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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：

1. 导入模块
2. 创建数据
3. 建立模型－训练－预测

<h4 id="pkg">1. 导入模块</h4>

from __future__ import print_function
from sklearn import datasets
from sklearn.cross_validation import train_test_split
from 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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