Scikit-learn，簡稱Sklearn，是使用最廣泛的開源Python機器學習庫。它基於Numpy和Scipy，提供了大量用於數據挖掘和機器學習分析、預測的工具，包括數據預處理、可視化、交叉驗證和多種機器學習算法。其中提供的模型能夠實現分類，迴歸，聚類，數據降維等功能。
Sklearn是解決實際問題的一種工具，但面對機器學習問題時，最難的部分其實並不是缺乏工具，而是如何爲具體項目找到合適的模型。
此處舉2個案例。
案例1：老闆丟給你20萬個客戶的淘寶網店購物記錄，讓你預測其中客戶未來的一年內的生命週期價值LTV（Life TimeValue），用Scikit-learn中的哪個模型？
案例2：老闆丟給你1000個客戶的下載、註冊、使用和卸載App的行爲記錄，讓你預測其中一些客戶未來3個月內流失的可能性，用Scikit-learn中的哪個模型？
Sklearn中的機器學習模型這麼多，怎麼知道哪個模型適合處理什麼類型的數據，解決什麼樣的問題呢？
步驟1：找到Sklearn官網提供的“工具選擇流程圖”。只要帶着問題，跟着圖往下走，就能夠找到答案。
此處整理了中文版本，便於大家閱讀。
步驟2：跟着圖分解自己的案例。
以案例1爲例:
從上圖的“開始”往下走，進入“大於50個樣本”環節;
然後判斷爲“Yes”，進入“預測類別”環節;
這裏是預測價值，明顯不是類別，跟着No進入“預測數值”環節;
然後進入“小於10萬個樣本”環節，
我們這裏有20萬個樣本，因此跟着No進入“SGD（小批量梯度下降）迴歸”模型——找到合適的模型啦！！
如果你是程序員，有時候會希望用程序化的方法進行模型的選擇，可以參考如下僞代碼：
IF數據量少於50個
數據樣本太少了，先獲取更多數據吧！！
ELSE數據量多於過50個
IF是分類問題
IF數據有標籤
IF數據量大於10萬，
選擇SGD分類器
ELSE數據量大於10萬，
先嚐試線性SVM分類器，如果不好用，再繼續嘗試其他算法
IF特徵爲文本，
選擇樸素貝葉斯SVM
ELSE，
先嚐試kNN，如果不好用，嘗試SVM加集成方法
ELSE數據沒有標籤，
選擇各種聚類算法
ELSE不是分類問題，
IF需要預測數量，就是迴歸問題
IF數據量大於10萬，
就選擇SGD線性迴歸
ELSE，
根據數據集特徵的特點，有Lasso迴歸和Ridge迴歸、集成方法、SVM等幾種選擇。
ELSE如果是要把數據可視化，
則考慮等幾種降維方法
ELSE 如果是要輸出數據的結構
對不起，Sklearn幫不了你
——上面的內容節選並整理自《零基礎學機器學習》
如果SKlearn中的模型都幫不到你的話，那麼就需要考慮深度學習庫了，這一方法以後的文章會講到。
此外，選取多種算法模型去解決同一個問題，然後將各種算法的效率進行比較，也不失爲一個好的方案。
那麼，最後的問題來了，對於案例2，應該選擇哪個Sklearn模型呢？請你試一試，並在文末留言說明你的模型選擇流程，我們會抽一位答對的讀者贈送一本剛出版的熱門機器學習新書《零基礎學機器學習》呦。
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本文分享自微信公衆號 - 機器學習算法與Python實戰（tjxj666）。
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