2.6 scikit-learn简介

SciKit-learn 是老牌的开源 Python 算法框架，始于 2007 年的 Google Summer of Code 项目，最初由 David Cournapeau 开发；它是一个简洁、高效的算法库，提供一系列的监督学习和无监督学习的算法，以用于数据挖掘和数据分析。SciKit-learn 几乎覆盖了机器学习的所有主流算法，这为其在 Python 开源世界中奠定了江湖地位。 它的算法库建立在 SciPy (Scientific Python) 之上——你必须先安装 SciPy 才能使用 SciKit-learn ，它的框架中一共包括了：

• NumPy: 基础的多维数组包
• SciPy: 科学计算的基础库
• Matplotlib: 全面的 2D/3D 测绘
• IPython: 改进的交互控制器
• Sympy: 符号数学
• Pandas:数据结构和分析

它命名的由来：SciPy 的扩展和模块在传统上被命名为 SciKits，而提供学习算法的模组就被命名为 scikit-learn。 它与 Python 世界另一大算法框架——TensorFlow 的主要区别是：TensorFlow 更底层。而 SciKit-learn 提供了执行机器学习算法的模块化方案，很多算法模型直接就能用。 优点：

• 经过筛选的、高质量的模型
• 覆盖了大多数机器学习任务
• 可扩展至较大的数据规模
• 使用简单