Part 2 sklearn工具包简介:
前面介绍了一大堆的思路，要展开这一系列的流程，还要从sklearn包的使用开始，现对此作一些介绍。先分如下几个方面介绍：
2-0.学习文档
2-1.转换器，估计器及流水线
2-2.数据预处理
2-3.特征抽取、选择
2-4.模型调用
2-5.模型评估
2-6.交叉验证/参数优化
2-0 学习文档
工具包学习的最好教材就是其文档，请看这里。
这可是英文的哟，但是现在没必要啃英文文档啦~此处，隆重推荐一个网站：
scikit-learn 0.19.0 中文文档（http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/documentation.html）.
这是一大堆人辛辛苦苦将其英文文档翻译出来的，鄙人也做了一点微小的工作。文档可以看这几部分：
快速入门及教程，快速入门简要介绍调用模型解决一个简单的问题，教程中介绍了更多具体的例子；
用户指南，是对sklearn包的较为详细的描述，当你想去调用工具包而不知道有没有这样的包，不会用，不知道怎么用时，可以参考这一部分，当然这一官方文档并不详细，对许多算法的具体参数设置等没有介绍，还需在其他学习材料中积累经验。
比如第一个算法， 广义线性模型：
sklearn包内容可谓十分丰富，基本可以满足我们对算法调用的需求，初学者可以通过文档学习，相信会有不错，文档并不全面，只有逐渐使用后才会对常用算法大致了解。
最后，API和流程图也是十分不错的资源，对新手很友好，老司机也需要查询API啊~
2-1. 介绍一些概念，转换器和估计器，为什么这么介绍呢，因为我们调包的函数主要分为这两类，他们方法相差无几，故统一介绍。
转换器（transformer）用于数据预处理和数据转换，均实现这几个方法：
- fit()：训练算法，设置内部参数。
- transform()：数据转换。
- fit_transform()：合并fit和transform两个方法。
- inverse_transform():转换方法的逆操作
转换器属性一般各不相同，且不太重要，亲自使用时慢慢了解即可。
估计器（estimator），也就是我们所说的模型，实现这三个方法：
- fit()：训练算法，设置内部参数。接收训练集和类别两个参数。
- predict()：预测测试集类别，参数为测试集。
- score():模型分数，但是一般我们用2-5介绍的函数来评分。
估计器属性也各不相同，他们的属性名称末尾带有‘_’，调用时末尾没有括号和参数，比如线性模型会有coef_、intercept_ 可以看模型的参数（而不是超参数）；SVM有support_vectors_、support_ 、n_support_ 获取支持向量的信息；随机森林有feature_importances_与特征筛选相关。各个估计器的内容还是要亲自使用亲自了解。
sklearn.pipeline ,将整个工作流程各个步骤封装，便于检查，也节省代码复杂程度。
使用方法：输入为一连串的步骤，其中最后一步必须是估计器，其他是转换器。输入的数据集经过转换器的处理后，输出的结果作为下一步的输入。最后，用位于流水线最后一步的估计器对数据进行分类。
看起来不错的流水线，其实我比赛是没用到，因为整个流水线并不大，两三步，分开几个模块进行，便于调整许多细节，所以貌似鸡肋一些。
2-2. 数据预处理
sklearn.preprocessing 包括两个部分：
标准化处理，共三个种类的工具：MinMaxScaler()/Normalizer()/StandardScaler()
编码工具，四种：LabelEncoder()/OneHotEncoder()/Binarizer()/MultiLabelBinarizer()
在此不一一介绍。
2-3. 特征抽取、选择
属于特征工程范畴的内容，十分复杂，此次比赛所用不多，还需多积累经验，简略罗列如下，特征工程一部分也不会过多介绍他们的使用，还需另有机会再学习。
sklearn.feature_extractuion,包括DictVectorizer/FeatureHasher等等（如下）；
sklearn.feature_selection包括VarianceThreshold()/SelectKBest()/SelectPercentile()/chi2()等等；
降维decomposition也是一种特征提取的工具。
2-4. 模型调用
模型使用方法参考前面2-0的文档包括教程、指南等，以及对2-1估计器的介绍，大多数估计器的属性和方法相差无几，原理相似的算法他们的参数也相差无几，比如Lasso回归和Ridge回归很相似，随机森林、GBDT这些基于树的模型，其参数都是在决策树的基础上加入集成相关参数，应用起来也会相似。
模型的调用关注的重点一是选择合适的模型（根据问题、数据和特征），二是理解算法原理（并根据数据和特征）进行调参，而不是算法的具体实现。这一部分的内容显得十分泛泛，更多的是经验。
2-5. 模型评估
sklearn.metrics ，既然算法的实现不必关注，我们更关注的就是当前特征、当前参数下模型的性能表现，并据此调整特征、参数，模型分数的衡量可谓牵一发而动全身，需要格外关注。模型评估包含评分方法、性能度量、成对度量和距离计算，分四种：
分类结果度量
参数大多是y_true和y_pred。
- accuracy_score：分类准确度
- condusion_matrix ：分类混淆矩阵
- classification_report：分类报告
- precision_recall_fscore_support：计算精确度、召回率、f、支持率
- jaccard_similarity_score：计算jcaard相似度
- hamming_loss：计算汉明损失
- zero_one_loss：0-1损失
- hinge_loss：计算hinge损失
- log_loss：计算log损失
其中，F1是以每个类别为基础进行定义的，包括两个概念：准确率（precision）和召回率（recall）。准确率是指预测结果属于某一类的个体，实际属于该类的比例。召回率是被正确预测为某类的个体，与数据集中该类个体总数的比例。F1是准确率和召回率的调和平均数。
回归结果度量
- explained_varicance_score：可解释方差的回归评分函数
- mean_absolute_error：平均绝对误差
- mean_squared_error：平均平方误差
多标签的度量
- coverage_error：涵盖误差
- label_ranking_average_precision_score：计算基于排名的平均误差Label ranking average precision (LRAP)
聚类的度量
- adjusted_mutual_info_score：调整的互信息评分
- silhouette_score：所有样本的轮廓系数的平均值
- silhouette_sample：所有样本的轮廓系数
2-6. 交叉验证/参数优化
有了模型性能的评估方法，一方面需要用到的是特征工程，另一方面就是模型超参数的优化。交叉验证的多种方式是衡量当前模型性能的必备策略，无论是2-5评分，还是2-6的调参都要用到CV验证。而验证曲线和学习曲线也都是必备工具，衡量模型参数的最优点及当前模型泛化性能等，
0.19.0版本已将sklearn.cross_validation的这些功能移到了sklearn.model_selection。
train_test_split 是最简单最常用的；
计算交叉验证的指标 cross_val_score/cross_val_predict/cross_validate
交叉验证迭代器 KFold/LeaveOneOut/LeavePOut/LeaveOneLabelOut/LeavePLabelOut
绘制验证曲线 validation_curve(estimator,X,y,param_name,param_range,cv,scoring,verbose,n_jobs,pre_dispatch)，
其返回值为（train_scores,test_scores）的二维数组
绘制学习曲线 learning_curve(estimator,X,y,train_sizes,cv,scoring,exploit_incremental_learning,
verbose,n_jobs,pre_dispatch)，其返回值为（train_size_abs,train_scores,test_scores）
在交叉验证中，还会遇到基于类别/标签的分层划分数据集并交叉验证的，以及对时间序列的交叉验证，sklearn都可实现。
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参数优化的网格搜索，sklearn.model_selection中介绍如下两个方法，通过对指定的参数名称在指定范围内搜索最优参数组合，得到最优的估计器，cv参数十分有用，指定cv,函数可以进行交叉验证寻到最优参数，这一工具其实就是多重循环的集合:
GridSearchCV(estimator,param_grid,scoring,fit_params,iid,cv,refit,verbose,n_jobs,pre_dispatch,error_score)
其属性有best_estimator/best_score_/best_params_等
RandomizedSearchCV(estimator,param_distributions,n_iter,scoring,fit_params,n_jobs,iid,refit,...)
我们可以调整的参数包括正则化系数alpha，C等连续值，也可以是kernel,solver等离散的字符串，初学还是要参考包括文档在内的一些资料，调参时指定目标度量，并允许为评分参数指定多个指标。
另外sklearn中还有暴力搜索的替代方案，文档3.2.4全部列出了，如
linear_model.LassoCV([eps, n_alphas, …]) Lasso linear model with iterative fitting along a regularization path，Lasso回归的CV验证版本，直接调用该函数即可实现；
ensemble.RandomForestClassifier([…])，随机森林等集成方法本身就具有防止过拟合，模型选择的效果。
个人认为2-6中的方法十分有用，我们作为调包君和调参侠，需要用好交叉验证和调参的相关函数方法。这里给出了几个函数的参数列表，但是函数的原型（也就是默认参数）也有必要记住，总之这部分多使用多查学习文档和相关资料。
学习的时候参考了许多这位大佬的总结，很不错：
作者：Cer_ml
链接：https://www.jianshu.com/p/516f009c0875
來源：简书
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简要总结：
1、sklearn包功能强大，新手在掌握算法基本概念后到这一步仍然会懵，各种工具实用性强，多多实践，多参考文档；
2、系统学习一下文档，通过简单数据集实践一下，了解大致全貌，功能相似的转换器和模型，可以举一反三。
3、文档也不是万能的，确实并不详细，对某一函数使用深入后，还需寻找更多资料、深入学习（鄙人也在对一些函数深入学习中，并不容易）。
4、sklearn包也不是万能的啊，多认识一些其他工具也很必要~遇到有用的、经验性很强的博客多多学习。新手入门多积累经验吧~