scikit-learn 是基于 python 的機器學習庫，提供監督與非監督學習算法、模型選擇、評估指標和預處理方法。1. 它構建于 numpy 和 scipy 之上，接口簡潔適合各類用戶；2. 名稱中 “sci” 來自 scipy，“kit” 表示工具包；3. 實際使用時通常縮寫為 sklearn 因為模塊名即為 sklearn；4. 主要模塊包括 model_selection、preprocessing、linear_model、metrics 和 cluster 等；5. 使用流程一般為導入模型、擬合數據、預測結果；6. 安裝可通過 pip install scikit-learn 或 pip install sklearn。
在python編程中，sklearn 是 scikit-learn 庫的縮寫。它是一個廣泛使用的開源機器學習庫，主要用于數據挖掘和數據分析領域。簡單來說，當你在代碼中看到 import sklearn 或者更常見的 from sklearn import …，就是在使用這個庫的功能。
什么是 scikit-learn？
scikit-learn 是基于 Python 的一個機器學習庫，提供了各種監督和非監督學習算法、模型選擇、評估指標、預處理方法等功能。它構建在 NumPy 和 SciPy 這兩個科學計算庫之上，接口簡潔，適合初學者和有一定經驗的數據科學家使用。
它的名字中的 “sci” 來自于 SciPy（Python 科學計算庫），而 “kit” 表示它是一套工具包。你可以把它看作是機器學習任務的一站式解決方案。
為什么用 sklearn 而不是全稱？
在實際編寫 Python 代碼時，我們通常不會輸入完整的 scikit-learn，而是使用其標準縮寫 sklearn。這是約定俗成的做法，并不是因為全稱不能用，而是為了方便：
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from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
上面這行代碼如果換成全稱會變成：
from scikit_learn.ensemble import RandomForestClassifier # 不合法，無法運行
但實際上，安裝后的模塊名就是 sklearn，所以必須使用縮寫才能正常導入。
常見用法與結構
scikit-learn 的結構非常清晰，主要功能模塊包括：
- sklearn.model_selection：用于劃分訓練集和測試集、交叉驗證等
- sklearn.preprocessing：數據預處理，比如標準化、編碼分類變量
- sklearn.linear_model：線性模型，如邏輯回歸、線性回歸
- sklearn.metrics：模型評估指標，如準確率、混淆矩陣
- sklearn.cluster：聚類算法，如 kmeans
這些模塊的使用方式也相對統一，基本遵循“導入模型 → 擬合數據 → 預測結果”的流程。
舉個簡單的例子：
from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split # 假設 X 和 y 是你的數據 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) predictions = model.predict(X_test)
安裝和導入注意事項
如果你還沒有安裝 scikit-learn，可以通過 pip 安裝：
pip install scikit-learn
或者簡寫為：
pip install sklearn
安裝完成后，在代碼中導入時只需要記住一點：永遠使用 sklearn 作為模塊名，而不是 scikit-learn。
基本上就這些。雖然只是入門級別的介紹，但已經能讓你理解 sklearn 是什么、為什么這么叫、以及怎么用。這個庫功能強大，值得慢慢深入學習。
