Scikit-learn

Scikit-learn

概述

本技能提供使用 scikit-learn 进行机器学习任务的全面指导，scikit-learn 是业界标准的 Python 经典机器学习库。适用于分类、回归、聚类、降维、预处理、模型评估以及构建生产级 ML 流水线。

安装

# 使用 uv 安装 scikit-learn
uv pip install scikit-learn

# 可选：安装可视化依赖
uv pip install matplotlib seaborn

# 通常与以下库一起使用
uv pip install pandas numpy

何时使用本技能

在以下情况下使用 scikit-learn 技能：

• 构建分类或回归模型
• 执行聚类或降维
• 为机器学习预处理和转换数据
• 使用交叉验证评估模型性能
• 使用网格搜索或随机搜索进行超参数调优
• 为生产工作流创建 ML 流水线
• 为某项任务比较不同算法
• 处理结构化（表格）数据和文本数据
• 需要可解释的经典机器学习方法

快速入门

分类示例

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import classification_report

# 划分数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.2, stratify=y, random_state=42
)

# 预处理
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

# 训练模型
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train_scaled, y_train)

# 评估
y_pred = model.predict(X_test_scaled)
print(classification_report(y_test, y_pred))

混合数据完整流水线

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier

# 定义特征类型
numeric_features = ['age', 'income']
categorical_features = ['gender', 'occupation']

# 创建预处理流水线
numeric_transformer = Pipeline([
    ('imputer', SimpleImputer(strategy='median')),
    ('scaler', StandardScaler())
])

categorical_transformer = Pipeline([
    ('imputer', SimpleImputer(strategy='most_frequent')),
    ('onehot', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore'))
])

# 组合转换器
preprocessor = ColumnTransformer([
    ('num', numeric_transformer, numeric_features),
    ('cat', categorical_transformer, categorical_features)
])

# 完整流水线
model = Pipeline([
    ('preprocessor', preprocessor),
    ('classifier', GradientBoostingClassifier(random_state=42))
])

# 拟合与预测
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)

核心能力

1. 监督学习

用于分类和回归任务的全面算法。

关键算法：

• 线性模型：Logistic Regression、Linear Regression、Ridge、Lasso、ElasticNet
• 树模型：Decision Trees、Random Forest、Gradient Boosting
• 支持向量机：SVC、SVR（支持多种核函数）
• 集成方法：AdaBoost、Voting、Stacking
• 神经网络：MLPClassifier、MLPRegressor
• 其他：Naive Bayes、K-Nearest Neighbors

适用场景：

• 分类：预测离散类别（垃圾邮件检测、图像分类、欺诈检测）
• 回归：预测连续值（价格预测、需求预测）

参见： references/supervised_learning.md 获取详细算法文档、参数和用法示例。

2. 无监督学习

通过聚类和降维发现无标签数据中的模式。

聚类算法：

• 基于划分：K-Means、MiniBatchKMeans
• 基于密度：DBSCAN、HDBSCAN、OPTICS
• 层次聚类：AgglomerativeClustering
• 概率模型：Gaussian Mixture Models
• 其他：MeanShift、SpectralClustering、BIRCH

降维：

• 线性方法：PCA、TruncatedSVD、NMF
• 流形学习：t-SNE、UMAP、Isomap、LLE
• 特征提取：FastICA、LatentDirichletAllocation

适用场景：

• 客户细分、异常检测、数据可视化
• 降低特征维度、探索性数据分析
• 主题建模、图像压缩

参见： references/unsupervised_learning.md 获取详细文档。

3. 模型评估与选择

用于稳健模型评估、交叉验证和超参数调优的工具。

交叉验证策略：

• KFold、StratifiedKFold（分类）
• TimeSeriesSplit（时序数据）
• GroupKFold（分组样本）

超参数调优：

• GridSearchCV（穷举搜索）
• RandomizedSearchCV（随机采样）
• HalvingGridSearchCV（逐次折半）

评估指标：

• 分类：accuracy、precision、recall、F1-score、ROC AUC、confusion matrix
• 回归：MSE、RMSE、MAE、R²、MAPE
• 聚类：silhouette score、Calinski-Harabasz、Davies-Bouldin

适用场景：

• 客观比较模型性能
• 寻找最优超参数
• 通过交叉验证防止过拟合
• 使用学习曲线理解模型行为

参见： references/model_evaluation.md 获取全面的指标和调优策略。

4. 数据预处理

将原始数据转换为适合机器学习的格式。

缩放与归一化：

• StandardScaler（零均值，单位方差）
• MinMaxScaler（有界范围）
• RobustScaler（对异常值稳健）
• Normalizer（样本级归一化）

编码分类变量：

• OneHotEncoder（名义类别）
• OrdinalEncoder（有序类别）
• LabelEncoder（目标编码）

处理缺失值：

• SimpleImputer（均值、中位数、众数）
• KNNImputer（K 近邻）
• IterativeImputer（多元插补）

特征工程：

• PolynomialFeatures（交互项）
• KBinsDiscretizer（分箱）
• 特征选择（RFE、SelectKBest、SelectFromModel）

适用场景：

• 训练任何需要缩放特征的算法之前（SVM、KNN、Neural Networks）
• 将分类变量转换为数值格式
• 系统性地处理缺失数据
• 为线性模型创建非线性特征

参见： references/preprocessing.md 获取详细预处理技术。

5. 流水线与组合

构建可复现、生产级的 ML 工作流。

关键组件：

• Pipeline：按顺序链接转换器和估计器
• ColumnTransformer：对不同列应用不同的预处理
• FeatureUnion：并行组合多个转换器
• TransformedTargetRegressor：转换目标变量

优势：

• 防止交叉验证中的数据泄漏
• 简化代码并提高可维护性
• 支持联合超参数调优
• 确保训练与预测之间的一致性

适用场景：

• 生产工作流始终使用 Pipeline
• 混合数值和分类特征时（使用 ColumnTransformer）
• 在交叉验证中包含预处理步骤时
• 超参数调优包含预处理参数时

参见： references/pipelines_and_composition.md 获取全面的流水线模式。

示例脚本

分类流水线

运行包含预处理、模型比较、超参数调优和评估的完整分类工作流：

python scripts/classification_pipeline.py

该脚本演示：

• 处理混合数据类型（数值和分类）
• 使用交叉验证进行模型比较
• 使用 GridSearchCV 进行超参数调优
• 使用多个指标进行全面评估
• 特征重要性分析

聚类分析

执行聚类分析并进行算法比较和可视化：

python scripts/clustering_analysis.py

该脚本演示：

• 寻找最优聚类数（肘部法、轮廓分析）
• 比较多种聚类算法（K-Means、DBSCAN、Agglomerative、Gaussian Mixture）
• 在无真实标签的情况下评估聚类质量
• 使用 PCA 投影可视化结果

参考文档

本技能包含全面的参考文件，用于深入特定主题：

快速参考

文件： references/quick_reference.md

• 常见导入模式和安装说明
• 常见任务的快速工作流模板
• 算法选择速查表
• 常见模式和注意事项
• 性能优化技巧

监督学习

文件： references/supervised_learning.md

• 线性模型（回归和分类）
• 支持向量机
• 决策树和集成方法
• K-Nearest Neighbors、Naive Bayes、Neural Networks
• 算法选择指南

无监督学习

文件： references/unsupervised_learning.md

• 所有聚类算法及其参数和用例
• 降维技术
• 异常和新奇检测
• Gaussian Mixture Models
• 方法选择指南

模型评估

文件： references/model_evaluation.md

• 交叉验证策略
• 超参数调优方法
• 分类、回归和聚类指标
• 学习和验证曲线
• 模型选择最佳实践

预处理

文件： references/preprocessing.md

• 特征缩放和归一化
• 编码分类变量
• 缺失值插补
• 特征工程技术
• 自定义转换器

流水线与组合

文件： references/pipelines_and_composition.md

• Pipeline 构建与使用
• 用于混合数据类型的 ColumnTransformer
• 用于并行转换的 FeatureUnion
• 完整的端到端示例
• 最佳实践

常见工作流

构建分类模型

1. 加载并探索数据

   import pandas as pd
   df = pd.read_csv('data.csv')
   X = df.drop('target', axis=1)
   y = df['target']

1. 使用分层划分数据

   from sklearn.model_selection import train_test_split
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
       X, y, test_size=0.2, stratify=y, random_state=42
   )

1. 创建预处理流水线

   from sklearn.pipeline import Pipeline
   from sklearn.preprocessing import StandardScaler
   from sklearn.compose import ColumnTransformer

   # 分别处理数值和分类特征
   preprocessor = ColumnTransformer([
       ('num', StandardScaler(), numeric_features),
       ('cat', OneHotEncoder(), categorical_features)
   ])

1. 构建完整流水线

   model = Pipeline([
       ('preprocessor', preprocessor),
       ('classifier', RandomForestClassifier(random_state=42))
   ])

1. 调优超参数

   from sklearn.model_selection import GridSearchCV

   param_grid = {
       'classifier__n_estimators': [100, 200],
       'classifier__max_depth': [10, 20, None]
   }

   grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5)
   grid_search.fit(X_train, y_train)

1. 在测试集上评估

   from sklearn.metrics import classification_report

   best_model = grid_search.best_estimator_
   y_pred = best_model.predict(X_test)
   print(classification_report(y_test, y_pred))

执行聚类分析

1. 预处理数据

   from sklearn.preprocessing import StandardScaler

   scaler = StandardScaler()
   X_scaled = scaler.fit_transform(X)

1. 寻找最优聚类数

   from sklearn.cluster import KMeans
   from sklearn.metrics import silhouette_score

   scores = []
   for k in range(2, 11):
       kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42)
       labels = kmeans.fit_predict(X_scaled)
       scores.append(silhouette_score(X_scaled, labels))

   optimal_k = range(2, 11)[np.argmax(scores)]

1. 应用聚类

   model = KMeans(n_clusters=optimal_k, random_state=42)
   labels = model.fit_predict(X_scaled)

1. 使用降维可视化

   from sklearn.decomposition import PCA

   pca = PCA(n_components=2)
   X_2d = pca.fit_transform(X_scaled)

   plt.scatter(X_2d[:, 0], X_2d[:, 1], c=labels, cmap='viridis')

最佳实践

始终使用 Pipeline

Pipeline 可防止数据泄漏并确保一致性：

# 良好：在流水线中进行预处理
pipeline = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler()),
    ('model', LogisticRegression())
])

# 不良：在流水线外预处理（可能导致信息泄漏）
X_scaled = StandardScaler().fit_transform(X)

仅在训练数据上拟合

切勿在测试数据上拟合：

# 良好
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)  # 仅转换

# 不良
scaler = StandardScaler()
X_all_scaled = scaler.fit_transform(np.vstack([X_train, X_test]))

对分类任务使用分层划分

保持类别分布：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.2, stratify=y, random_state=42
)

设置随机种子以确保可复现性

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

选择合适的评估指标

• 平衡数据：Accuracy、F1-score
• 不平衡数据：Precision、Recall、ROC AUC、Balanced Accuracy
• 成本敏感：定义自定义评分器

在需要时缩放特征

需要特征缩放的算法：

• SVM、KNN、Neural Networks
• PCA、带正则化的 Linear/Logistic Regression
• K-Means 聚类

不需要缩放的算法：

• 树模型（Decision Trees、Random Forest、Gradient Boosting）
• Naive Bayes

常见问题排查

ConvergenceWarning

问题： 模型未收敛

解决方案： 增加 max_iter 或缩放特征

model = LogisticRegression(max_iter=1000)

测试集性能差

问题： 过拟合

解决方案： 使用正则化、交叉验证或更简单的模型

# 添加正则化
model = Ridge(alpha=1.0)

# 使用交叉验证
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)

大数据集内存错误

解决方案： 使用专为大数据设计的算法

# 大数据集使用 SGD
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
model = SGDClassifier()

# 或聚类使用 MiniBatchKMeans
from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans
model = MiniBatchKMeans(n_clusters=8, batch_size=100)

额外资源

• 官方文档：https://scikit-learn.org/stable/
• 用户指南：https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html
• API 参考：https://scikit-learn.org/stable/api/index.html
• 示例库：https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/index.html