26、机器学习模型与Scikit-Learn库的应用

机器学习模型与Scikit-Learn库的应用

1. 机器学习模型概述

机器学习模型可以根据预测目标的不同进行分类：
- 分类模型 ：预测两个或多个离散类别的标签。
- 回归模型 ：预测连续的标签。
- 无监督学习模型 ：识别未标记数据中的结构，主要包括聚类和降维。
- 聚类 ：检测和识别数据中不同的组。
- 降维 ：检测和识别高维数据中的低维结构。

2. 引入Scikit-Learn库

Scikit-Learn是一个广为人知的Python库，它提供了大量常见机器学习算法的高效实现。其特点包括简洁、统一和精简的API，以及非常有用和完整的在线文档。一旦掌握了Scikit-Learn中一种模型的基本使用和语法，切换到新的模型或算法就非常简单。

2.1 Scikit-Learn中的数据表示

机器学习是从数据中创建模型，因此首先要讨论数据如何表示才能被计算机理解。在Scikit-Learn中，最好将数据看作表格形式。

2.1.1 数据作为表格

基本表格是二维数据网格，行代表数据集中的单个元素，列代表与每个元素相关的数量。以1936年Ronald Fisher分析的Iris数据集为例，可以使用Seaborn库以Pandas DataFrame的形式下载该数据集：

import se