1. scikit-learn模块简介
scikit-learn是一个基于Python语言的机器学习模块，它将众多的机器学习算法进行了封装，使用者只需要简单地调用其接口即可完成数据分析、模型评估和预测等任务。此外，该模块支持多种数据操作和处理功能，如数据预处理、降维、特征选择等。 以下将详细介绍如何在Python 2.x中使用scikit-learn模块进行机器学习。
2. 安装scikit-learn
在使用scikit-learn模块之前，我们需要将其安装到本机上。通常情况下，我们可以使用pip命令完成安装。具体方法如下：
pip install scikit-learn当然，如果您在安装中遇到任何问题，请参考scikit-learn官方文档进行解决。
3. scikit-learn模块基本使用
3.1 数据集载入
在使用scikit-learn模块之前，我们需要先载入数据集。scikit-learn模块内置了多种数据集，可以直接使用这些数据集进行相关操作。
下面以载入鸢尾花数据集为例，介绍数据集载入方法：
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
这里我们载入了鸢尾花数据集，该数据集包含150个样本，每个样本包含4个特征属性。我们可以使用以下命令查看数据集的主要信息：
print('数据集大小：', iris.data.shape)
print('目标属性标签：', iris.target_names)
print('数据集特征属性：', iris.feature_names)
print('前5个样本的特征属性：', iris.data[:5])
输出结果如下：
数据集大小： (150, 4)
目标属性标签： ['setosa' 'versicolor' 'virginica']
数据集特征属性： ['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']
前5个样本的特征属性： [[5.1 3.5 1.4 0.2]
[4.9 3. 1.4 0.2]
[4.7 3.2 1.3 0.2]
[4.6 3.1 1.5 0.2]
[5. 3.6 1.4 0.2]]
这里我们可以看到，鸢尾花数据集分为三类，即Setosa、Versicolor和Virginica三类，每个样本包含四个特征属性，我们将在下一节中讨论如何进行数据预处理。
3.2 数据预处理
在进行机器学习时，数据预处理是一个很重要的步骤。我们需要对原始数据进行清洗、处理和归一化等操作，以便于模型能够正确地进行训练和预测。scikit-learn模块内置了多种数据预处理函数，可以方便地进行数据预处理操作。
下面以对鸢尾花数据集进行数据预处理为例，介绍数据预处理方法：
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 将数据集分为训练集和测试集，比例为7:3
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=0)
# 数据归一化处理
scaler = StandardScaler()
scaler.fit(X_train)
X_train = scaler.transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
这里我们使用train_test_split函数将原始数据集分为训练集和测试集，并将比例设置为7:3。我们使用StandardScaler函数对数据进行归一化处理，以便于后续模型的训练和预测。
3.3 机器学习模型构建与训练
在对数据进行预处理之后，我们就可以构建机器学习模型进行训练了。scikit-learn模块内置了多种机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等，我们可以根据具体问题选择相应的模型进行构建和训练。
下面以使用K最近邻算法对鸢尾花数据集进行分类为例，介绍机器学习模型构建和训练方法：
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 构建KNN算法模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# 在训练集上进行模型训练
knn.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行模型预测
y_pred = knn.predict(X_test)
# 计算模型预测准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('预测准确率为：', accuracy)
这里我们使用KNeighborsClassifier函数构建K最近邻分类器，并将近邻个数设置为3。我们使用fit函数对训练集进行模型训练，使用predict函数在测试集上进行预测，并使用accuracy_score函数计算模型预测的准确率。
3.4 模型评估
在完成模型训练和预测后，我们需要对模型进行评估，以了解模型的性能和准确度。scikit-learn模块内置了多种评估函数，如混淆矩阵、ROC曲线、F1得分等，可以方便地对模型进行评估。
下面以使用混淆矩阵对K最近邻模型进行评估为例，介绍模型评估方法：
from sklearn.metrics import confusion_matrix
# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print('混淆矩阵：\n', cm)
混淆矩阵是模型评估的一种常见方法，可以用于衡量分类模型的准确度。它表示分类器所预测的每个类别和真实类别之间的数量关系。在使用混淆矩阵时，我们需要将预测值和真实值传入confusion_matrix函数中，并将结果赋值给一个变量，以便于后续的分析。
4. 总结
本文以使用scikit-learn模块进行机器学习为主题，介绍了相关模块及其基本使用方法。文章分别从数据集载入、数据预处理、机器学习模型构建和训练、模型评估等方面进行了详细讲解，并给出了具体的代码实现。
在机器学习中，数据预处理和模型评估是非常关键的步骤，它们可以直接影响到模型的准确性和性能。我们需要花费更多的时间和精力在这些步骤上，以便于获得更好的结果。