Scikit learn ml

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name: scikit-learn-ml title: scikit-learn 机器学习 description: 当用 Python 做经典机器学习（分类/回归/聚类/降维/特征预处理/模型评估/超参调优）时使用；用 scikit-learn 搭建可复现的 Pipeline 并产出训练好的模型与评估报告；不适用于深度学习/大模型、GPU 训练、超内存的大规模分布式训练。触发词：scikit-learn、sklearn、机器学习、分类、回归、聚类、Pipeline、交叉验证、超参调优 domain: 数据/misc triggers: [scikit-learn, sklearn, 机器学习, 分类, 回归, 聚类, 降维, Pipeline, 交叉验证, GridSearchCV, 超参调优, 特征预处理, 模型评估] tags: [scikit-learn, sklearn, machine-learning, classification, regression, clustering, pipeline, python, 数据/misc] level: 进阶 status: stable agents: [claude-code, codex, cursor, gemini-cli] tools: [python, scikit-learn, pandas, numpy, matplotlib] requires: [] related: [csv-data-cleaner] combines_with: [] license: MIT source: sickn33/antigravity-awesome-skills source_license: MIT

何时使用

适用场景：

• 用表格（结构化）或文本数据做经典机器学习：分类、回归、聚类、降维、特征预处理。
• 需要交叉验证评估模型、用网格/随机搜索调超参、横向对比多个算法。
• 搭建可复现、防数据泄漏的生产级 Pipeline（含混合数值/类别特征）。
• 想要可解释的传统模型，而非黑盒深度网络。

不该用的边界：

• 深度学习、大语言模型、计算机视觉/NLP 端到端建模 → 用 PyTorch / TensorFlow / HuggingFace。
• 需要 GPU 训练、或数据远超单机内存的分布式训练 → 用 Spark MLlib / Dask-ML / XGBoost-GPU 等。
• 仅做数据清洗（去重/缺失值/类型规整）→ 用 csv-data-cleaner，清洗后再进本技能建模。
• 不能替代环境相关的验证、测试或专家复核；缺少标注、目标列或成功标准时先澄清。

步骤 / 指令

按序执行，每步先观察再动手：

1. 探查数据：pd.read_csv 读入，确认特征列、目标列、dtypes、缺失率，区分数值列与类别列。
2. 划分数据：train_test_split，分类任务必须 stratify=y 保持类别分布，固定 random_state。
3. 构造预处理：数值列 SimpleImputer + StandardScaler，类别列 SimpleImputer + OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')，用 ColumnTransformer 按列组合。
4. 组装 Pipeline：Pipeline([('preprocessor', ...), ('model', ...)])，把预处理和估计器串成一个对象——这是防数据泄漏的关键。
5. 选算法：分类/回归先试 RandomForest / GradientBoosting（无需缩放、稳健）做基线；需缩放的（SVM/KNN/线性带正则/KMeans）务必放进 Pipeline。
6. 交叉验证对比：cross_val_score(pipeline, X, y, cv=5, scoring=...) 横向比多个候选模型。
7. 调超参：GridSearchCV / RandomizedSearchCV，参数名用 步骤名__参数 双下划线寻址（如 classifier__n_estimators）。
8. 测试集评估：用 best_estimator_ 在保留测试集上预测，输出 classification_report / 回归指标 / 聚类轮廓系数。

算法是否需要特征缩放：

• 需要：SVM、KNN、神经网络（MLP）、PCA、带正则的线性/逻辑回归、K-Means。
• 不需要：树模型（决策树、随机森林、梯度提升）、朴素贝叶斯。

安装：uv pip install scikit-learn（可选 matplotlib seaborn pandas numpy）。

示例

最小分类 Pipeline（混合特征 + 调参 + 评估）：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import classification_report

df = pd.read_csv("data.csv")
X, y = df.drop("target", axis=1), df["target"]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.2, stratify=y, random_state=42)

numeric = ["age", "income"]
categorical = ["gender", "occupation"]
preprocessor = ColumnTransformer([
    ("num", Pipeline([("imp", SimpleImputer(strategy="median")),
                      ("sc", StandardScaler())]), numeric),
    ("cat", Pipeline([("imp", SimpleImputer(strategy="most_frequent")),
                      ("oh", OneHotEncoder(handle_unknown="ignore"))]), categorical),
])
pipe = Pipeline([("preprocessor", preprocessor),
                 ("classifier", RandomForestClassifier(random_state=42))])

grid = GridSearchCV(pipe, {
    "classifier__n_estimators": [100, 200],
    "classifier__max_depth": [10, 20, None],
}, cv=5)
grid.fit(X_train, y_train)

y_pred = grid.best_estimator_.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))

聚类：找最优簇数并降维可视化：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score
from sklearn.decomposition import PCA

X_scaled = StandardScaler().fit_transform(X)
scores = [silhouette_score(X_scaled, KMeans(k, random_state=42).fit_predict(X_scaled))
          for k in range(2, 11)]
optimal_k = range(2, 11)[int(np.argmax(scores))]
labels = KMeans(optimal_k, random_state=42).fit_predict(X_scaled)
X_2d = PCA(n_components=2).fit_transform(X_scaled)  # 仅供画散点图

委托提示词（给 Agent 调用时）：

用 scikit-learn 对 data.csv 建分类模型：先探查并划分（stratify），用 ColumnTransformer 分别处理数值/类别列并封进 Pipeline，用 5 折交叉验证对比 RandomForest 与 GradientBoosting，对优者跑 GridSearchCV 调参，最后在测试集输出 classification_report。

注意事项

• 只在训练集 fit：scaler.fit_transform(X_train) 后对测试集只 transform；用 Pipeline 即自动避免泄漏，切勿对全量数据先做缩放再划分。
• 始终用 Pipeline：把预处理纳入 Pipeline，交叉验证/调参时每折独立拟合预处理，否则评估偏乐观。
• 分类用分层划分 stratify=y，保持类别分布。
• 固定 random_state 保证可复现。
• 选对指标：均衡数据用 accuracy/F1；不均衡用 precision/recall/ROC-AUC/balanced accuracy。
• 常见报错处理：
  • ConvergenceWarning（未收敛）→ 增大 max_iter（如 LogisticRegression(max_iter=1000)）或先缩放特征。
  • 测试集表现差（过拟合）→ 加正则（Ridge(alpha=1.0)）、用交叉验证、或换更简单模型。
  • 大数据内存溢出 → 用增量算法 SGDClassifier，聚类用 MiniBatchKMeans(batch_size=...)。
• 不能替代环境相关的验证与专家复核；输出仅供参考。

互见

• requires：无。
• related：csv-data-cleaner（建模前的脏数据清洗，清洗完再进本技能）。
• combines_with：无。

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采编自 sickn33/antigravity-awesome-skills（MIT 许可）。