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Scikit-learn 完整学习路线（6-8周）

阶段一：环境搭建与基础操作（1周）

安装与环境配置

• 使用 Anaconda 安装 Python、Scikit-learn 及相关依赖。
• 熟悉 Jupyter Notebook 或 VS Code 开发环境。
• 学习基础 Pandas 和 NumPy 操作（数据加载、筛选、统计）。

初识 Scikit-learn

• 加载内置数据集（鸢尾花、泰坦尼克等）并查看数据结构。
• 理解 fit()、transform()、predict() 方法的作用。
• 实践项目：

  from sklearn.datasets import load_iris  
  iris = load_iris()  
  print(iris.feature_names)  # 输出特征名称  
  

阶段二：数据预处理与特征工程（2周）

缺失值与异常值处理

• 使用 SimpleImputer 填充缺失值，KNNImputer 处理复杂缺失场景。
• 通过 StandardScaler 或 MinMaxScaler 标准化/归一化数据。

分类特征编码

• 对文本标签使用 OneHotEncoder，有序分类变量使用 OrdinalEncoder。
• 实践项目：对泰坦尼克数据集中的性别（Sex）和船舱等级（Pclass）编码。

数据集划分与交叉验证

• 用 train_test_split 划分训练集和测试集。
• 使用 KFold 或 StratifiedKFold 实现交叉验证。

阶段三：基础模型训练与评估（2周）

监督学习模型

• 分类任务：逻辑回归（LogisticRegression）、支持向量机（SVC）。
• 回归任务：线性回归（LinearRegression）、决策树回归（DecisionTreeRegressor）。

模型评估与调优

• 分类任务：计算准确率（accuracy_score）、输出分类报告（classification_report）。
• 回归任务：计算均方误差（mean_squared_error）、R² 分数（r2_score）。
• 实践项目：加州房价预测（数据集来源：fetch_california_housing）。

阶段四：进阶技能与实战（2-3周）

特征选择与降维

• 使用 SelectKBest 筛选高方差特征，PCA 压缩高维数据。
• 实践项目：对图像数据（如手写数字数据集）进行 PCA 降维后训练模型。

超参数调优

• 网格搜索（GridSearchCV）和随机搜索（RandomizedSearchCV）优化模型参数。
• 代码示例：

  from sklearn.model_selection import GridSearchCV  
  param_grid = {"C": [0.1, 1, 10], "kernel": ["linear", "rbf"]}  
  grid_search = GridSearchCV(SVC(), param_grid, cv=5)  
  grid_search.fit(X_train, y_train)  
  

集成学习

• 学习随机森林（RandomForestClassifier）、梯度提升（GradientBoostingClassifier）。
• 实践项目：Kaggle 泰坦尼克生存预测竞赛（集成多个模型提升准确率）。

阶段五：项目实战与 TensorFlow 衔接（1周）

端到端项目实战

• 项目示例：泰坦尼克生存预测全流程（数据清洗→特征工程→模型训练→部署）。
• 使用 Pipeline 封装预处理和模型训练步骤：

  from sklearn.pipeline import Pipeline  
  pipeline = Pipeline([  ("imputer", SimpleImputer()),  ("scaler", StandardScaler()),  ("model", RandomForestClassifier())  
  ])  
  pipeline.fit(X_train, y_train)  
  

与 TensorFlow 结合

• 将 Scikit-learn 预处理后的数据导出为 .npy 文件，供 TensorFlow 模型使用。
• 使用 Scikit-learn 的交叉验证方法验证 TensorFlow 模型稳定性。

学习资源推荐

资源类型	推荐内容	来源
官方文档	Scikit-learn 用户指南(https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html)
实战书籍	《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》
Kaggle 竞赛	泰坦尼克生存预测、房价预测等入门赛
视频教程	Kaggle 官方机器学习入门课程（免费）(https://www.kaggle.com/learn/machine-learning)

关键学习建议

• 优先掌握工具链：熟练使用 Pipeline 和 GridSearchCV 提升效率。
• 注重数据理解：80% 时间用于数据清洗和特征工程，20% 用于建模。
• 从传统模型过渡到深度学习：先用 Scikit-learn 验证数据可行性，再投入 TensorFlow 复杂模型开发。