10 个 Python 单行代码搞定 Scikit-learn 任务，效率提升 80%!

你是否厌倦了写冗长的代码？这 10 个 Python 单行代码将帮你搞定 80% 的 Scikit-learn 任务！由 KDnuggets 技术编辑兼内容专家 Kanwal Mehreen 于 2025 年 3 月 5 日发布。

我知道，有时候写简洁的代码会让人感觉像是一种负担，但相信我，这不仅是一种好习惯，还能帮助你在代码库增长时更好地理解它。尽量让你的代码简单而简短，这不仅关乎美观，更关乎效率和清晰度。

我们将介绍 10 个 Python 单行代码，它们将处理你在 Scikit-learn 中的大部分任务。如果你还不熟悉，Scikit-learn（又称 sklearn）是一个免费开源的 Python 机器学习库，它让构建机器学习模型变得非常简单。它的易用性使其成为大多数开发者的首选。

现在，让我们逐一看看这些单行代码。这些代码片段非常适合：

• 快速实验或基准测试
• 简化重复性任务
• 在编写详细代码之前进行原型设计

1. 一行代码导入 Scikit-learn 模块
在你做任何事情之前，你需要导入要使用的工具。为什么还要写单独的导入语句呢？一行搞定！

from sklearn import datasets, model_selection, preprocessing, metrics, svm, decomposition, pipeline

这一行代码一次性导入了最常用的 Scikit-learn 模块，让你的工作空间设置更整洁高效。

2. 加载 Iris 数据集
Iris 数据集是机器学习的“Hello World”。用 Scikit-learn，你可以用一行代码加载它：

X, y = datasets.load_iris(return_X_y=True)

这直接将数据集分为特征（X）和目标标签（y），使其立即可以使用。

3. 将数据分为训练集和测试集
将数据分为训练集和测试集是任何机器学习工作流程的第一步。以下是如何用一行代码实现：

X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

这将创建一个 80/20 的分割，80% 的数据用于训练，20% 用于测试。random_state 确保每次运行代码时结果一致。

4. 标准化特征
标准化特征（均值为 0，标准差为 1）是许多机器学习模型的必备步骤，尤其是 SVM、PCA 或 k-means 等模型。你可以用一行代码缩放数据：

X_train_scaled = preprocessing.StandardScaler().fit_transform(X_train)

这会在训练数据上拟合缩放器并同时转换它，让你的模型训练更有效。

5. 使用 PCA 降维
如果你的特征太多，使用 PCA 降维会让你的生活更轻松。你可以用一行代码应用它：

X_reduced = decomposition.PCA(n_components=2).fit_transform(X)

这行代码将你的特征空间减少到 2 个主成分，特别适合可视化或减少数据集中的噪声。

6. 训练一个 SVM 分类器
用 Scikit-learn 训练一个 SVM 分类器非常简单：

svm_model = svm.SVC(kernel='linear', C=1.0, random_state=42).fit(X_train,y_train)

这一行代码创建了一个带有线性核的 SVM，并在标准化后的训练数据上训练它。C 是正则化参数（较小的值 = 更平滑的边界）。

7. 生成混淆矩阵
混淆矩阵为你提供了分类结果在所有类别中的详细分析：

conf_matrix = metrics.confusion_matrix(y_test, svm_model.predict(X_test))

输出：

array([[10,  0,  0],  
       [ 0,  9,  0],  
       [ 0,  0, 11]])

这行代码将测试标签与预测标签进行比较，并输出一个显示真/假阳性和阴性的矩阵。

8. 进行交叉验证
想确保你的模型在未见数据上表现良好吗？使用交叉验证：

cv_scores = model_selection.cross_val_score(svm_model, X, y, cv=5)

输出：

array([0.96666667, 1.        , 0.96666667, 0.96666667, 1.        ])

9. 打印分类报告
分类报告为每个类别提供了详细指标，如精确率、召回率和 F1 分数：

print(metrics.classification_report(y_test, svm_model.predict(X_test)))

这行代码会打印出你需要了解的关于模型在每个类别上表现的所有信息。

10. 创建预处理和模型管道
管道通过将预处理和建模结合到一个步骤中，让你的工作流程更整洁：

pipeline_model = pipeline.Pipeline([('scaler', preprocessing.StandardScaler()), ('svm', svm.SVC())]).fit(X_train, y_train)

这行代码构建了一个管道，标准化数据并在一行代码中训练 SVM 模型。

虽然这些单行代码不会取代生产中的完整工作流程或详细管道，但它们会帮助你更快地进行实验并编写更简洁的代码。以下是一些推荐资源：

• Scikit-learn 文档：官方文档充满了示例和解释
• Kaggle 的机器学习入门：一个适合初学者的教程系列
• 《Hands-On Machine Learning with Scikit-learn, Keras, and TensorFlow》：任何认真对待机器学习的人的必读书籍

在你的项目中试试这些代码片段吧！告诉我你最喜欢哪一个，或者分享你最喜欢的 Scikit-learn 单行代码！