1. scikit-learn介紹

　　scikit-learn是Python的一個開源機器學習模組，它建立在NumPy，SciPy和matplotlib模組之上。值得一提的是，scikit-learn最先是由David Cournapeau在2007年發起的一個Google Summer of Code專案，從那時起這個專案就已經擁有很多的貢獻者了，而且該專案目前為止也是由一個志願者團隊在維護著。

　　scikit-learn最大的特點就是，為使用者提供各種機器學習演算法介面，可以讓使用者簡單、高效地進行資料探勘和資料分析。

2. scikit-learn安裝

　　scikit-learn的安裝方法有很多種，而且也是適用於各種主流作業系統，scikit-learn主頁上也分別詳細地介紹了在不同作業系統下的三種安裝方法，具體安裝詳情請移步至

　　在這裡，首先向大家推薦一款學習Python的強大的開發環境python(x,y)。python(x,y)是一個基於python的科學計算軟體包，它包含整合開發環境Eclipse和Python開發外掛pydev、資料互動式編輯和視覺化工具spyder，而且還內嵌了Python的基礎資料庫numpy和高階數學庫scipy、3D視覺化工具集MayaVi、Python介面開發庫PyQt、Python與C/C++混合編譯器SWIG。除此之外，python(x,y)配備了豐富齊全的幫助文件，非常方便科研人員使用。

　　對於像樓主這樣，在學校習慣了用Matlab模擬搞科研的學生而言，python(x,y)是學習Python的一個絕佳選擇，其中內嵌的spyder提供了類似於Matlab的互動介面，可以很方便地使用。python(x,y)的下載請點選這裡：

　　由於scikit-learn是基於NumPy、SciPy和matplotlib模組的，所以在安裝scikit-learn之前必須要安裝這3個模組，這就很麻煩。但是，如果你提前像樓主這樣安裝了python(x,y)，它本身已經包含上述的模組，你只需下載與你匹配的scikit-learn版本，直接點選安裝即可。

3. scikit-learn載入資料集

　　scikit-learn內包含了常用的機器學習資料集，比如做分類的iris和digit資料集，用於迴歸的經典資料集Boston house prices。

　　scikit-learn載入資料集例項：

from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()

　　scikit-learn載入的資料集是以類似於字典的形式存放的，該物件中包含了所有有關該資料的資料資訊（甚至還有參考文獻）。其中的資料值統一存放在.data的成員中，比如我們要將iris資料顯示出來，只需顯示iris的data成員：

print iris.data

　　資料都是以n維（n個特徵）矩陣形式存放和展現，iris資料中每個例項有4維特徵，分別為：sepal length、sepal width、petal length和petal width。顯示iris資料：

[[ 5.1  3.5  1.4  0.2]
 [ 4.9  3.   1.4  0.2]
　　　　... ...
 [ 5.9  3.   5.1  1.8]]

　　如果是對於監督學習，比如分類問題，資料中會包含對應的分類結果，其存在.target成員中：

print iris.target

　　對於iris資料而言，就是各個例項的分類結果：

[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]

4. scikit-learn學習和預測

　　scikit-learn提供了各種機器學習演算法的介面，允許使用者可以很方便地使用。每個演算法的呼叫就像一個黑箱，對於使用者來說，我們只需要根據自己的需求，設定相應的引數。

　　比如，呼叫最常用的支撐向量分類機（SVC）：

from sklearn import svm
clf = svm.SVC(gamma=0.001, C=100.) #不希望使用預設引數，使用使用者自己給定的引數
print clf

　　分類器的具體資訊和引數：

SVC(C=100.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0, degree=3,
    gamma=0.001, kernel='rbf', max_iter=-1, probability=False,
    random_state=None, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False)

　　分類器的學習和預測可以分別利用 fit(X,Y) 和 predict(T) 來實現。

　　例如，將digit資料劃分為訓練集和測試集，前n-1個例項為訓練集，最後一個為測試集（這裡只是舉例說明fit和predict函式的使用）。然後利用fit和predict分別完成學習和預測，程式碼如下：

from sklearn import datasets
from sklearn import svm
clf = svm.SVC(gamma=0.001, C=100.)
digits = datasets.load_digits()
clf.fit(digits.data[:-1], digits.target[:-1])
result=clf.predict(digits.data[-1])
print result

　　預測結果為：[8]

　　我們可以通過程式來檢視測試集中的手寫體例項到底長什麼樣來簡單驗證一下分類效果，程式碼和結果如下所示：

import matplotlib.pyplot as plot
plot.figure(1, figsize=(3, 3))
plot.imshow(digits.images[-1], cmap=plot.cm.gray_r, interpolation='nearest')
plot.show()

　　最後一個手寫體例項為：

　　我們可以看到，這就是一個手寫的數字“8”的，實際上正確的分類也是“8”。我們通過這個簡單的例子，就是為了簡單的學習如何來使用scikit-learn來解決分類問題，實際上這個問題要複雜得多。（PS：學習就是循序漸進，弄懂一個例子，就會弄懂第二個，... ，然後就是第n個，最後就會形成自己的知識和理論，你就可以輕鬆掌握，來解決各種遇到的複雜問題。）

　　再為各位展示一個scikit-learn解決digit分類（手寫體識別）的程式（by Gael Varoquaux），相信看過這個程式大家一定會對scikit-learn機器學習庫有了一定的瞭解和認識。

import matplotlib.pyplot as plt

# Import datasets, classifiers and performance metrics
from sklearn import datasets, svm, metrics

# The digits dataset
digits = datasets.load_digits()

# The data that we are interested in is made of 8x8 images of digits, let's
# have a look at the first 3 images, stored in the `images` attribute of the
# dataset.  If we were working from image files, we could load them using
# pylab.imread.  Note that each image must have the same size. For these
# images, we know which digit they represent: it is given in the 'target' of
# the dataset.
images_and_labels = list(zip(digits.images, digits.target))
for index, (image, label) in enumerate(images_and_labels[:4]):
    plt.subplot(2, 4, index + 1)
    plt.axis('off')
    plt.imshow(image, cmap=plt.cm.gray_r, interpolation='nearest')
    plt.title('Training: %i' % label)

# To apply a classifier on this data, we need to flatten the image, to
# turn the data in a (samples, feature) matrix:
n_samples = len(digits.images)
data = digits.images.reshape((n_samples, -1))

# Create a classifier: a support vector classifier
classifier = svm.SVC(gamma=0.001)

# We learn the digits on the first half of the digits
classifier.fit(data[:n_samples / 2], digits.target[:n_samples / 2])

# Now predict the value of the digit on the second half:
expected = digits.target[n_samples / 2:]
predicted = classifier.predict(data[n_samples / 2:])

print("Classification report for classifier %s:\n%s\n"
      % (classifier, metrics.classification_report(expected, predicted)))
print("Confusion matrix:\n%s" % metrics.confusion_matrix(expected, predicted))

images_and_predictions = list(zip(digits.images[n_samples / 2:], predicted))
for index, (image, prediction) in enumerate(images_and_predictions[:4]):
    plt.subplot(2, 4, index + 5)
    plt.axis('off')
    plt.imshow(image, cmap=plt.cm.gray_r, interpolation='nearest')
    plt.title('Prediction: %i' % prediction)

plt.show()

　　輸出結果：

Classification report for classifier SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0, degree=3,
  gamma=0.001, kernel='rbf', max_iter=-1, probability=False,
  random_state=None, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False):
             precision    recall  f1-score   support

          0       1.00      0.99      0.99        88
          1       0.99      0.97      0.98        91
          2       0.99      0.99      0.99        86
          3       0.98      0.87      0.92        91
          4       0.99      0.96      0.97        92
          5       0.95      0.97      0.96        91
          6       0.99      0.99      0.99        91
          7       0.96      0.99      0.97        89
          8       0.94      1.00      0.97        88
          9       0.93      0.98      0.95        92

avg / total       0.97      0.97      0.97       899


Confusion matrix:
[[87  0  0  0  1  0  0  0  0  0]
 [ 0 88  1  0  0  0  0  0  1  1]
 [ 0  0 85  1  0  0  0  0  0  0]
 [ 0  0  0 79  0  3  0  4  5  0]
 [ 0  0  0  0 88  0  0  0  0  4]
 [ 0  0  0  0  0 88  1  0  0  2]
 [ 0  1  0  0  0  0 90  0  0  0]
 [ 0  0  0  0  0  1  0 88  0  0]
 [ 0  0  0  0  0  0  0  0 88  0]
 [ 0  0  0  1  0  1  0  0  0 90]]

5. 總結

　　1）scikit-learn的介紹和安裝；

　　2）對scikit-learn有個概括的瞭解，能夠嘗試利用scikit-learn來進行資料探勘和分析。

6. 參考內容

　　 [2] 機器學習實戰