Python机器学习库scikitlearn详解及案例实战

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

概述

Scikit-learn是一个开源的Python机器学习库，它提供了各种机器学习算法、模型参数估计方法以及数据集加载等功能，是进行机器学习任务的必备工具。本文将对Scikit-learn库中重要的核心模块及算法进行深入探讨，并根据实际项目需求给出一些具体案例。

Scikit-learn主要模块简介

数据预处理（Data preprocessing）

该模块包括特征缩放、去除缺失值、标准化、拆分训练集、测试集、交叉验证等操作。

特征缩放（StandardScaler）

对数据进行标准化操作，即将数据的每个属性（特征）都减去均值并除以方差，使得每个属性的取值范围相近，便于后续算法进行处理。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) # 对训练集进行特征缩放
X_test_scaled = scaler.transform(X_test) # 对测试集进行特征缩放

去除缺失值（Imputer）

对缺失值进行填补，