Python机器学习入门：Scikit-learn库的实战指南

# 1. 机器学习基础**

机器学习是人工智能的一个子领域，它使计算机能够从数据中学习，而无需明确编程。机器学习算法通过识别模式和关系来从数据中提取知识，从而做出预测或决策。

机器学习有两种主要类型：监督学习和非监督学习。在监督学习中，算法使用带有已知标签的数据进行训练。在非监督学习中，算法使用没有标签的数据进行训练，并尝试发现数据中的隐藏模式。

机器学习在许多领域都有应用，包括图像识别、自然语言处理、推荐系统和金融预测。

# 2. Scikit-learn库简介**

**2.1 Scikit-learn库的安装和配置**

Scikit-learn是一个用于Python的机器学习库，它提供了各种机器学习算法和工具。要安装Scikit-learn，请使用以下命令：

pip install scikit-learn

安装完成后，可以通过以下方式导入Scikit-learn：

import sklearn

**2.2 Scikit-learn库的模块和功能**

Scikit-learn由多个模块组成，每个模块都提供特定功能。主要模块包括：

- **数据预处理：**提供数据加载、清洗、转换和归一化的工具。
- **模型选择和评估：**提供用于训练、评估和选择机器学习模型的工具。
- **监督学习：**提供各种监督学习算法，如线性回归、逻辑回归和决策树。
- **非监督学习：**提供各种非监督学习算法，如K-Means聚类和主成分分析。
- **模型持久化：**提供用于保存和加载训练模型的工具。

**Scikit-learn库的主要优点：**

- **易于使用：**Scikit-learn提供了简单易用的API，使机器学习任务变得容易。
- **模块化：**Scikit-learn由模块化组件组成，允许用户根据需要定制其机器学习流程。
- **广泛的算法：**Scikit-learn提供各种机器学习算法，涵盖监督和非监督学习。
- **社区支持：**Scikit-learn拥有一个活跃的社区，提供文档、教程和支持。

**Scikit-learn库的常见用例：**

- **数据探索和预处理：**用于加载、清洗和转换数据，以使其适合机器学习建模。
- **机器学习模型训练和评估：**用于训练、评估和选择机器学习模型。
- **模型部署：**用于将训练好的模型部署到生产环境中。

# 3.1 数据加载和探索

**数据加载**

在开始数据预处理之前，需要先将数据加载到Python环境中。Scikit-learn提供了多种方法来加载数据，包括：

* `load_boston()`：加载波士顿房价数据集
* `load_iris()`：加载鸢尾花数据集
* `load_digits()`：加载手写数字数据集
* `load_wine()`：加载葡萄酒数据集

也可以使用`pandas`库从CSV或Excel文件加载数据。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

**数据探索**

数据加载后，需要探索数据以了解其特征和分布。Scikit-learn提供了以下方法来探索数据：

* `head()`：显示数据集的前几行
* `tail()`：显示数据集的最后几行
* `info()`：显示数据集的信息，包括数据类型和缺失值
* `describe()`：显示数据集的统计信息，如均值、中位数、标准差

print(df.head())
print(df.tail())
print(df.info())
print(df.describe())

### 3.2 数据清洗和特征工程

**数据清洗**

数据清洗涉及处理缺失值、异常值和不一致的数据。Scikit-learn提供了以下方法来处理缺失值：

* `fillna()`：用指定值填充缺失值
* `dropna()`：删除包含缺失值的样本

df.fillna(0, inplace=True)
df.dropna(inplace=True)

**异常值处理**