Scikit-learn实战：机器学习的工具箱

🎯 前言：机器学习界的"宜家家具"

还记得第一次逛宜家的感受吗？琳琅满目的家具，每一件都有详细的说明书，组装简单，样式统一，关键是——便宜好用！Scikit-learn就是机器学习界的"宜家家具"，它提供了机器学习所需的几乎所有"家具"：分类器、回归器、聚类器、降维器…而且每个都有统一的API接口，就像宜家的螺丝都是通用的一样。

想象一下，如果没有Scikit-learn，我们要做机器学习就像要自己砍树做家具一样——累死人不偿命！但有了sklearn，我们只需要按照说明书（文档）组装一下就行了。今天我们就来逛一逛这个"机器学习宜家"，看看都有什么好货！

📚 目录

• 什么是Scikit-learn？
• 安装与环境配置
• Scikit-learn的核心概念
• 分类算法实战
• 回归算法实战
• 聚类算法实战
• 数据预处理工具箱
• 模型评估与选择
• pipeline：流水线作业
• 实战项目：房价预测
• 进阶技巧
• 常见问题与解决方案

🧠 什么是Scikit-learn？

Scikit-learn（简称sklearn）是Python生态系统中最流行的机器学习库，就像是一个装满了各种机器学习算法的工具箱。如果说NumPy是数值计算的基础，Pandas是数据处理的利器，那么Scikit-learn就是机器学习的瑞士军刀。

为什么选择Scikit-learn？

1. API统一：所有算法都遵循相同的接口规范，学会一个就会所有
2. 文档完善：每个算法都有详细的文档和示例
3. 性能优秀：底层用C和Cython实现，速度飞快
4. 社区活跃：遇到问题很容易找到解决方案
5. 开源免费：完全开源，商业使用无限制

可以说，Scikit-learn是机器学习入门的最佳选择，没有之一！

🔧 安装与环境配置

安装Scikit-learn就像点外卖一样简单：

# 使用pip安装
pip install scikit-learn# 或者使用conda（推荐）
conda install scikit-learn# 同时安装其他常用数据科学库
pip install numpy pandas matplotlib seaborn jupyter

验证安装是否成功：

import sklearn
print(f"Scikit-learn版本: {sklearn.__version__}")# 输出: Scikit-learn版本: 1.3.0

🎨 Scikit-learn的核心概念

1. 估计器（Estimator）

在Scikit-learn中，所有机器学习算法都被称为"估计器"。这就像是说所有的宜家家具都叫"储物解决方案"一样——听起来很高大上，其实就是个统一的叫法。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.cluster import KMeans# 这些都是估计器
lr = LinearRegression()
rf = RandomForestClassifier()
kmeans = KMeans()

2. 三大核心方法

每个估计器都有三个核心方法，就像每个宜家家具都有"组装、使用、维护"三个步骤：

• fit()：训练模型（组装家具）
• predict()：预测结果（使用家具）
• score()：评估性能（检查家具质量）

# 通用的机器学习流程
model = SomeAlgorithm()  # 选择算法
model.fit(X_train, y_train)  # 训练模型
predictions = model.predict(X_test)  # 进行预测
score = model.score(X_test, y_test)  # 评估性能

3. 转换器（Transformer）

转换器是用来处理数据的，就像宜家的各种收纳盒，把乱七八糟的东西整理得井井有条：

from sklearn.preprocessing import StandardScalerscaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)  # 标准化数据

🎯 分类算法实战

场景：垃圾邮件识别

让我们用一个实际例子来演示分类算法。假设我们要识别垃圾邮件（虽然现在谁还用邮件…）：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns# 模拟一些邮件数据
emails = ["恭喜您中奖了！立即点击领取大奖！","明天的会议改到下午3点","免费领取iPhone，机会难得！","项目报告已经完成，请查收","限时优惠，买一送一！","周末聚餐，你来吗？","点击这里，赚钱机会不容错过！","会议纪要已发送到您的邮箱","紧急！您的账户存在风险！","生日快乐！祝你天天开心！"
]# 标签：0=正常邮件，1=垃圾邮件
labels = [1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0]# 创建数据集
df = pd.DataFrame({'email': emails,'is_spam': labels
})print("数据集预览：")
print(df.head())

文本特征提取

# 将文本转换为数值特征
vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=100)
X = vectorizer.fit_transform(df['email'])
y = df['is_spam']# 查看特征名
print("特征词汇（前10个）：")
print(vectorizer.get_feature_names_out()[:10])

模型训练与比较

# 分割数据（这里数据太少，实际项目中要更多数据）
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42
)# 尝试不同的分类算法
models = {'朴素贝叶斯': MultinomialNB(),'支持向量机': SVC(kernel='linear'),'随机森林': RandomForestClassifier(n_estimators=100)
}results = {}for name, model in models.items():# 训练模型model.fit(X_train, y_train)# 预测predictions = model.predict(X_test)# 计算准确率accuracy = model.score(X_test, y_test)results[name] = accuracyprint(f"{name} 准确率: {accuracy:.3f}")# 可视化结果
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(results.keys(), results.values())
plt.title('不同分类算法性能比较')
plt.ylabel('准确率')
plt.ylim(0, 1)
for i, (name, acc) in enumerate(results.items()):plt.text(i, acc + 0.01, f'{acc:.3f}', ha='center')
plt.show()

📈 回归算法实战

场景：房价预测

回归就像是估价师，给出一个连续的数值。让我们预测一下房价：

from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.linear_model import LinearRegression, Ridge, Lasso
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
from sklearn.preprocessing import StandardScaler# 生成模拟房价数据
X, y = make_regression(n_samples=1000,n_features=5,noise=0.1,random_state=42
)# 特征名称
feature_names = ['面积', '房间数', '楼层', '建造年份', '距离市中心']# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(X, columns=feature_names)
df['房价'] = yprint("房价数据预览：")
print(df.head())

数据标准化

# 标准化特征
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)# 分割数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42
)

模型训练与比较

# 尝试不同的回归算法
regressors = {'线性回归': LinearRegression(),'岭回归': Ridge(alpha=1.0),'Lasso回归': Lasso(alpha=1.0),'随机森林': RandomForestRegressor(n_estimators=100)
}regression_results = {}for name, regressor in regressors.items():# 训练模型regressor.fit(X_train, y_train)# 预测predictions = regressor.predict(X_test)# 计算评估指标mse = mean_squared_error(y_test, predictions)r2 = r2_score(y_test, predictions)regression_results[name] = {'MSE': mse, 'R²': r2}print(f"{name}:")print(f"  均方误差: {mse:.3f}")print(f"  R²得分: {r2:.3f}")print()# 可视化预测效果
plt.figure(figsize=(15, 10))for i, (name, regressor) in enumerate(regressors.items()):plt.subplot(2, 2, i+1)predictions = regressor.predict(X_test)plt.scatter(y_test, predictions, alpha=0.6)plt.plot([y_test.min(), y_test.max()], [y_test.min(), y_test.max()], 'r--', lw=2)plt.xlabel('真实值')plt.ylabel('预测值')plt.title(f'{name} 预测效果')# 添加R²分数r2 = r2_score(y_test, predictions)plt.text(0.05, 0.95, f'R² = {r2:.3f}', transform=plt.gca().transAxes, bbox=dict(boxstyle="round,pad=0.3", facecolor="white", alpha=0.8))plt.tight_layout()
plt.show()

🎭 聚类算法实战

场景：客户分群

聚类就像是给客户贴标签，把相似的客户归为一类：

from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.cluster import KMeans, DBSCAN, AgglomerativeClustering
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import matplotlib.pyplot as plt# 生成模拟客户数据
X, _ = make_blobs(n_samples=300, centers=4, n_features=2, random_state=42, cluster_std=0.8)# 特征名称
feature_names = ['消费金额', '购买频率']# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(X, columns=feature_names)print("客户数据预览：")
print(df.head())# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

聚类算法比较

# 尝试不同的聚类算法
clusterers = {'K-Means': KMeans(n_clusters=4, random_state=42),'DBSCAN': DBSCAN(eps=0.3, min_samples=5),'层次聚类': AgglomerativeClustering(n_clusters=4)
}plt.figure(figsize=(15, 5))for i, (name, clusterer) in enumerate(clusterers.items()):plt.subplot(1, 3, i+1)# 进行聚类cluster_labels = clusterer.fit_predict(X_scaled)# 绘制聚类结果plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=cluster_labels, cmap='viridis', alpha=0.6)plt.title(f'{name} 聚类结果')plt.xlabel('消费金额')plt.ylabel('购买频率')# 显示聚类中心（仅K-Means）if hasattr(clusterer, 'cluster_centers_'):centers = scaler.inverse_transform(clusterer.cluster_centers_)plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], c='red', marker='x', s=200, linewidths=3, label='聚类中心')plt.legend()plt.tight_layout()
plt.show()

🔧 数据预处理工具箱

Scikit-learn提供了丰富的数据预处理工具，就像是数据的"美容院"：

from sklearn.preprocessing import (StandardScaler, MinMaxScaler, RobustScaler,LabelEncoder, OneHotEncoder, PolynomialFeatures
)
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif# 创建一些示例数据
data = {'年龄': [25, 30, np.nan, 35, 40],'收入': [30000, 50000, 60000, 80000, 100000],'城市': ['北京', '上海', '广州', '深圳', '北京'],'是否购买': [0, 1, 1, 1, 0]
}df = pd.DataFrame(data)
print("原始数据：")
print(df)

缺失值处理

# 处理缺失值
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
df['年龄'] = imputer.fit_transform(df[['年龄']])print("\n处理缺失值后：")
print(df)

特征编码

# 标签编码
label_encoder = LabelEncoder()
df['城市_编码'] = label_encoder.fit_transform(df['城市'])# 独热编码
encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
city_encoded = encoder.fit_transform(df[['城市']])
city_feature_names = encoder.get_feature_names_out(['城市'])print("\n城市编码结果：")
print(pd.DataFrame(city_encoded, columns=city_feature_names))

特征缩放

# 不同的缩放方法
scalers = {'标准化': StandardScaler(),'最小-最大缩放': MinMaxScaler(),'鲁棒缩放': RobustScaler()
}numeric_features = ['年龄', '收入']
X_numeric = df[numeric_features]plt.figure(figsize=(15, 5))for i, (name, scaler) in enumerate(scalers.items()):plt.subplot(1, 3, i+1)X_scaled = scaler.fit_transform(X_numeric)plt.scatter(X_scaled[:, 0], X_scaled[:, 1])plt.title(f'{name}')plt.xlabel('年龄（缩放后）')plt.ylabel('收入（缩放后）')# 显示缩放范围plt.xlim(-3, 3)plt.ylim(-3, 3)plt.tight_layout()
plt.show()

📊 模型评估与选择

交叉验证

交叉验证就像是多次考试取平均分，比一次考试更可靠：

from sklearn.model_selection import cross_val_score, StratifiedKFold
from sklearn.datasets import make_classification# 生成分类数据
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_classes=2, random_state=42)# 创建模型
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)# 5折交叉验证
cv_scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring='accuracy')print(f"交叉验证分数: {cv_scores}")
print(f"平均分数: {cv_scores.mean():.3f} (+/- {cv_scores.std() * 2:.3f})")

学习曲线

from sklearn.model_selection import learning_curve# 绘制学习曲线
train_sizes, train_scores, val_scores = learning_curve(model, X, y, cv=5, n_jobs=-1, train_sizes=np.linspace(0.1, 1.0, 10)
)plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(train_sizes, np.mean(train_scores, axis=1), 'o-', label='训练分数')
plt.plot(train_sizes, np.mean(val_scores, axis=1), 'o-', label='验证分数')
plt.xlabel('训练样本数')
plt.ylabel('准确率')
plt.title('学习曲线')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

🏭 Pipeline：流水线作业

Pipeline就像是工厂的流水线，把所有处理步骤串联起来：

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.compose import ColumnTransformer# 创建混合数据
data = {'年龄': [25, 30, 35, 40, 45],'收入': [30000, 50000, 60000, 80000, 100000],'城市': ['北京', '上海', '广州', '深圳', '北京'],'教育程度': ['本科', '研究生', '本科', '博士', '高中'],'是否购买': [0, 1, 1, 1, 0]
}df = pd.DataFrame(data)# 定义数值特征和分类特征
numeric_features = ['年龄', '收入']
categorical_features = ['城市', '教育程度']# 创建预处理管道
numeric_pipeline = Pipeline([('scaler', StandardScaler())
])categorical_pipeline = Pipeline([('encoder', OneHotEncoder(drop='first'))
])# 组合预处理器
preprocessor = ColumnTransformer([('num', numeric_pipeline, numeric_features),('cat', categorical_pipeline, categorical_features)
])# 创建完整的机器学习管道
ml_pipeline = Pipeline([('preprocessor', preprocessor),('classifier', RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42))
])# 使用管道
X = df[numeric_features + categorical_features]
y = df['是否购买']# 训练
ml_pipeline.fit(X, y)# 预测
predictions = ml_pipeline.predict(X)
print(f"预测结果: {predictions}")# 查看特征重要性
feature_names = (numeric_features + list(ml_pipeline.named_steps['preprocessor'].named_transformers_['cat'].named_steps['encoder'].get_feature_names_out(categorical_features)))importance = ml_pipeline.named_steps['classifier'].feature_importances_plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.barh(range(len(feature_names)), importance)
plt.yticks(range(len(feature_names)), feature_names)
plt.xlabel('特征重要性')
plt.title('特征重要性排名')
plt.tight_layout()
plt.show()

🏡 实战项目：房价预测完整版

让我们来做一个完整的项目，从数据加载到模型部署：

from sklearn.datasets import fetch_california_housing
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor, GradientBoostingRegressor
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
import joblib# 加载加州房价数据
housing = fetch_california_housing()
X, y = housing.data, housing.target# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(X, columns=housing.feature_names)
df['target'] = yprint("数据集信息：")
print(df.info())
print("\n前5行数据：")
print(df.head())

数据探索

# 数据可视化
plt.figure(figsize=(15, 10))# 目标变量分布
plt.subplot(2, 3, 1)
plt.hist(y, bins=50, alpha=0.7)
plt.title('房价分布')
plt.xlabel('房价')
plt.ylabel('频数')# 特征相关性
plt.subplot(2, 3, 2)
correlation_matrix = df.corr()
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', center=0)
plt.title('特征相关性矩阵')# 重要特征散点图
important_features = ['MedInc', 'HouseAge', 'AveRooms']
for i, feature in enumerate(important_features):plt.subplot(2, 3, i+3)plt.scatter(df[feature], y, alpha=0.3)plt.xlabel(feature)plt.ylabel('房价')plt.title(f'{feature} vs 房价')plt.tight_layout()
plt.show()

模型训练与调优

# 分割数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42
)# 定义模型和参数网格
models = {'LinearRegression': {'model': LinearRegression(),'params': {}},'RandomForest': {'model': RandomForestRegressor(random_state=42),'params': {'n_estimators': [100, 200],'max_depth': [10, 20, None],'min_samples_split': [2, 5]}},'GradientBoosting': {'model': GradientBoostingRegressor(random_state=42),'params': {'n_estimators': [100, 200],'learning_rate': [0.05, 0.1, 0.2],'max_depth': [3, 5, 7]}}
}# 训练和评估模型
best_models = {}
results = {}for name, config in models.items():print(f"\n训练 {name}...")if config['params']:# 网格搜索grid_search = GridSearchCV(config['model'], config['params'], cv=5, scoring='neg_mean_squared_error', n_jobs=-1)grid_search.fit(X_train, y_train)best_model = grid_search.best_estimator_print(f"最佳参数: {grid_search.best_params_}")else:# 直接训练best_model = config['model']best_model.fit(X_train, y_train)# 预测y_pred = best_model.predict(X_test)# 评估mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)r2 = r2_score(y_test, y_pred)best_models[name] = best_modelresults[name] = {'MSE': mse, 'R²': r2}print(f"MSE: {mse:.4f}")print(f"R²: {r2:.4f}")# 选择最佳模型
best_model_name = max(results, key=lambda x: results[x]['R²'])
best_model = best_models[best_model_name]print(f"\n最佳模型: {best_model_name}")
print(f"R²得分: {results[best_model_name]['R²']:.4f}")

模型解释

# 特征重要性分析
if hasattr(best_model, 'feature_importances_'):feature_importance = pd.DataFrame({'feature': housing.feature_names,'importance': best_model.feature_importances_}).sort_values('importance', ascending=False)plt.figure(figsize=(10, 6))sns.barplot(data=feature_importance, x='importance', y='feature')plt.title(f'{best_model_name} 特征重要性')plt.xlabel('重要性')plt.tight_layout()plt.show()# 预测 vs 实际值
y_pred = best_model.predict(X_test)plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(y_test, y_pred, alpha=0.5)
plt.plot([y_test.min(), y_test.max()], [y_test.min(), y_test.max()], 'r--', lw=2)
plt.xlabel('实际房价')
plt.ylabel('预测房价')
plt.title(f'{best_model_name} 预测效果')
plt.tight_layout()
plt.show()

模型保存与加载

# 保存模型
joblib.dump(best_model, 'best_housing_model.pkl')# 创建预测函数
def predict_house_price(features):"""预测房价features: 包含8个特征的列表或数组"""# 加载模型model = joblib.load('best_housing_model.pkl')# 预测prediction = model.predict([features])return prediction[0]# 测试预测函数
sample_features = X_test[0]  # 取第一个测试样本
predicted_price = predict_house_price(sample_features)
actual_price = y_test[0]print(f"样本特征: {sample_features}")
print(f"预测房价: {predicted_price:.2f}")
print(f"实际房价: {actual_price:.2f}")
print(f"误差: {abs(predicted_price - actual_price):.2f}")

🚀 进阶技巧

1. 自定义评分函数

from sklearn.metrics import make_scorerdef custom_score(y_true, y_pred):"""自定义评分函数：惩罚高估"""error = y_pred - y_true# 高估的惩罚更大penalty = np.where(error > 0, error**2 * 2, error**2)return -np.mean(penalty)# 使用自定义评分
custom_scorer = make_scorer(custom_score, greater_is_better=True)

2. 特征工程自动化

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures# 多项式特征
poly = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False)
X_poly = poly.fit_transform(X[:, :2])  # 只取前两个特征print(f"原始特征数: {X.shape[1]}")
print(f"多项式特征数: {X_poly.shape[1]}")

3. 模型集成

from sklearn.ensemble import VotingRegressor# 创建投票回归器
voting_regressor = VotingRegressor([('rf', RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)),('gb', GradientBoostingRegressor(n_estimators=100, random_state=42)),('lr', LinearRegression())
])# 训练集成模型
voting_regressor.fit(X_train, y_train)
ensemble_pred = voting_regressor.predict(X_test)
ensemble_r2 = r2_score(y_test, ensemble_pred)print(f"集成模型R²得分: {ensemble_r2:.4f}")

🔧 常见问题与解决方案

问题1：数据泄露

# ❌ 错误做法：在分割数据前进行标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2)# ✅ 正确做法：在训练集上训练scaler，然后应用到测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)  # 注意这里用transform，不是fit_transform

问题2：内存不足

# 对于大数据集，使用增量学习
from sklearn.linear_model import SGDRegressor
from sklearn.preprocessing import StandardScaler# 创建增量学习模型
sgd = SGDRegressor()
scaler = StandardScaler()# 分批处理数据
batch_size = 1000
for i in range(0, len(X_train), batch_size):batch_X = X_train[i:i+batch_size]batch_y = y_train[i:i+batch_size]# 标准化if i == 0:batch_X_scaled = scaler.fit_transform(batch_X)else:batch_X_scaled = scaler.transform(batch_X)# 增量学习sgd.partial_fit(batch_X_scaled, batch_y)

问题3：类别不平衡

from sklearn.utils import class_weight
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier# 计算类别权重
class_weights = class_weight.compute_class_weight('balanced', classes=np.unique(y), y=y
)# 使用平衡权重
rf_balanced = RandomForestClassifier(class_weight='balanced', random_state=42
)

📖 扩展阅读

推荐资源

1. 官方文档: scikit-learn.org
2. API参考: scikit-learn API
3. 用户指南: User Guide
4. 示例库: Gallery of Examples

进阶学习方向

1. 深度学习: TensorFlow、PyTorch
2. 大规模机器学习: Dask、Ray
3. AutoML: Auto-sklearn、TPOT
4. 模型解释: SHAP、LIME

🎬 下集预告

下一篇我们将深入探讨"线性回归：预测数字的入门神器"。我们会从最简单的一元线性回归开始，逐步学习多元线性回归、正则化技术，并通过实际案例来理解回归分析的精髓。

想象一下，如果你能预测股票价格、房价走势，或者公司销售额，这该有多酷！虽然现实没那么简单，但线性回归确实是预测数字的第一步，也是最重要的一步。

📝 总结与思考题

本文要点回顾

1. Scikit-learn是什么：机器学习的瑞士军刀，API统一，文档完善
2. 核心概念：估计器、fit/predict/score三大方法
3. 算法应用：分类、回归、聚类的实战案例
4. 数据预处理：缺失值处理、特征编码、数据缩放
5. 模型评估：交叉验证、学习曲线、性能指标
6. Pipeline：构建完整的机器学习工作流
7. 最佳实践：避免数据泄露、处理大数据、类别不平衡

思考题

1. 概念理解：

   • 为什么说Scikit-learn的API设计很优秀？
   • 什么情况下需要使用Pipeline？
   • 如何选择合适的评估指标？

2. 实践应用：

   • 实现一个完整的分类项目，包括数据预处理、模型训练、评估和保存
   • 比较不同算法在同一数据集上的表现
   • 尝试使用GridSearchCV优化模型参数

3. 拓展思考：

   • 如何处理高维数据？
   • 什么时候需要使用集成学习？
   • 如何在生产环境中部署Scikit-learn模型？

实践作业

1. 初级作业：使用Scikit-learn内置数据集，完成一个分类任务
2. 中级作业：从网上找一个真实数据集，构建完整的机器学习Pipeline
3. 高级作业：实现一个自定义的评分函数和转换器

记住，机器学习不是魔法，而是工具。Scikit-learn为我们提供了强大的工具箱，但如何使用这些工具，还是要靠我们的智慧和经验。多实践，多思考，你会发现机器学习其实并不神秘，只是需要耐心和细心而已！

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