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比較Scikit Learn的許多機器學習模型
機器學習的黃金標準
如果您要使用Python進行機器學習，Scikit Learn是黃金標準。 Scikit-learn提供了多種有監督和無監督學習算法。最重要的是，它是迄今為止最簡單，最乾淨的ML庫。
Scikit learn是用軟件工程思維創造的。它的核心API設計圍繞著易於使用、功能強大，並且仍然保持著研究工作的靈活性。這種穩健性使其非常適用於從研究階段到生產部署的任何端到端ML項目。
Scikit Learn提供的內容
Scikit Learn構建於幾個常見的數據和數學Python庫之上。這樣的設計使得它們之間的整合非常容易。您可以將numpy數組和pandas數據框直接傳遞給Scikit的ML算法！它使用以下庫：
- NumPy：對於任何有矩陣的工作，特別是數學運算
- SciPy：科學技術計算
- Matplotlib：數據可視化
- IPython：Python的交互式控制檯
- Sympy：符號數學
- Pandas：數據處理、操作和分析
Scikit Learn專注於機器學習，例如數據建模。它不關心數據的加載、處理、操作和可視化。因此，使用上述庫（尤其是NumPy）進行這些額外步驟是很自然和通常的做法。它們簡直就是天生一對。
Scikit強大的算法產品包括：
- 迴歸：擬合線性和非線性模型
- 聚類：無監督分類
- 決策樹：分類和迴歸任務的樹歸納和修剪
- 神經網絡：分類和迴歸的端到端訓練。可以在元組中輕鬆定義圖層
- SVM：用於學習決策邊界
- 樸素貝葉斯：直接概率建模
除此之外，它還具有一些非常方便和高級的功能，這些功能通常不被其他庫提供：
- 集合方法：提升、袋裝法（Bagging）、隨機森林、模型投票和平均
- 特徵操作：降維、特徵選擇、特徵分析
- 異常點檢測：用於檢測異常值並抑制噪聲
- 模型選擇和驗證：交叉驗證、超級參數優化和指標
測試
為了讓您瞭解使用Scikit Learn訓練和測試ML模型是多麼容易，下面是一個示例，演示如何為決策樹分類器實現這一點!
分類和迴歸的決策樹在Scikit Learn中使用內置類非常容易使用。我們將首先加載實際上內置到庫中的數據集。然後我們將初始化我們的決策樹進行分類，也是一個內置類。跑步訓練是一個簡單的單線程！ .fit（X，Y）函數訓練模型，其中X是numpy輸入數組，Y是相應的numpy輸出數組。
Scikit Learn還允許我們使用graphviz庫可視化我們的樹。它提供了一些選項，有助於可視化決策節點和模型學習的分割，這對於理解它是如何工作非常有用。下面我們將根據功能名稱為節點著色，並顯示每個節點的類和特徵信息。
除此之外，Scikit Learn的文檔非常精湛！每個算法參數都清楚地解釋並直觀地命名。此外，他們還提供教程，包括如何訓練和應用模型的示例代碼，它的優點和缺點，以及實際的應用技巧！
編譯出品