使用sklearn构建卷积神经网络

在scikit-learn库中，主要用于监督学习任务而非深度学习，因此它本身并不直接支持构建卷积神经网络(CNN)。Scikit-learn提供的是一系列传统的机器学习算法，如线性模型、决策树等。

如果你需要在Python中构建CNN，应该选择像TensorFlow、Keras或者PyTorch这样的深度学习库。例如，在Keras中，你可以这样做：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 创建一个Sequential模型
model = Sequential()

# 添加卷积层（Conv2D），通常用于提取图像特征
model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape))

# 添加池化层（MaxPooling2D）来减小数据尺寸并保留重要特征
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# 可能还需要添加更多的卷积层和池化层

# 将数据展平以便输入全连接层
model.add(Flatten())

# 添加全连接层(Dense)，用于分类或回归任务
model.add(Dense(units=128, activation='relu'))

# 输出层取决于你的任务，如果是二分类问题，可能是Dense(1, activation='sigmoid')；如果是多分类，可能是Dense(num_classes, activation='softmax')

# 编译模型，指定损失函数、优化器和评估指标
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=epochs)