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一、简介

Scikit-learn（以前称为scikits.learn，也称为sklearn）是针对Python 编程语言的免费软件机器学习库。它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度提升，k均值和DBSCAN，并且旨在与Python数值科学库NumPy和SciPy联合使用。

二、步骤

获取数据集—数据预处理—特征工程—机器学习—模型评估

三、代码

1、导入模块

# 获取鸢尾花数据集
from sklearn.datasets import load_iris
# 分割训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 特征工程：标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 机器学习：KNN算法
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

2、先从sklearn当中获取数据集 然后进行数据集的分割

##其中改变random_state的数值将改变训练集和测试集数据，使最终准确率不同

#1.获取数据集
iris = load_iris()
# 2.数据基本处理
# x_train,x_test,y_train,y_test为训练集特征值、测试集特征值、训练集目标值、测试集目标值
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris,target, test_size=0.2,random_state=22)

3、数据标准化

 通过fit_transform对标准差和均值进行处理

# 3、特征工程:标准化
transfer = StandardScaler()
x_train = transfer.fit_transform(x_train)
x_test = transfer.transform(x_test)

 4、模型的调优、训练、预测

（1）这里的KNeighborsClassifier其实还可以添加一个参数指定算法如：algorithm='auto'/'ball_tree'/'kd_tree'/'brute'

（2）在训练前进行网格搜索和交叉验证

# 4、机器学习(模型训练)
estimator = KNeighborsClassifier() # 实例化估计器
# 交叉验证、网格搜索
param_grid={"n_neighbors":[1,3,5,7]}
GridSearchCV(estimator,param_gird=param_grid,cv=5) # 5折交叉验证
estimator.fit(x_train, y_train) # 模型训练

# 5、模型评估
# 比对真实值和预测值
y_predict = estimator.predict(x_test)
print("预测结果为:
",y_predict)
print("比对真实值和预测值: 
",y_predict == y_test)
# 计算准确率
score = estimator.score(x_test,y_test)
print("准确率为: 
",score)

# 交叉验证网格搜索的一些api
print("在交叉验证中,得到的最好结果是:
",estimator.best_score_)
print("在交叉验证中,得到的模型结果是:
",estimator.best_estimator_)
print("在交叉验证中,得到的最好的模型是:
",estimator.cv_results_)

四、输出