如今，搭建机器学习模型已不再是高门槛的任务。只要具备一定的人工智能（AI）基础知识和编程能力，几乎每个人都可以动手实现。在众多的编程语言之中，Python 凭借其简洁优雅的语法，已经成为搭建机器学习模型的首选语言。

本文将介绍 10 个常用且实用的单行代码，供大家在进行机器学习建模时参考。

1. 从 CSV 数据集加载 Pandas DataFrame

大多数经典的机器学习模型均以结构化或表格数据为依赖基础。在此类应用场景中，Pandas 库堪称将这类数据加载为 DataFrame 对象的优选工具。该库在处理按行列维度组织的结构化数据方面具有显著优势。因此，当开发者编写机器学习建模程序时，下方这行代码往往会成为初次接触的编程语句。

df = pd.read_csv("path_to_dataset.csv")

在实际应用中，"path_to_dataset.csv" 既可以指向公共数据集的 URL（例如 GitHub 仓库中 CSV 文件的原始链接），也能够表示本地文件系统中的具体路径。

对于 Scikit-learn 这类专业机器学习库而言，其内部通常集成了多种经典样本数据集，以鸢尾花数据集为例，该数据集常用于花卉分类模型的训练与验证。在此类场景下，上述数据加载代码可进一步优化为以下形式，并通过显式参数指定特征列名称：

df = pd.DataFrame(load_iris().data, columns=load_iris().feature_names)

2. 删除缺失值

在实际的数据分析场景中，现实世界的数据集常常会遇到某些属性存在缺失值的问题。尽管可以采用一些估算策略来填充这些缺失值，但在某些情形下，特别是当缺失值的占比较小且不会对整体分析造成影响时，直接删除包含缺失值的记录可能是更为高效的处理方式。

一开始，可能会有人觉得需要通过编写循环来遍历整个数据集，逐行检查并移除包含缺失值的记录。

但在 Pandas 中，情况并非如此，实际上只需一行代码就能完成这项操作：

df_clean = df.dropna()

这里，我们通过 dropna() 函数，从原始的 DataFrame df 中移除所有包含缺失值的行，生成一个干净的数据集 df_clean。

3. 对分类特征进行数字编码

One-Hot Encoding 作为一种常用的分类特征处理技术，其核心原理是为每个类别生成独立的二进制特征维度，通过 1 和 0 来标识数据样本是否属于特定类别。以披萨尺寸这一分类特征为例（包含小、中、大三种规格），经过 One-Hot 编码后将转化为三个独立的二进制特征：small_size、medium_size 和 large_size。

在这种编码方式下，一个 “中等” 尺寸的披萨将被表示为：medium_size 特征值为 1，而 small_size 和 large_size 特征值均为 0。相较于直接使用单一的分类特征（如 size），这种编码策略能够更有效地满足大多数机器学习算法对输入数据格式的要求。

在 Pandas 库中，可以通过调用 get_dummies () 函数便捷地实现这一编码转换过程。

df_encoded = pd.get_dummies(df, drop_first=True)

在上述代码实现中，Pandas 库的 get_dummies () 函数被用于对原始 DataFrame 对象 df 执行 One-Hot 编码转换。值得注意的是，函数调用时设置了 drop_first=True 参数，这一操作会移除编码后特征矩阵中的第一个类别列。通过删除首个类别，可以有效规避多元线性回归分析中常见的多重共线性问题，即虚拟变量陷阱。最终，该函数返回一个全新的 DataFrame 对象 df_encoded，其中包含了经过 One-Hot 编码处理后的所有特征。

4. 拆分数据集以进行训练和测试

在构建机器学习模型的过程中，对原始数据集进行合理拆分是一个关键环节。我们需要把数据集划分为两部分，一部分用于模型的训练，另一部分则用于测试模型的预测能力，以此来评估模型在面对未知数据时的表现。

通过 Scikit-learn 库中的 model_selection 模块，使用 train_test_split () 函数就能轻松完成数据集的拆分工作。

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

在该示例里，原始数据被随机拆分为训练集与测试集。其中，训练集涵盖了 80% 的观测样本，测试集则包含剩下的 20%。通过设置 random_state=42 参数，能够确保每次数据划分的结果保持一致。

5. 初始化并训练 Scikit-learn 模型

在 Scikit-learn 库中，我们可以采用更为简洁高效的方式来构建机器学习模型。不同于传统的分步操作 —— 先初始化模型（如逻辑回归分类器），再调用训练方法，我们可以通过链式调用的方式，在一行代码中同时完成模型的初始化与训练过程：model = LogisticRegression().fit(X_train, y_train)

这种方式简洁高效，既节省了时间，又减少了代码行数。

6. 评估测试数据的模型准确性

在完成机器学习模型的构建与训练之后（使用训练数据集及其对应标签），可通过以下代码简洁地评估该模型在测试数据集上的预测准确率：accuracy = model.score(X_test, y_test)

虽然这种方式能快速预览模型的整体性能，但在实际应用场景中，通常还需要结合其他更复杂的评估指标，以便更全面地了解模型在不同类型数据上的表现。

7. 应用交叉验证

在机器学习领域，交叉验证作为一种系统且严谨的模型评估方法，能够更全面地衡量模型性能，尤其在评估模型面对新数据时的泛化能力方面表现出色。

通过以下代码，我们可以快速便捷地执行交叉验证。只需指定待验证的模型、测试数据、标签以及验证过程中数据的拆分份数：

scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)

在此处，cv=5意味着把数据集均匀划分成 5 个子集，模型会经历 5 轮训练与评估。每一轮中，选取其中 1 个子集作为验证集，剩余 4 个子集则用作训练集。

8. 做出预测

在机器学习模型的实际部署流程中，尽管这一步看似简单，却扮演着至关重要的角色。Scikit-learn 库提供的 predict () 函数能够接收一组测试数据，并输出对应的预测标签：preds = model.predict(X_test)

在模型评估阶段，通常会将预测结果 preds 与测试集的真实标签（ground truth）进行多维度比较，从而客观量化模型的准确性和泛化能力。这种比较可以通过混淆矩阵、精确率、召回率等多种指标展开，形成对模型性能的全面评估。

9. 特征缩放

当不同特征的数值范围存在显著差异时，很多机器学习模型的性能可能会受到影响。这种情况下，将特征缩放到相同的尺度通常有助于改善模型的训练效果。Scikit-learn 库提供的 StandardScaler 能够帮助我们高效地完成这一处理：X_scaled = StandardScaler().fit_transform(X)

具体操作是先移除每个特征的平均值，再将其缩放到单位方差，即让所有特征具有均值为 0、标准差为 1 的分布。

10. 构建预处理和模型训练管道

这种数据预处理技巧不仅实用，而且极具优雅性。当然，其可读性和实用性也取决于你希望在单个管道中封装的流程复杂度。

Scikit-learn 提供的 make_pipeline () 函数能够根据一系列预处理器和模型，自动构建一个 Pipeline 对象：pipe = make_pipeline(StandardScaler(), LogisticRegression()).fit(X_train, y_train)

这行代码通过 Pipeline 将特征缩放、模型初始化与训练过程整合为连贯的工作流，特别适合数据准备和模型训练流程相对简单的场景。

相比之下，以下是一个复杂度更高的管道示例：# An unreasonably complex pipeline

crazy_pipe = make_pipeline(

    SimpleImputer(strategy="constant", fill_value=-1),

    PolynomialFeatures(degree=6, include_bias=True),

    StandardScaler(with_std=False),

    PCA(n_components=8),

    MinMaxScaler(feature_range=(0, 10)),

    SelectKBest(score_func=f_classif, k=4),

    LogisticRegression(penalty="elasticnet", l1_ratio=0.5, solver="saga", max_iter=20000),

    CalibratedClassifierCV(cv=4, method="isotonic")

).fit(X_train, y_train)

在这个复杂的管道中：

SimpleImputer(strategy="constant", fill_value=-1)：使用固定值（如 -1）替换缺失数据；

PolynomialFeatures(degree=6)：生成六阶多项式特征，大幅扩展特征空间；

StandardScaler(with_std=False)：仅对特征进行均值居中处理，不进行标准差缩放；

PCA(n_components=8)：将高维多项式特征压缩为 8 个主成分；

MinMaxScaler(feature_range=(0, 10))：将主成分缩放到 [0, 10] 范围；

SelectKBest(score_func=f_classif, k=4)：使用方差分析（F 检验）选出前 4 个最重要的特征；

LogisticRegression(penalty="elasticnet", l1_ratio=0.5, solver="saga", max_iter=20000)：应用 L1/L2 混合正则化（ElasticNet）并设置异常高的最大迭代次数；

CalibratedClassifierCV(method="isotonic", cv=4)：用 4 折等渗回归对模型输出概率进行校准。

整体来看，这一流程结构复杂且缺乏透明度，使人难以追踪各层估算器对最终结果的具体影响。更重要的是，许多步骤并非必要，反而容易造成模型过度拟合。