【进阶】Scikit-Learn：机器学习基本概念

# 2.1 Scikit-Learn库的组成和功能

Scikit-Learn库是一个功能强大的Python机器学习库，它提供了广泛的工具和算法，涵盖了机器学习的各个方面。该库由以下主要模块组成：

- **数据预处理：**提供数据加载、清洗、转换和特征工程的工具。
- **监督学习：**包括用于分类和回归任务的各种算法，如支持向量机、决策树和线性回归。
- **无监督学习：**提供聚类和降维算法，用于发现数据中的模式和结构。
- **模型选择和评估：**支持模型选择、交叉验证和评估指标，以帮助选择最佳模型。
- **模型持久化：**允许将训练好的模型保存到文件中，以便以后重新加载和使用。

# 2. Scikit-Learn库简介和安装

### 2.1 Scikit-Learn库的组成和功能

Scikit-Learn（以前称为scikit-learn）是一个用于Python编程语言的免费开源机器学习库。它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib等其他流行的Python科学库之上，提供了一系列高效且易于使用的机器学习算法和工具。

Scikit-Learn库的主要组成部分包括：

- **数据预处理：**用于加载、探索、清洗和转换数据。
- **特征工程：**用于创建和选择用于机器学习模型的特征。
- **机器学习算法：**用于各种监督学习和无监督学习任务的算法，包括分类、回归、聚类和降维。
- **模型评估：**用于评估机器学习模型的性能和选择最佳模型。
- **模型调优：**用于优化机器学习模型的超参数以提高其性能。
- **模型部署：**用于将机器学习模型部署到生产环境中。

### 2.2 Scikit-Learn库的安装和配置

#### 2.2.1 安装Scikit-Learn

要安装Scikit-Learn，请使用以下pip命令：

pip install scikit-learn

#### 2.2.2 导入Scikit-Learn

安装Scikit-Learn后，可以使用以下语句导入它：

import sklearn

#### 2.2.3 配置Scikit-Learn

Scikit-Learn提供了一些配置选项来定制其行为。这些选项可以通过以下方式设置：

from sklearn.utils import check_random_state
random_state = check_random_state(42)

此代码设置了随机种子，以确保机器学习算法在每次运行时产生相同的结果。

#### 代码块示例

import sklearn
from sklearn.utils import check_random