Python scikit-learn和sklearn（现在已弃用）之间的区别

在本文中，我们将介绍scikit-learn和sklearn之间的区别。Scikit-learn是一个用于机器学习的开源Python库，提供了丰富的工具和算法，用于数据的预处理、特征选择、模型选择和评估等方面。而sklearn则是scikit-learn的旧版本名称。

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sklearn的历史和演进

Scikit-learn项目最初在2007年开始，它是由法国研究机构INRIA（法国国家计算机和自动化研究所）发起的，并由许多数据科学家和开发人员共同开发。因为sklearn这个名称比较繁琐，于是在后来的版本中，将其名称改为了scikit-learn，以更好地反映其Python和机器学习的本质。

scikit-learn和sklearn的功能

Scikit-learn是一个功能丰富且功能强大的Python库，它提供了多种用于机器学习的算法和工具，包括分类、回归、聚类、降维和模型选择等。它还提供了一些常用的功能，如特征提取、特征选择、数据预处理以及模型评估和选择等。Scikit-learn的设计目标是提供一种简单而一致的API，使得用户可以轻松地进行机器学习的实验和开发。

与之相比，sklearn是scikit-learn的早期版本，它提供了一些相似的功能，但有一些区别。其中一个显著的区别是在数据预处理和特征工程方面。在sklearn中，数据预处理功能被划分为多个模块，如preprocessing和feature_extraction模块等。而在scikit-learn中，这些功能被整合到了一个统一的接口中，使得使用更加简单和方便。

scikit-learn和sklearn的使用示例

下面我们将通过几个示例来说明scikit-learn和sklearn之间的区别。

示例1 – 数据预处理

在scikit-learn中，进行数据预处理可以使用preprocessing模块。例如，我们可以使用StandardScaler对数据进行标准化处理：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

而在sklearn中，我们需要导入preprocessing模块并分别使用StandardScaler和scale方法来实现相同的功能：

from sklearn import preprocessing

scaler = preprocessing.StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

示例2 – 特征选择

在scikit-learn中，进行特征选择可以使用feature_selection模块。例如，我们可以使用SelectKBest和chi2方法来选择k个最好的特征：

from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2

selector = SelectKBest(chi2, k=10)
X_train = selector.fit_transform(X_train, y_train)
X_test = selector.transform(X_test)

在sklearn中，我们可以使用相同的方法来实现相同的功能：

from sklearn import feature_selection

selector = feature_selection.SelectKBest(score_func=feature_selection.chi2, k=10)
X_train = selector.fit_transform(X_train, y_train)
X_test = selector.transform(X_test)

示例3 – 模型选择和评估

在scikit-learn中，模型选择和评估可以使用model_selection和metrics模块。例如，我们可以使用GridSearchCV来进行模型选择和参数调优，然后使用accuracy_score来评估模型的性能：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.metrics import accuracy_score

param_grid = {'C': [0.1, 1, 10]}
grid_search = GridSearchCV(estimator=svm.SVC(), param_grid=param_grid, scoring='accuracy', cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
y_pred = grid_search.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

在sklearn中，我们可以使用相同的方法来实现相同的功能：

from sklearn import model_selection, metrics

param_grid = {'C': [0.1, 1, 10]}
grid_search = model_selection.GridSearchCV(estimator=svm.SVC(), param_grid=param_grid, scoring='accuracy', cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
y_pred = grid_search.predict(X_test)
accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, y_pred)