大家好，基于Python的数据科学实践课程又到来了，大家尽情学习吧。本期内容主要由智亿同学与政委联合推出。
本部分将学习利用sklearn的完成机器学习的基本流程：
●数据准备
●模型选择
●模型训练
1.什么是机器学习在开始学习scikit-learn之前，咱们首先来理解下什么是机器学习。如下图所示，
很明显，是只猫的图片。但是，计算机可不知道这是什么玩意儿！在计算机中，图像也只是二进制文件而已。要让计算机能“分辨”出来这是只猫，我们首先得证明这只猫是只猫，而不是狗！所以，首要问题是如何描述猫的特征。猫常见的特征有：圆脸、两只尖耳朵，几根胡须，肥肚子、一根长尾巴。假设这些特征就已经能明显区分猫和狗了，也就是五个特征维度：脸的形状（圆脸还是长脸）、耳朵的形状（尖耳朵还是圆耳朵）、是否有胡须、肥胖程度、尾巴长度（长还是短），再把这些特征维度转换成计算机能理解的语言，例如得到下面这些这张特征表：
这里规定：圆脸、有胡须、长尾巴、肥胖的动物为猫（尖耳朵或者圆耳朵皆可），特征向量为
[]以及[]；长脸、尖耳朵、无胡须、短尾巴、瘦的动物为狗，特征向量为[]。
最终，把得到的特征向量映射到某种函数f输出结果（判断结果是猫的为1，是狗的为0）。即：
f（）=“猫”或者"狗"。
以上流程可以总结为：
第一个箭头代表特征向量的提取，中间的盒子代表某种函数映射，第二个箭头代表结果判断。
一旦找到了这个最优函数f，再遇到一张图片（外样本）就可以用这个函数f判断是猫还是狗了。
机器学习就是寻找这个最优函数f的过程。
注意：现在本章对于机器学习的描述都集中在了有监督机器学习上，故我们这里混淆了机器学习的部分概念，具体的分类大家可以仔细查找。这样做是为了本章的方便叙述。
本着吃货的本性，我们从“吃”的角度再来深入理解下什么是机器学习。
政委虽然远在西安，但是特别喜欢老北京涮羊肉，一到冬天就停不下来。你要问他推荐一家店，必然推荐市中心那家。"市中心那家羊肉入口即化，食材新鲜、芝麻酱特别好吃、价格厚道、干净卫生...."。每开一家羊肉店，他准能告诉你这家店行不行。
他无数次的吃货经验得出，一家店是否值得经常光顾，主要取决于以下几点：主打菜是否有特色（羊肉味道）、食材是否新鲜、调料是否有特色（芝麻酱）、价格是否划算、店内环境。转换成计算机能理解的语言，也就是、
最终，特征向量为[]的店才值得经常光顾；其他特征向量的店则视情况而定。
上表简单列举了5种特征向量的情况，对应光顾频率。但是，如果要穷举所有情况，就要列举32次，即使对于资深吃货来说，为吃个饭这样也未免太麻烦。此时，用某个函数f把所有特征向量映射到光顾程度上，这样岂不美哉！也即：
f(吃过所有店的特征向量)=光顾程度(1→0递减，代表经常光顾和绝不光顾)
通过这个函数映射，所有店的情况都考虑进去了，我们就能据此判断一家新店是否值得经常光顾了。
总结：作为资深吃货，经常光顾各种店，每次光顾可视为一条数据（x），每条数据包含一家店的各种特征（如食材是否新鲜），得到特征向量，以及对应是否会再光顾（y）。通过多次光顾不同店铺（多个x），找到最佳的函数映射（f），据此判断一家新店是否值得经常光顾。
翻译成机器学习的语言就是：根据大量有数据标注（y，是否值得光顾）的特征向量（店的特征），寻找最佳函数，根据验证集的结果选择最佳模型，最终在测试集中测试模型。
2.使用scikit-learn明白了什么是机器学习后，我们用火锅数据的例子来完成整个机器学习的过程。
注意：本章不会具体讲解每个机器学习算法的具体函数与使用方法。当大家理解了使用scikit-learn模块的流程后，任何的这个模块中的标准的机器学习算法对应的函数都可以被调用函数使用。具体做法，当然是参考帮助文档。
第一步：数据准备由于每个吃货对“好吃”的定义不同，以及对“是否经常光顾”的要求不同，我们接下来要生成的数据集的规则如下：
1.行向量代表一家店的5个特征维度，列向量代表商家的特征维度。
2.一家店只有上述5个特征，每个特征只有1或者0两种选择。
3.5个特征中，食材新鲜和店内环境为1，且五项合计总分必须大于等于4分才会再次光顾。
生成的数据集见左下角“阅读原文”。
生成的数据如下图：
因此，主打菜特色等5种特征可以看做是x，是否会光顾是目标y。通过上述的过程就准备好了需要的数据集。
第二步：选择模型模型选择不是一成不变的，本质是根据任务选择模型。由于我们是从已知（吃货经验）推未知（新店是否值得光顾），所以这是二分类问题（是否光顾）。下面将会使用决策树模型讲解机器学习的过程。如果读者不了解还有哪些可供选择的模型，可以到scikit-learn的白癜风的症状得了白癜风在北京哪家医院能治好