Scikit-learn

Scikit-learn是基于Python的开源机器学习框架,这里是安装教程、简介和学习资料收集


简介

NumpyScipyMatplotlib是基于python的常用的科学计算工具包,通常会一起使用。

基于SciPy,目前开发者们针对不同的应用领域已经发展出了为数众多的分支版本,它们被统一称为Scikits,即SciPy工具包的意思。而在这些分支版本中,最有名,也是专门面向机器学习的一个就是Scikit-learn (Github项目主页)。

Scikit-learn项目最早由数据科学家 David Cournapeau 在 2007 年发起,需要NumPy和SciPy等其他包的支持,是Python语言中专门针对机器学习应用而发展起来的一款开源框架。

和其他众多的开源项目一样,Scikit-learn目前主要由社区成员自发进行维护。可能是由于维护成本的限制,Scikit-learn相比其他项目要显得更为保守。这主要体现在两个方面:一是Scikit-learn从来不做除机器学习领域之外的其他扩展,二是Scikit-learn从来不采用未经广泛验证的算法。

安装和运行

官方安装文档

sudo pip install numpy scipy matplotlib nose
sudo pip install -U scikit-learn

开发者也可以选择自己到GitHub开源平台上下载Scikit-learn的源代码,解压后在根目录键入make自行编译和连接可执行文件,效果是一样的。另外,为了确保测试方便,高级用户还可以选择安装针对Python的测试框架nose,安装方法详见其官方说明

通过Jupyter Notebook工具运行Scikit-learn样例的过程也很简单,用户只需要在官方给出的样例库中选择一个样例,然后在页面中下载其Python源码和IPython notebook文件,借着通过Jupyter Notebook工具运行就可以了。

六大功能

Scikit-learn的基本功能主要被分为六大部分:分类,回归,聚类,数据降维,模型选择和数据预处理

分类是指识别给定对象的所属类别,属于监督学习的范畴,最常见的应用场景包括垃圾邮件检测和图像识别等。目前Scikit-learn已经实现的算法包括:支持向量机(SVM),最近邻,逻辑回归,随机森林,决策树以及多层感知器(MLP)神经网络等等。

需要指出的是,由于Scikit-learn本身不支持深度学习,也不支持GPU加速,因此这里对于MLP的实现并不适合于处理大规模问题。有相关需求的读者可以查看同样对Python有良好支持的Keras和Theano等框架

回归是指预测与给定对象相关联的连续值属性,最常见的应用场景包括预测药物反应和预测股票价格等。目前Scikit-learn已经实现的算法包括:支持向量回归(SVR),脊回归,Lasso回归,弹性网络(Elastic Net),最小角回归(LARS ),贝叶斯回归,以及各种不同的鲁棒回归算法等。可以看到,这里实现的回归算法几乎涵盖了所有开发者的需求范围,而且更重要的是,Scikit-learn还针对每种算法都提供了简单明了的用例参考。

聚类是指自动识别具有相似属性的给定对象,并将其分组为集合,属于无监督学习的范畴,最常见的应用场景包括顾客细分和试验结果分组。目前Scikit-learn已经实现的算法包括:K-均值聚类,谱聚类,均值偏移,分层聚类,DBSCAN聚类等。

数据降维是指使用主成分分析(PCA)、非负矩阵分解(NMF)或特征选择等降维技术来减少要考虑的随机变量的个数,其主要应用场景包括可视化处理和效率提升。

模型选择是指对于给定参数和模型的比较、验证和选择,其主要目的是通过参数调整来提升精度。目前Scikit-learn实现的模块包括:格点搜索,交叉验证和各种针对预测误差评估的度量函数。

数据预处理是指数据的特征提取和归一化,是机器学习过程中的第一个也是最重要的一个环节。这里归一化是指将输入数据转换为具有零均值和单位权方差的新变量,但因为大多数时候都做不到精确等于零,因此会设置一个可接受的范围,一般都要求落在0-1之间。而特征提取是指将文本或图像数据转换为可用于机器学习的数字变量。

需要特别注意的是,这里的特征提取与上文在数据降维中提到的特征选择非常不同。特征选择是指通过去除不变、协变或其他统计上不重要的特征量来改进机器学习的一种方法。

总结来说,Scikit-learn实现了一整套用于数据降维,模型选择,特征提取和归一化的完整算法/模块,虽然缺少按步骤操作的参考教程,但Scikit-learn针对每个算法和模块都提供了丰富的参考样例和详细的说明文档

优势

总体上来说,作为专门面向机器学习的Python开源框架,Scikit-learn可以在一定范围内为开发者提供非常好的帮助。它内部实现了各种各样成熟的算法,容易安装和使用,样例丰富,而且教程和文档也非常详细。

Scikit-learn是他测试过的最简单易用的机器学习框架。他表示,Scikit-learn样例的运行结果和文档描述一模一样,API接口的设计合理且一致性高,而且几乎不存在“阻抗不匹配”的数据结构,使用这种功能完善且几乎没有Bug的开源框架进行机器学习研究,无疑是一件值得高兴的事。如果不考虑多层神经网络的相关应用,Scikit-learn的性能表现是非常不错的。究其原因,一方面是因为其内部算法的实现十分高效,另一方面或许可以归功于Cython编译器:通过Cython在Scikit-learn框架内部生成C语言代码的运行方式,Scikit-learn消除了大部分的性能瓶颈。

缺点

Scikit-learn也有缺点。例如它不支持深度学习和强化学习,这在今天已经是应用非常广泛的技术,例如准确的图像分类和可靠的实时语音识别和语义理解等。此外,它也不支持图模型和序列预测,不支持Python之外的语言,不支持PyPy,也不支持GPU加速。

学习资料

除了官网和github,还有