Scikit-learn

核心功能与特点

1. 全流程支持
   • 覆盖数据预处理（标准化、特征选择）、模型训练（分类 / 回归 / 聚类）、模型评估（交叉验证、混淆矩阵）的完整流程。
   • 示例：StandardScaler用于数据标准化，LogisticRegression实现分类任务。
2. 模块化 API 设计
   • 统一接口规范：所有模型类均包含fit()（训练）、predict()（预测）等方法，支持快速切换算法。
   • 流水线（Pipeline）功能：将数据预处理和模型训练封装为单个步骤，简化工作流。
3. 算法多样性
   • 监督学习：线性回归、SVM、随机森林、梯度提升树（XGBoost 需单独安装）。
   • 无监督学习：K-means、层次聚类、PCA 降维。
   • 集成方法：Bagging、Boosting、投票模型。
4. 工具生态
   • 内置数据集（如 Iris、MNIST）用于教学和测试。
   • 模型选择工具（GridSearchCV）支持超参数调优。
   • 可视化辅助（如plot_confusion_matrix生成混淆矩阵）。

技术优势

• 轻量级与高效性：基于 NumPy 和 SciPy 实现，对内存和计算资源要求较低。
• 文档友好：提供详细的 API 文档、示例代码和用户指南，适合新手入门。
• 社区活跃：全球开发者持续贡献新算法和优化（如 2023 年新增对 PyTorch 集成的支持）。

应用场景

1. 数据分析与快速验证
   • 金融风控：信用评分模型（逻辑回归）。
   • 医疗预测：疾病风险评估（随机森林）。
   • 推荐系统：协同过滤（矩阵分解）。
2. 特征工程
   • 文本处理：TF-IDF 向量化（TfidfVectorizer）。
   • 高维数据降维：PCA 或 t-SNE 可视化。
3. 基准模型构建
   • 作为基线模型对比深度学习效果（如在结构化数据上表现优异）。

与其他工具对比

发展历程

• 2010 年：发布 v0.1 版，包含基础分类和回归算法。
• 2016 年：引入Pipeline和GridSearchCV，提升工作流效率。
• 2022 年：v1.0 版新增概率校准、时间序列交叉验证等功能。
• 2024 年：支持与 PyTorch 集成（TorchTransformer层），扩展深度学习能力。

现状与局限

• 现状：全球下载量超 5 亿次，是学术研究和工业界快速建模的首选工具。
• 局限：
  • 对大规模数据（>10GB）处理能力有限，需结合 Dask 等分布式框架。
  • 深度神经网络支持较弱（依赖与 TensorFlow/PyTorch 的桥接）。