现在tensorflow和mxnet很火，是否还有必要学习scikit-learn等框架？

现在深度学习框架如TensorFlow和PyTorch（MXNet虽然也不错，但在目前的流行度上可能略逊一筹）确实非常火爆，它们在处理大规模数据、构建复杂神经网络方面展现出了强大的能力。这让很多人产生一个疑问：在这些深度学习巨头的阴影下，像Scikitlearn这样的传统机器学习框架还有学习的必要吗？

我的答案是：绝对有必要，而且在我看来，学习Scikitlearn是深入理解和掌握机器学习领域不可或缺的一步。 别被深度学习的“高大上”光环迷惑了，传统的机器学习方法在很多场景下依然是解决问题的最优选择，而Scikitlearn正是这些方法的集大成者。

下面我来详细说说为什么：

1. 机器学习的基石：Scikitlearn是传统机器学习的“瑞士军刀”

首先，我们需要明确一点：深度学习只是机器学习的一个分支，而不是全部。 深度学习擅长处理非结构化数据（如图像、文本、语音）并从中自动提取特征，但对于结构化数据、小样本学习、模型可解释性要求高等场景，传统的机器学习算法往往表现更佳，也更高效。

Scikitlearn正是这样一个“全能选手”，它集成了：

经典的监督学习算法： 线性回归、逻辑回归、支持向量机 (SVM)、决策树、随机森林、梯度提升树 (如XGBoost, LightGBM的接口)、K近邻 (KNN)、朴素贝叶斯等。
经典的无监督学习算法： K均值聚类、DBSCAN、主成分分析 (PCA)、独立成分分析 (ICA)、tSNE 等。
模型评估与选择工具： 交叉验证、网格搜索、管道 (Pipeline) 等。
数据预处理工具： 特征缩放（标准化、归一化）、缺失值填充、独热编码等。

这些算法构成了机器学习的“基本功”。如果你连这些基础算法的原理、优缺点、适用场景都不是很清楚，直接跳到TensorFlow/PyTorch，就像还没学会加减乘除就想学微积分一样，会非常吃力，也很容易陷入“调参怪圈”，而不知道问题的根源在哪里。

2. 深度学习的“前置处理”：Scikitlearn是不可或缺的预处理工具

即便你的最终目标是构建深度学习模型，Scikitlearn依然扮演着至关重要的角色。在将数据喂给深度学习模型之前，通常需要进行一系列的预处理步骤，而Scikitlearn提供了非常强大且易用的工具：

特征工程： 很多时候，原始数据并不能直接用于深度学习模型。你需要手动进行特征提取、特征组合、特征转换等。Scikitlearn的各种预处理器（如`StandardScaler`, `MinMaxScaler`, `OneHotEncoder`, `PolynomialFeatures`）能极大地简化这个过程。
降维： 对于高维数据，PCA等降维技术可以在降低模型复杂度的同时，保留大部分信息，这对于深度学习模型训练的效率和效果都有积极影响。
数据划分： 训练集、验证集、测试集的划分是机器学习模型评估的基础，Scikitlearn的`train_test_split`函数非常便捷。
模型选择与基线建立： 在投入大量资源构建复杂的深度学习模型之前，先用Scikitlearn训练一个简单的传统模型（如逻辑回归、随机森林）作为基线，可以快速了解数据的潜在模式，判断问题难度，并为深度学习模型提供一个性能参考。如果一个简单的逻辑回归模型就能达到80%的准确率，那么投入巨大精力构建一个复杂的CNN可能就不如优化传统特征或者调整传统模型来得更高效。

可以说，Scikitlearn是构建一个完整、健壮的机器学习流程的“粘合剂”。

3. 可解释性与效率：在特定场景下，传统模型更胜一筹

深度学习模型（尤其是深度神经网络）往往被认为是“黑箱”，其决策过程难以解释。而许多传统机器学习模型，如线性模型、决策树、逻辑回归，其可解释性相对较强，这在金融风控、医疗诊断、法律法规等对模型可解释性有严格要求的领域至关重要。

此外，对于小样本数据集，深度学习模型由于参数众多，容易过拟合，表现往往不如那些参数较少的传统模型。例如，当你的数据集只有几百或几千个样本时，训练一个几百万参数的深度神经网络很可能效果非常差。这时，一个基于少量特征工程的随机森林或SVM可能能取得更好的结果。

效率也是一个重要考量。 训练一个复杂的深度学习模型可能需要GPU数小时甚至数天，而一个精心调优的Scikitlearn模型可能在CPU上几分钟就能完成训练，这对于快速迭代和验证想法来说，效率优势是巨大的。

4. 学习曲线与生态系统

平缓的学习曲线： 相较于TensorFlow/PyTorch繁杂的API、概念（如计算图、梯度、Session、Module、DataLoader等）和哲学，Scikitlearn的API设计更加简洁统一，遵循“Estimator”的模式，学习门槛相对较低，更容易上手。
丰富的生态系统： Scikitlearn与NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy等Python科学计算库无缝集成，形成了一个强大而成熟的生态系统。你可以轻松地在Pandas DataFrame上进行数据处理，然后直接将数据喂给Scikitlearn模型进行训练和预测。

5. 深度学习框架并非万能

虽然TensorFlow和PyTorch功能强大，但它们也并非万能。

复杂性： 掌握这些框架需要投入大量时间和精力去理解其底层原理和抽象概念。
计算资源： 深度学习模型的训练通常需要强大的计算资源（GPU），这对于初学者或资源有限的人来说可能是一个障碍。
“过度工程”： 有时，过于复杂的问题会吸引人们倾向于使用最先进、最复杂的工具，结果却可能“杀鸡用了牛刀”，事倍功半。

总结：投资Scikitlearn，是为你的机器学习之路打下坚实基础

学习Scikitlearn并非“落伍”，而是为你的机器学习技能树添加最重要的一层根基。

打基础： 它是理解各种机器学习算法原理、工作方式的最佳起点。
拓宽视野： 它让你认识到并非所有问题都适合用深度学习解决，了解并掌握传统机器学习方法的优势和局限性。
提升效率： 它能在很多场景下提供更快捷、更轻便的解决方案。
连接未来： 即使你最终深入研究深度学习，Scikitlearn提供的预处理、评估工具也是必不可少的助手。

我的建议是：

1. 先掌握Scikitlearn： 熟悉其中的核心算法、数据预处理流程、模型评估方法。能够独立运用Scikitlearn解决一些结构化数据的问题。
2. 再转向深度学习框架： 在有了坚实的机器学习基础后，再去学习TensorFlow或PyTorch，你会发现它们的学习曲线会平缓很多，理解也更深刻。你就能更明智地选择在什么时候使用哪个框架，如何将它们有机地结合起来。

所以，请放心大胆地去学习Scikitlearn吧！它绝对是你机器学习旅程中一笔宝贵的财富，而不是一个过时的选项。

网友意见

Scikit-learn和TensorFlow之间有很多显著差异，非常有必要同时了解它们。

区别1：对于数据的处理哲学不同导致了功能不同

Scikit-learn(sklearn)的定位是通用机器学习库，而TensorFlow(tf)的定位主要是深度学习库。一个显而易见的不同：tf并未提供sklearn那种强大的特征工程，如维度压缩、特征选择等。究其根本，我认为是因为机器学习模型的两种不同的处理数据的方式：

• 传统机器学习：利用特征工程(feature engineering)，人为对数据进行提炼清洗
• 深度学习：利用表示学习(representation learning)，机器学习模型自身对数据进行提炼

上图直观的对比了我们提到的两种对于数据的学习方式，传统的机器学习方法主要依赖人工特征处理与提取，而深度学习依赖模型自身去学习数据的表示。这两种思路都是现行并存的处理数据的方法，更加详细的对比可以参考： 人工智能（AI）是如何处理数据的？

sklearn更倾向于使用者可以自行对数据进行处理，比如选择特征、压缩维度、转换格式，是传统机器学习库。而以tf为代表的深度学习库会自动从数据中抽取有效特征，而不需要人为的来做这件事情，因此并未提供类似的功能。

区别2：模型封装的抽象化程度不同，给与使用者自由度不同

sklearn中的模块都是高度抽象化的，所有的分类器基本都可以在3-5行内完成，所有的转换器(如scaler和transformer)也都有固定的格式。这种抽象化限制了使用者的自由度，但增加了模型的效率，降低了批量化、标准化的的难度(通过使用pipeline)。

       clf = svm.SVC() # 初始化一个分类器 clf.fit(X_train, y_train) # 训练分类器 y_predict = clf.predict(X_test) # 使用训练好的分类器进行预测     

而tf不同，虽然是深度学习库，但它有很高的自由度。你依然可以用它做传统机器学习所做的事情，代价是你需要自己实现算法。因此用tf类比sklearn不适合，封装在tf等工具库上的keras[2]才更像深度学习界的sklearn。

从自由度角度来看，tf更高；从抽象化、封装程度来看，sklearn更高；从易用性角度来看，sklearn更高。

区别3：针对的群体、项目不同

sklearn主要适合中小型的、实用机器学习项目，尤其是那种数据量不大且需要使用者手动对数据进行处理，并选择合适模型的项目。这类项目往往在CPU上就可以完成，对硬件要求低。

tf主要适合已经明确了解需要用深度学习，且数据处理需求不高的项目。这类项目往往数据量较大，且最终需要的精度更高，一般都需要GPU加速运算。对于深度学习做“小样”可以在采样的小数据集上用keras做快速的实验，没了解的过朋友看一下keras的示例代码，就可以了解为什么keras堪比深度学习上的sklearn了。

       model = Sequential() # 定义模型 model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100)) # 定义网络结构 model.add(Dense(units=10, activation='softmax')) # 定义网络结构 model.compile(loss='categorical_crossentropy', # 定义loss函数、优化方法、评估标准               optimizer='sgd',               metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32) # 训练模型 loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128) # 评估模型 classes = model.predict(x_test, batch_size=128) # 使用训练好的数据进行预测     

总结

不难看出，sklearn和tf有很大区别。虽然sklearn中也有神经网络模块，但做严肃的、大型的深度学习是不可能依靠sklearn的。虽然tf也可以用于做传统的机器学习、包括清理数据，但往往事倍功半。

更常见的情况下，可以把sklearn和tf，甚至keras结合起来使用。sklearn肩负基本的数据清理任务，keras用于对问题进行小规模实验验证想法，而tf用于在完整的的数据上进行严肃的调参(炼丹)任务。

而单独把sklearn拿出来看的话，它的文档做的特别好，初学者跟着看一遍sklearn支持的功能大概就对机器学习包括的很多内容有了基本的了解。举个简单的例子，sklearn很多时候对单独的知识点有概述，比如简单的异常检测(2.7. Novelty and Outlier Detection)。因此，sklearn不仅仅是简单的工具库，它的文档更像是一份简单的新手入门指南。

因此，以sklearn为代表的传统机器学习库（如瑞士军刀般的万能但高度抽象），和以tf为代表的自由灵活更具有针对性的深度学习库（如乐高般高度自由但使用繁琐）都是机器学习者必须要了解的工具。

工具是死的，人是活的。虽然做技术的一大乐趣就是造轮子，但不要把自己绑在一个轮子上，这样容易被碾死在滚滚向前的科技巨轮之下。

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[1] Log Analytics With Deep Learning and Machine Learning - XenonStack

[2] Keras Documentation

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