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Scikit-learn 是一个开源 Python 库，拥有强大的数据分析和数据挖掘工具。 在 BSD 许可下可用，并建立在以下机器学习库上：
NumPy，一个用于操作多维数组和矩阵的库。它还具有广泛的数学函数汇集，可用于执行各种计算。
SciPy，一个由各种库组成的生态系统，用于完成技术计算任务。
Matplotlib，一个用于绘制各种图表和图形的库。
Scikit-learn 提供了广泛的内置算法，可以充分用于数据科学项目。
以下是使用 Scikit-learn 库的主要方法。
分类工具识别与提供的数据相关联的类别。例如，它们可用于将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。
Scikit-learn 中的分类算法包括：
（SVM）
回归涉及到创建一个模型去试图理解输入和输出数据之间的关系。例如，回归工具可用于理解股票价格的行为。
回归算法包括：
（SVM）
Lasso（LCTT 译注：Lasso 即 least absolute shrinkage and selection operator，又译为最小绝对值收敛和选择算子、套索算法）
Scikit-learn 聚类工具用于自动将具有相同特征的数据分组。 例如，可以根据客户数据的地点对客户数据进行细分。
聚类算法包括：
K-means
Mean-shift
降维降低了用于分析的随机变量的数量。例如，为了提高可视化效率，可能不会考虑外围数据。
降维算法包括：
（PCA）
模型选择算法提供了用于比较、验证和选择要在数据科学项目中使用的***参数和模型的工具。
通过参数调整能够增强精度的模型选择模块包括：
Scikit-learn 预处理工具在数据分析期间的特征提取和规范化中非常重要。 例如，您可以使用这些工具转换输入数据（如文本）并在分析中应用其特征。
预处理模块包括：
预处理
特征提取
让我们用一个简单的例子来说明如何在数据科学项目中使用 Scikit-learn 库。
我们将使用鸢尾花花卉数据集，该数据集包含在 Scikit-learn 库中。 鸢尾花数据集包含有关三种花种的 150 个细节，三种花种分别为：
Setosa：标记为 0
Versicolor：标记为 1
Virginica：标记为 2
数据集包括每种花种的以下特征（以厘米为单位）：
萼片长度
萼片宽度
花瓣长度
花瓣宽度
由于鸢尾花花卉数据集包含在 Scikit-learn 数据科学库中，我们可以将其加载到我们的工作区中，如下所示：
from sklearn import datasetsiris = datasets.load_iris()
这些命令从 sklearn 导入数据集 datasets 模块，然后使用 datasets 中的 load_iris() 方法将数据包含在工作空间中。
数据集 datasets 模块包含几种方法，使您更容易熟悉处理数据。
在 Scikit-learn 中，数据集指的是类似字典的对象，其中包含有关数据的所有详细信息。 使用 .data 键存储数据，该数据列是一个数组列表。
例如，我们可以利用 iris.data 输出有关鸢尾花花卉数据集的信息。
print(iris.data)
这是输出（结果已被截断）：
[[5.1 3.5 1.4 0.2] [4.9 3. 1.4 0.2] [4.7 3.2 1.3 0.2] [4.6 3.1 1.5 0.2] [5. 3.6 1.4 0.2] [5.4 3.9 1.7 0.4] [4.6 3.4 1.4 0.3] [5. 3.4 1.5 0.2] [4.4 2.9 1.4 0.2] [4.9 3.1 1.5 0.1] [5.4 3.7 1.5 0.2] [4.8 3.4 1.6 0.2] [4.8 3. 1.4 0.1] [4.3 3. 1.1 0.1] [5.8 4. 1.2 0.2] [5.7 4.4 1.5 0.4] [5.4 3.9 1.3 0.4] [5.1 3.5 1.4 0.3]
我们还使用 iris.target 向我们提供有关花朵不同标签的信息。
print(iris.target)
这是输出：
[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]
如果我们使用 iris.target_names，我们将输出数据集中找到的标签名称的数组。
print(iris.target_names)
以下是运行 Python 代码后的结果：
['setosa' 'versicolor' 'virginica']
我们可以使用箱形图来生成鸢尾花数据集的视觉描绘。 箱形图说明了数据如何通过四分位数在平面上分布的。
以下是如何实现这一目标：
import seaborn as snsbox_data = iris.data # 表示数据数组的变量box_target = iris.target # 表示标签数组的变量sns.boxplot(data = box_data,width=0.5,fliersize=5)sns.set(rc={'figure.figsize':(2,15)})让我们看看结果：
在横轴上：
0 是萼片长度
1 是萼片宽度
2 是花瓣长度
3 是花瓣宽度
垂直轴的尺寸以厘米为单位。
以下是这个简单的 Scikit-learn 数据科学教程的完整代码。
from sklearn import datasetsiris = datasets.load_iris()print(iris.data)print(iris.target)print(iris.target_names)import seaborn as snsbox_data = iris.data # 表示数据数组的变量box_target = iris.target # 表示标签数组的变量sns.boxplot(data = box_data,width=0.5,fliersize=5)sns.set(rc={'figure.figsize':(2,15)})以上是“怎么将Scikit-learn Python库用于数据科学项目”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！