本文结构：
Sklearn 简介
选择模型流程
应用模型
Sklearn 简介
Scikit learn 也简称 sklearn, 是机器学习领域当中最知名的 python 模块之一.
Sklearn 包含了很多种机器学习的方式:
Classification 分类
Regression 回归
Clustering 非监督分类
Dimensionality reduction 数据降维
Model Selection 模型选择
Preprocessing 数据预处理
选择模型流程
学习 Sklearn 时，不要直接去用，先了解一下都有什么模型方法，然后选择适当的方法，来达到你的目标。
Sklearn 官网提供了一个流程图，蓝色圆圈内是判断条件，绿色方框内是可以选择的算法：
从 START 开始，首先看数据的样本是否 >50，小于则需要收集更多的数据。
由图中，可以看到算法有四类，分类，回归，聚类，降维。
其中 分类和回归是监督式学习，即每个数据对应一个 label。
聚类 是非监督式学习，即没有 label。
另外一类是 降维，当数据集有很多很多属性的时候，可以通过 降维 算法把属性归纳起来。例如 20 个属性只变成 2 个，注意，这不是挑出 2 个，而是压缩成为 2 个，它们集合了 20 个属性的所有特征，相当于把重要的信息提取的更好，不重要的信息就不要了。
然后看问题属于哪一类问题，是分类还是回归，还是聚类，就选择相应的算法。
当然还要考虑数据的大小，例如 100K 是一个阈值。
可以发现有些方法是既可以作为分类，也可以作为回归，例如 SGD。
应用模型
Sklearn 把所有机器学习的模式整合统一起来了，学会了一个模式就可以通吃其他不同类型的学习模式。
例如，分类器，
Sklearn 本身就有很多数据库，可以用来练习。
我们用其中 Iris 的数据为例，这种花有四个属性，花瓣的长宽，茎的长宽，根据这些属性把花分为三类。
我们要用 分类器 去把四种类型的花分开。
今天用 KNN classifier，就是选择几个临近点，综合它们做个平均来作为预测值。
使用模型的步骤：
导入模块
创建数据
建立模型－训练－预测
<h4 id="pkg">1. 导入模块</h4>
from __future__ import print_functionfrom sklearn import datasetsfrom sklearn.cross_validation import train_test_splitfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
<h4 id="data">2. 创建数据</h4>
加载 iris 的数据，把属性存在 X，类别标签存在 y：
iris = datasets.load_iris() iris_X = iris.data iris_y = iris.target
观察一下数据集，X 有四个属性，y 有 0，1，2 三类：
print(iris_X[:2, :]) print(iris_y)""" [[ 5.1 3.5 1.4 0.2] [ 4.9 3. 1.4 0.2]] [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2] """
把数据集分为训练集和测试集，其中 test_size=0.3，即测试集占总数据的 30%：
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( iris_X, iris_y, test_size=0.3)
可以看到分开后的数据集，顺序也被打乱，这样更有利于学习模型：
print(y_train)""" [2 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 2 1 1 1 0 2 2 1 1 1 1 0 2 2 0 2 2 2 2 2 0 1 2 2 2 2 2 2 0 1 2 2 1 1 1 0 0 1 2 0 1 0 1 0 1 2 2 0 1 2 2 2 1 1 1 1 2 2 2 1 0 1 1 0 0 0 2 0 1 0 0 1 2 0 2 2 0 0 2 2 2 1 2 0 0 2 1 2 0 0 1 2] """
<h4 id="model">3. 定义模型－训练模型－预测</h4>
定义模块方式 KNeighborsClassifier()，
用 fit 来训练 training data，这一步就完成了训练的所有步骤，
后面的 knn 就已经是训练好的模型，可以直接用来 predict 测试集的数据，
对比用模型预测的值与真实的值，可以看到大概模拟出了数据，但是有误差，是不会完完全全预测正确的。
knn = KNeighborsClassifier() knn.fit(X_train, y_train) print(knn.predict(X_test)) print(y_test)""" [2 0 0 1 2 2 0 0 0 1 2 2 1 1 2 1 2 1 0 0 0 2 1 2 0 0 0 0 1 0 2 0 0 2 1 0 1 0 0 1 0 1 2 0 1] [2 0 0 1 2 1 0 0 0 1 2 2 1 1 2 1 2 1 0 0 0 2 1 2 0 0 0 0 1 0 2 0 0 2 1 0 1 0 0 1 0 1 2 0 1] """
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