SKlearn简介
scikit-learn，又写作sklearn，是一个开源的基于python语言的机器学习工具包。它通过NumPy, SciPy和Matplotlib等python数值计算的库实现高效的算法应用，并且涵盖了几乎所有主流机器学习算法。
SKlearn官网：http://scikit-learn.org/stable/index.html
在工程应用中，用python手写代码来从头实现一个算法的可能性非常低，这样不仅耗时耗力，还不一定能够写出构架清晰，稳定性强的模型。更多情况下，是分析采集到的数据，根据数据特征选择适合的算法，在工具包中调用算法，调整算法的参数，获取需要的信息，从而实现算法效率和效果之间的平衡。而sklearn，正是这样一个可以帮助我们高效实现算法应用的工具包。
sklearn有一个完整而丰富的官网，里面讲解了基于sklearn对所有算法的实现和简单应用。
常用模块
sklearn中常用的模块有分类、回归、聚类、降维、模型选择、预处理。
分类：识别某个对象属于哪个类别，常用的算法有：SVM（支持向量机）、nearest neighbors（最近邻）、random forest（随机森林），常见的应用有：垃圾邮件识别、图像识别。
回归：预测与对象相关联的连续值属性，常见的算法有：SVR（支持向量机）、 ridge regression（岭回归）、Lasso，常见的应用有：药物反应，预测股价。
聚类：将相似对象自动分组，常用的算法有：k-Means、 spectral clustering、mean-shift，常见的应用有：客户细分，分组实验结果。
降维：减少要考虑的随机变量的数量，常见的算法有：PCA（主成分分析）、feature selection（特征选择）、non-negative matrix factorization（非负矩阵分解），常见的应用有：可视化，提高效率。
模型选择：比较，验证，选择参数和模型，常用的模块有：grid search（网格搜索）、cross validation（交叉验证）、 metrics（度量）。它的目标是通过参数调整提高精度。
预处理：特征提取和归一化，常用的模块有：preprocessing，feature extraction，常见的应用有：把输入数据（如文本）转换为机器学习算法可用的数据。
安装SKlearn
安装最新版本
Scikit-learn需要：
•Python（> = 2.7或> = 3.4），
•NumPy（> = 1.8.2），
•SciPy（> = 0.13.3）。
【注意】Scikit-learn 0.20是支持Python 2.7和Python 3.4的最后一个版本。Scikit-learn 0.21将需要Python 3.5或更高版本。
如果你已经安装了numpy和scipy，那么安装scikit-learn的最简单方法就是使用 pip或者canda
pip install -U scikit-learn
conda install scikit-learn
如果你尚未安装NumPy或SciPy，你也可以使用conda或pip安装它们。使用pip时，请确保使用binary wheels，并且不会从源头重新编译NumPy和SciPy，这可能在使用特定配置的操作系统和硬件（例如Raspberry Pi上的Linux）时发生。从源代码构建numpy和scipy可能很复杂（特别是在Windows上），需要仔细配置以确保它们与线性代数例程的优化实现相关联。为了方便，我们可以使用如下所述的第三方发行版本。
发行版本
如果你还没有numpy和scipy的python安装，我们建议你通过包管理器或通过python bundle安装。它们带有numpy，scipy，scikit-learn，matplotlib以及许多其他有用的科学和数据处理库。
可用选项包括：Canopy和Anaconda适用于所有支持的平台
除了用于Windows，Mac OSX和Linux的大量科学python库之外，Canopy和Anaconda都提供了最新版本的scikit-learn。
Anaconda提供scikit-learn作为其免费发行的一部分。
【注意】PIP和conda命令不要混用！！！
要升级或卸载scikit-learn安装了python或者conda你不应该使用PIP命令。
升级scikit-learn：conda update scikit-learn
卸载scikit-learn：conda remove scikit-learn
使用pip install -U scikit-learn安装或者使用pip uninstall scikit-learn卸载可能都没有办法更改有conda命令安装的sklearn。
算法选择
sklearn 实现了很多算法，面对这么多的算法，如何去选择呢？其实选择的主要考虑的就是需要解决的问题以及数据量的大小。sklearn官方提供了一个选择算法的引导图。
https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machinelearningmap/index.html
这里提供翻译好的中文版本，供大家参考：