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Python机器学习库sklearn 文档
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May 03, 2018
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CONTENTS
1 Welcome to scikit-learn 1
1.1 Installing scikit-learn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 Frequently Asked Questions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.3 Support . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.4 Related Projects . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.5 About us . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.6 Who is using scikit-learn? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
1.7 Release History . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
1.8 Version 0.20 (under development) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
1.9 Version 0.19.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
1.10 Version 0.19 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
1.11 Previous Releases . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
2 scikit-learn Tutorials 115
2.1 An introduction to machine learning with scikit-learn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
2.2 A tutorial on statistical-learning for scientific data processing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
2.3 Working With Text Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149
2.4 Choosing the right estimator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156
2.5 External Resources, Videos and Talks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156
3 User Guide 159
3.1 Supervised learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159
3.2 Unsupervised learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 292
3.3 Model selection and evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 384
3.4 Dataset transformations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 509
3.5 Dataset loading utilities . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 552
3.6 Strategies to scale computationally: bigger data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 579
3.7 Computational Performance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 582
4 Glossary of Common Terms and API Elements 593
4.1 General Concepts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 593
4.2 Class APIs and Estimator Types . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 601
4.3 Target Types . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 604
4.4 Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 605
4.5 Parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 608
4.6 Attributes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 610
4.7 Data and sample properties . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 611
5 Examples 613
5.1 General examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 613
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5.2 Examples based on real world datasets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 660
5.3 Biclustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 716
5.4 Calibration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 724
5.5 Classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 738
5.6 Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 752
5.7 Covariance estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 817
5.8 Cross decomposition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 834
5.9 Dataset examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 838
5.10 Decomposition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 845
5.11 Ensemble methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 874
5.12 Tutorial exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 925
5.13 Feature Selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 931
5.14 Gaussian Process for Machine Learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 941
5.15 Generalized Linear Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 964
5.16 Manifold learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1033
5.17 Gaussian Mixture Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1054
5.18 Model Selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1070
5.19 Multioutput methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1107
5.20 Nearest Neighbors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1110
5.21 Neural Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1125
5.22 Preprocessing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1138
5.23 Semi Supervised Classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1159
5.24 Support Vector Machines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1170
5.25 Working with text documents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1198
5.26 Decision Trees . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1216
6 API Reference 1225
6.1 sklearn.base: Base classes and utility functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1225
6.2 sklearn.calibration: Probability Calibration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1232
6.3 sklearn.cluster: Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1235
6.4 sklearn.cluster.bicluster: Biclustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1271
6.5 sklearn.compose: Composite Estimators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1277
6.6 sklearn.covariance: Covariance Estimators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1280
6.7 sklearn.cross_decomposition: Cross decomposition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1309
6.8 sklearn.datasets: Datasets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1322
6.9 sklearn.decomposition: Matrix Decomposition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1366
6.10 sklearn.discriminant_analysis: Discriminant Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1415
6.11 sklearn.dummy: Dummy estimators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1423
6.12 sklearn.ensemble: Ensemble Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1428
6.13 sklearn.exceptions: Exceptions and warnings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1457
6.14 sklearn.feature_extraction: Feature Extraction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1462
6.15 sklearn.feature_selection: Feature Selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1488
6.16 sklearn.gaussian_process: Gaussian Processes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1520
6.17 sklearn.isotonic: Isotonic regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1558
6.18 sklearn.impute: Impute . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1562
6.19 sklearn.kernel_approximation Kernel Approximation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1567
6.20 sklearn.kernel_ridge Kernel Ridge Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1575
6.21 sklearn.linear_model: Generalized Linear Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1578
6.22 sklearn.manifold: Manifold Learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1669
6.23 sklearn.metrics: Metrics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1687
6.24 sklearn.mixture: Gaussian Mixture Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1751
6.25 sklearn.model_selection: Model Selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1761
6.26 sklearn.multiclass: Multiclass and multilabel classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1813
6.27 sklearn.multioutput: Multioutput regression and classification . . . . . . . . . . . . . . . . 1821
ii
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6.28 sklearn.naive_bayes: Naive Bayes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1830
6.29 sklearn.neighbors: Nearest Neighbors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1844
6.30 sklearn.neural_network: Neural network models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1890
6.31 sklearn.pipeline: Pipeline . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1902
6.32 sklearn.preprocessing: Preprocessing and Normalization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1910
6.33 sklearn.random_projection: Random projection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1958
6.34 sklearn.semi_supervised Semi-Supervised Learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1964
6.35 sklearn.svm: Support Vector Machines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1970
6.36 sklearn.tree: Decision Trees . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2001
6.37 sklearn.utils: Utilities . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2024
6.38 Recently deprecated . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2049
7 Developer’s Guide 2121
7.1 Contributing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2121
7.2 Developers’ Tips and Tricks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2138
7.3 Utilities for Developers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2142
7.4 How to optimize for speed . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2146
7.5 Advanced installation instructions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2151
7.6 Maintainer / core-developer information . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2157
Bibliography 2159
Index 2167
iii
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