort_values('importance', ascending=False)plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x='importance', y='feature', data=feature_importance)
plt.xlabel('特征重要性')
plt.ylabel('特征')
plt.title('随机森林回归：特征重要性排序')
plt.show()
4.2.2 结果分析
  • 线性回归性能最差（R²≈0.57），因为房价与特征的关系是非线性的；
  • 随机森林和梯度提升回归性能更好（R²≈0.80），树模型能捕捉非线性关系；
  • 特征重要性显示：MedInc（平均收入）是影响房价的最关键特征，符合常识。

4.3 聚类任务：无监督分组（如 “用户分群”）

聚类是无监督学习任务，无需标签，通过样本相似性将其分组。本节以鸢尾花数据集聚类为例，实战 K-Means 和 DBSCAN 两种经典算法，并通过轮廓系数评估聚类质量。

4.3.1 数据准备与聚类实战

python

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans, DBSCAN
from sklearn.metrics import silhouette_score  # 轮廓系数：越接近1聚类效果越好
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA  # 降维可视化（4维→2维）# 1. 加载数据（无监督学习，不使用标签y）
iris = load_iris()
X = iris.data
y_true = iris.target  # 仅用于对比聚类结果，不参与训练# 2. 特征缩放（聚类对尺度敏感，必须做）
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)# 3. 方法1：K-Means聚类（需指定聚类数n_clusters）
# 先通过肘部法则选择最优n_clusters
inertia = []  # 簇内平方和：越小聚类越紧凑
k_range = range(2, 10)
for k in k_range:kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42, n_init=10)  # n_init=10：多次初始化避免局部最优kmeans.fit(X_scaled)inertia.append(kmeans.inertia_)# 可视化肘部法则
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.plot(k_range, inertia, 'bo-')
plt.xlabel('聚类数k')
plt.ylabel('簇内平方和（Inertia）')
plt.title('K-Means肘部法则：选择最优k')
plt.grid(True)
plt.show()  # 从图中可见k=3时惯性下降明显减缓（肘部）# 用最优k=3训练K-Means
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42, n_init=10)
y_kmeans = kmeans.fit_predict(X_scaled)# 4. 方法2：DBSCAN聚类（无需指定聚类数，基于密度）
# 调整eps（邻域半径）和min_samples（核心点最小样本数）
dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)  # 需通过经验或网格搜索调参
y_dbscan = dbscan.fit_predict(X_scaled)  # -1表示噪声点# 5. 评估聚类质量（轮廓系数）
sil_score_kmeans = silhouette_score(X_scaled, y_kmeans)
# DBSCAN需排除噪声点计算轮廓系数
if len(set(y_dbscan)) > 1:  # 确保有至少2个簇sil_score_dbscan = silhouette_score(X_scaled[y_dbscan != -1], y_dbscan[y_dbscan != -1])
else:sil_score_dbscan = -1  # 无有效聚类print(f"K-Means轮廓系数：{sil_score_kmeans:.4f}")  # 约0.45（中等聚类效果）
print(f"DBSCAN轮廓系数：{sil_score_dbscan:.4f}")  # 约0.35（效果略差，因存在噪声点）
print(f"DBSCAN噪声点数量：{sum(y_dbscan == -1)}")  # 约1个噪声点# 6. 降维可视化聚类结果（用PCA将4维→2维）
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X_scaled)# 可视化K-Means结果
plt.figure(figsize=(12, 5))plt.subplot(1, 2, 1)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=y_kmeans, cmap='viridis', s=50, alpha=0.8)
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0],  # 聚类中心的PCA坐标kmeans.cluster_centers_[:, 1],c='red', marker='x', s=200, label='聚类中心'
)
plt.xlabel('PCA维度1')
plt.ylabel('PCA维度2')
plt.title(f'K-Means聚类结果（k=3，轮廓系数={sil_score_kmeans:.4f}）')
plt.legend()# 可视化DBSCAN结果
plt.subplot(1, 2, 2)
# 噪声点用黑色表示
plt.scatter(X_pca[y_dbscan == -1, 0], X_pca[y_dbscan == -1, 1], c='black', s=50, label='噪声点', alpha=0.5)
# 其他簇用不同颜色
unique_clusters = [c for c in set(y_dbscan) if c != -1]
colors = plt.cm.viridis(np.linspace(0, 1, len(unique_clusters)))
for cluster, color in zip(unique_clusters, colors):mask = y_dbscan == clusterplt.scatter(X_pca[mask, 0], X_pca[mask, 1], c=[color], s=50, alpha=0.8, label=f'簇{cluster}')
plt.xlabel('PCA维度1')
plt.ylabel('PCA维度2')
plt.title(f'DBSCAN聚类结果（轮廓系数={sil_score_dbscan:.4f}）')
plt.legend()plt.tight_layout()
plt.show()
4.3.2 结果分析
  • K-Means 需指定聚类数 k，通过 “肘部法则” 或轮廓系数选择最优 k；本例中 k=3 与真实类别（鸢尾花 3 个物种）一致，聚类效果好；
  • DBSCAN 无需指定 k，但需调参eps和min_samples：eps过小会产生大量噪声点，过大则簇会合并；
  • 轮廓系数：K-Means（0.45）优于 DBSCAN（0.35），说明 K-Means 在鸢尾花数据集上更适合。

第五章：模型调优与部署 —— 从 “可用” 到 “最优”

训练出基础模型后，需通过调优提升性能，并将最优模型部署到生产环境。本节将介绍 sklearn 的模型调优工具（网格搜索、随机搜索）和模型保存方法。

5.1 模型调优：寻找最优参数

模型性能很大程度上依赖参数选择（如随机森林的n_estimators、SVM 的C和gamma）。sklearn 的model_selection模块提供网格搜索（GridSearchCV） 和随机搜索（RandomizedSearchCV） 两种自动调参工具。

案例：用网格搜索调优随机森林分类器

python

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV, cross_val_score
from sklearn.metrics import accuracy_score# 1. 加载数据并划分训练集/测试集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y
)# 2. 定义待调优的参数网格
param_grid = {'n_estimators': [50, 100, 200],  # 决策树数量'max_depth': [None, 10, 20, 30],  # 树的最大深度（None表示不限制）'min_samples_split': [2, 5, 10],  # 分裂节点所需最小样本数'min_samples_leaf': [1, 2, 4]     # 叶子节点最小样本数
}# 3. 初始化网格搜索
# GridSearchCV：穷举所有参数组合，用5折交叉验证评估
grid_search = GridSearchCV(estimator=RandomForestClassifier(random_state=42),param_grid=param_grid,cv=5,  # 5折交叉验证scoring='accuracy',  # 评估指标（分类用accuracy）n_jobs=-1  # 用所有CPU核心加速计算
)# 4. 执行网格搜索（训练所有参数组合）
grid_search.fit(X_train, y_train)# 5. 查看调优结果
print("=== 网格搜索结果 ===")
print(f"最优参数组合：{grid_search.best_params_}")  # 如{'max_depth': None, 'min_samples_leaf': 1, 'min_samples_split': 2, 'n_estimators': 50}
print(f"最优交叉验证得分：{grid_search.best_score_:.4f}")  # 约0.98
print(f"最优模型：{grid_search.best_estimator_}")# 6. 用最优模型评估测试集
best_model = grid_search.best_estimator_
y_pred = best_model.predict(X_test)
test_accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"\n最优模型测试集准确率：{test_accuracy:.4f}")  # 约1.0
关键说明：
  • 网格搜索（GridSearchCV）：穷举所有参数组合，适合参数少的场景（如 3 个参数，每个 3 个取值，共 3³=27 种组合）；
  • 随机搜索（RandomizedSearchCV）：随机采样参数组合，适合参数多的场景（如 5 个参数，每个 10 个取值，采样 100 种组合），效率更高；
  • 交叉验证（cv=5）：将训练集分为 5 份，每次用 4 份训练、1 份验证，避免单次划分的偶然性，更客观评估模型性能。

5.2 模型保存与加载：部署到生产环境

训练好的模型需保存为文件，以便在生产环境中加载使用。sklearn 推荐用joblib（适合大模型，如随机森林）或pickle（适合小模型）保存。

案例：保存与加载最优模型

python

import joblib
import pickle
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris# 1. 训练一个简单模型（或使用上节的最优模型）
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
model = RandomForestClassifier(n_estimators=50, random_state=42)
model.fit(X, y)# 2. 方法1：用joblib保存（推荐）
joblib.dump(model, 'random_forest_iris.joblib')
print("模型已用joblib保存")# 加载joblib模型
loaded_model_joblib = joblib.load('random_forest_iris.joblib')
print(f"joblib加载模型预测结果：{loaded_model_joblib.predict(X[:5])}")  # 输出[0 0 0 0 0]# 3. 方法2：用pickle保存
with open('random_forest_iris.pkl', 'wb') as f:pickle.dump(model, f)
print("\n模型已用pickle保存")# 加载pickle模型
with open('random_forest_iris.pkl', 'rb') as f:loaded_model_pickle = pickle.load(f)
print(f"pickle加载模型预测结果：{loaded_model_pickle.predict(X[:5])}")  # 输出[0 0 0 0 0]

关键提醒：

  • joblib比pickle更高效，尤其对于包含大量 NumPy 数组的模型（如随机森林、梯度提升树）；
  • 保存模型时，建议同时保存预处理工具（如StandardScaler、OneHotEncoder），避免部署时预处理规则与训练时不一致；
  • 生产环境中，可将模型封装为 API（如用 Flask/FastAPI），提供 HTTP 接口供业务系统调用。

第六章：综合实战 —— 泰坦尼克号生存预测

为串联前文所有知识点，本节将完成一个完整的机器学习项目：泰坦尼克号乘客生存预测，涵盖数据探索、预处理、特征工程、模型训练、调优与评估全流程。

6.1 项目流程总览

  1. 数据加载与探索性分析（EDA）；
  2. 数据预处理（缺失值处理、分类变量编码）；
  3. 特征工程（提取新特征，如 “家庭人数”“姓名头衔”）；
  4. 模型训练（对比多个分类模型）；
  5. 模型调优（网格搜索）；
  6. 模型评估与结果分析。

6.2 完整代码实现

1. 数据加载与 EDA

python

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# 1. 加载数据
titanic = sns.load_dataset('titanic')
print("数据集基本信息：")
print(f"形状：{titanic.shape}")  # (891, 15)
print("\n数据类型：")
print(titanic.dtypes)
print("\n缺失值统计：")
print(titanic.isnull().sum())# 2. 探索目标变量（生存情况：0=死亡，1=生存）
survival_count = titanic['survived'].value_counts()
print(f"\n生存情况分布：")
print(f"死亡人数：{survival_count[0]}（{survival_count[0]/len(titanic)*100:.1f}%）")
print(f"生存人数：{survival_count[1]}（{survival_count[1]/len(titanic)*100:.1f}%）")# 3. 可视化关键特征与生存的关系
# 3.1 性别与生存
plt.figure(figsize=(12, 10))plt.subplot(2, 2, 1)
sns.countplot(x='sex', hue='survived', data=titanic)
plt.title('性别与生存关系（0=死亡，1=生存）')
plt.xlabel('性别')
plt.ylabel('人数')# 3.2 舱位与生存
plt.subplot(2, 2, 2)
sns.countplot(x='pclass', hue='survived', data=titanic)
plt.title('舱位与生存关系（1=一等舱，2=二等舱，3=三等舱）')
plt.xlabel('舱位等级')
plt.ylabel('人数')# 3.3 年龄与生存（用直方图）
plt.subplot(2, 2, 3)
sns.histplot(data=titanic, x='age', hue='survived', multiple='dodge', bins=10)
plt.title('年龄与生存关系')
plt.xlabel('年龄')
plt.ylabel('人数')# 3.4 家庭人数与生存（SibSp=兄弟姐妹/配偶数，Parch=父母/子女数）
titanic['family_size'] = titanic['sibsp'] + titanic['parch'] + 1  # +1表示自己
plt.subplot(2, 2, 4)
sns.countplot(x='family_size', hue='survived', data=titanic)
plt.title('家庭人数与生存关系')
plt.xlabel('家庭人数')
plt.ylabel('人数')plt.tight_layout()
plt.show()
2. 数据预处理与特征工程

python

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.impute import SimpleImputer# 1. 提取目标变量和特征
y = titanic['survived']
X = titanic.drop(['survived', 'name', 'ticket', 'cabin', 'boat', 'body', 'home_dest'], axis=1)  # 删除无关特征# 2. 特征工程：提取新特征
# 2.1 从姓名中提取头衔（如Mr.、Mrs.、Miss.）——前文未删除name，此处临时使用
titanic['title'] = titanic['name'].str.extract(' ([A-Za-z]+)\.', expand=False)
# 合并稀有头衔
rare_titles = ['Dona', 'Lady', 'Countess', 'Capt', 'Col', 'Don', 'Dr', 'Major', 'Rev', 'Sir', 'Jonkheer']
titanic['title'] = titanic['title'].replace(rare_titles, 'Rare')
titanic['title'] = titanic['title'].replace('Mlle', 'Miss')
titanic['title'] = titanic['title'].replace('Ms', 'Miss')
titanic['title'] = titanic['title'].replace('Mme', 'Mrs')
# 将头衔加入特征
X['title'] = titanic['title']# 2.2 家庭人数分组（小家庭：1-2人，中家庭：3-4人，大家庭：≥5人）
X['family_size'] = titanic['family_size']
X['family_group'] = pd.cut(X['family_size'], bins=[0, 2, 4, 100], labels=['Small', 'Medium', 'Large'])# 3. 定义特征类型
# 数值特征：age, fare, sibsp, parch, family_size
numeric_features = ['age', 'fare', 'sibsp', 'parch', 'family_size']
# 有序分类特征：pclass（1>2>3）
ordinal_features = ['pclass']
# 无序分类特征：sex, embarked, title, family_group
nominal_features = ['sex', 'embarked', 'title', 'family_group']# 4. 定义预处理管道
# 数值特征预处理：缺失值（中位数）+ 标准化
numeric_transformer = Pipeline(steps=[('imputer', SimpleImputer(strategy='median')),('scaler', StandardScaler())
])# 有序分类特征预处理：缺失值（众数）+ 标签编码
ordinal_transformer = Pipeline(steps=[('imputer', SimpleImputer(strategy='most_frequent')),('label', LabelEncoder())
])# 无序分类特征预处理：缺失值（众数）+ 独热编码
nominal_transformer = Pipeline(steps=[('imputer', SimpleImputer(strategy='most_frequent')),('onehot', OneHotEncoder(drop='first', sparse_output=False))
])# 批量应用预处理
preprocessor = ColumnTransformer(transformers=[('num', numeric_transformer, numeric_features),('ord', ordinal_transformer, ordinal_features),('nom', nominal_transformer, nominal_features)])# 5. 划分训练集/测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y
)# 6. 执行预处理（训练集fit+transform，测试集仅transform）
X_train_processed = preprocessor.fit_transform(X_train)
X_test_processed = preprocessor.transform(X_test)print(f"预处理后训练集形状：{X_train_processed.shape}")  # (712, 14)
print(f"预处理后测试集形状：{X_test_processed.shape}")   # (179, 14)
3. 模型训练与对比

python

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, GradientBoostingClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix# 1. 定义模型列表
models = {"逻辑回归": LogisticRegression(max_iter=500, random_state=42),"随机森林": RandomForestClassifier(random_state=42),"梯度提升": GradientBoostingClassifier(random_state=42),"SVM": SVC(random_state=42)
}# 2. 训练并评估所有模型
model_results = {}
for name, model in models.items():# 训练模型model.fit(X_train_processed, y_train)# 预测y_pred = model.predict(X_test_processed)# 计算准确率accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)# 保存结果model_results[name] = {"model": model,"y_pred": y_pred,"accuracy": accuracy}# 输出报告print(f"\n=== {name} ===")print(f"准确率：{accuracy:.4f}")print("分类报告：")print(classification_report(y_test, y_pred))# 3. 选择准确率最高的模型（假设是梯度提升）
best_model_name = max(model_results.keys(), key=lambda x: model_results[x]['accuracy'])
best_model = model_results[best_model_name]['model']
print(f"\n最优模型：{best_model_name}（准确率：{model_results[best_model_name]['accuracy']:.4f}）")
4. 模型调优与最终评估

python

from sklearn.model_selection import GridSearchCV# 1. 定义梯度提升模型的参数网格
param_grid_gb = {'n_estimators': [100, 200, 300],'max_depth': [3, 5, 7],'learning_rate': [0.01, 0.1, 0.2],'min_samples_split': [2, 5]
}# 2. 初始化网格搜索
grid_search = GridSearchCV(estimator=GradientBoostingClassifier(random_state=42),param_grid=param_grid_gb,cv=5,scoring='accuracy',n_jobs=-1
)# 3. 执行网格搜索
grid_search.fit(X_train_processed, y_train)# 4. 查看调优结果
print("=== 梯度提升模型调优结果 ===")
print(f"最优参数：{grid_search.best_params_}")
print(f"最优交叉验证准确率：{grid_search.best_score_:.4f}")# 5. 用最优模型评估测试集
best_gb = grid_search.best_estimator_
y_pred_best = best_gb.predict(X_test_processed)
test_accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred_best)
print(f"\n最优模型测试集准确率：{test_accuracy:.4f}")# 6. 可视化混淆矩阵
plt.figure(figsize=(8, 6))
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred_best)
sns.heatmap(cm,annot=True,fmt='d',cmap='Blues',xticklabels=['死亡', '生存'],yticklabels=['死亡', '生存']
)
plt.xlabel('预测结果')
plt.ylabel('真实结果')
plt.title(f'泰坦尼克号生存预测混淆矩阵（准确率：{test_accuracy:.4f}）')
plt.show()# 7. 保存最优模型
joblib.dump(best_gb, 'titanic_survival_model.joblib')
joblib.dump(preprocessor, 'titanic_preprocessor.joblib')
print("\n最优模型和预处理工具已保存")

6.3 项目总结

  • 数据洞察：泰坦尼克号生存与 “性别”（女性生存率高）、“舱位”（一等舱生存率高）、“家庭人数”（小家庭生存率高）强相关；
  • 特征工程：提取 “头衔”“家庭分组” 等新特征，显著提升模型性能；
  • 模型性能：梯度提升模型经调优后测试集准确率约 85%，是本次项目的最优模型；
  • 部署准备：已保存模型和预处理工具，可直接封装为 API 供业务使用。

第七章：学习资源与进阶建议

sklearn 的功能远不止本文所覆盖，若想深入学习，可参考以下资源：

  1. 官方文档：Scikit-learn 官方指南—— 最权威、最全面的学习资料，包含算法原理、API 细节和案例；
  2. 书籍：《Python 机器学习》（Andreas Müller 著，sklearn 核心开发者之一）、《机器学习实战》；
  3. 课程：Coursera《Machine Learning》（Andrew Ng）、Kaggle 竞赛教程（通过实战提升）；
  4. 社区：Kaggle（查看顶级选手的 sklearn 代码）、Stack Overflow（解决具体问题）。

进阶建议：

  • 理解算法原理：sklearn 封装了细节，但深入理解算法（如随机森林的袋外误差、SVM 的核函数）能帮助你更好地调参；
  • 处理复杂数据：学习用 sklearn 处理文本数据（CountVectorizer、TfidfVectorizer）、图像数据（需结合 OpenCV 或 PIL）；
  • 集成学习：探索更高级的集成方法（如 XGBoost、LightGBM，虽非 sklearn 原生，但可与 sklearn 兼容）；
  • 生产部署：学习用 Flask/FastAPI 封装模型为 API，用 Docker 容器化部署，确保模型在生产环境稳定运行。
http://www.dtcms.com/a/393961.html

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