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sklearn是目前python中十分流行的用来实现机器学习的第三方包，其中包含了多种常见算法如：决策树，逻辑回归、集成算法等。
即使你还不太懂机器学习的具体过程，依旧可以使用此库进行机器学习操作，因为其对各种算法进行了良好的封装，可以在不了解算法实现过程的情况下使用算法，所以可以把 sklearn 库当作学习过程中的一个过度，如果你想快速建立一个模型，这也是一个不错的选择。
数据导入
sklearn 内含有很多数据集，可以用来练手，一些小规模数据可以直接使用，但大规模数据要下载
内部小规模数据的导入方式：
from sklearn import datasets
boston = datasets.load_boston() # 导入波士顿房价数据
iris = datasets.load_iris() # 导入鸢尾花数据
diabetes = datasets.load_diabetes() # 导入糖尿病数据
digits = datasets.load_digits() # 导入手写数字集数据
提取特征和目标，以手写数字集为例：
X = digits.data # 获得其特征向量
y = digits.target # 获得样本label
若使用外部的数据集，则需要另行导入，比如以 csv 文件存储的信息，可以选择使用 Pandas 库导入：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('load.csv')
数据预处理
如果原始数据不太标准，为避免后期学习过程太长，可以先对数据进行处理
使用模块
from sklearn import preprocessing
标准化
scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(train_data)
scaler.transform(train_data)
scaler.transform(test_data)
归一化
scaler = preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)).fit(train_data)
scaler.transform(train_data)
scaler.transform(test_data)
正则化：
normalized = preprocessing.normalize(X, norm='...')
拆分数据集
为了查看训练出的模型的效果，需要将数据拆分为训练集和测试集，一部分用于训练另一部分用于验证
from sklearn.mode_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3, random_state=1)
test_size 为测试集的比例，random_state 为随机种子
选择模型
举几个例子
from sklearn.svm import SVC # 支持向量机
model = SVC(C=1.0, kernel=’rbf’, gamma=’auto’)
from sklearn import neighbors # KNN
model = neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, n_jobs=1) # 分类
model = neighbors.KNeighborsRegressor(n_neighbors=5, n_jobs=1) # 回归
from sklearn.neural_network import MLPClassifier # 神经网络
model = MLPClassifier(activation='relu', solver='adam', alpha=0.0001)
模型训练
sklearn 为所有模型提供了非常相似的接口，这样就使训练和验证过程有一个同一的方法
上面所有模型都以 model 变量表示，下面直接运用：
model.fit(X_train, y_train) # 拟合模型
model.predict(X_test) # 模型预测
model.get_params() # 获得这个模型的参数
model.score(X_test, y_test) # 为模型进行打分
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