游戏夜读 | Scikit-learn迎来0.21版本

2019年5月，Scikit-learn(sklearn)迎来了历史性的0.21版本，不再支持Python 2.7和3.4，仅支持Python 3.5及后续版本。此前，2018年9月0.20版本发布时，已对此做出了提前说明。

sklearn版本更新内容的六大分类

在了解这一次的版本更新内容前，先熟悉一下sklearn对更新内容的分类习惯。

sklearn将更新内容划分成六个大类，由四种颜色标识。分别是：

1. 绿色，重大新功能 Major Feature；
2. 绿色，新功能 Feature；
3. 蓝色，效率提高 Efficiency；
4. 蓝色，性能增强 Enhancement；
5. 红色，缺陷修复 Fix；
6. 橙色，接口改动 API Change。

在0.21版本发布后，陆续更新了几个以缺陷修复为主的小版本。考虑到0.21版本的更新内容不算少，所以，挑选绿色标识的内容，主要关注一下新增的功能。

0.21的绿色功能更新内容摘要

一共有24个绿色标签的功能性改动，涉及到了14个类别。其中，13类是具体模块，剩下的1类，是牵涉多个模块的基础性改动。

sklearn.cluster 新增了1项

• 一个聚类算法 cluster.OPTICS，比cluster.DBSCAN更方便调参。

sklearn.ensemble 新增了2项

• 两个实验性质的梯度下降树GBT，分别是ensemble.HistGradientBoostingClassifier 和 ensemble.HistGradientBoostingRegressor，据说是受到了LightGBM的启发。当样本数量大于数万个时，会比ensemble.GradientBoostingRegressor 和 ensemble.GradientBoostingClassifier要快。但因为是实验性质的，功能还不健全，sklearn也可能随时修改这一项更新的内容，对结果不做一致性的保证。