1.2 机器学习常用API - Sklearn
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发布时间：2024-09-15 02:00
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时间：2024-10-11 09:20
Sklearn，Python的机器学习首选模块，功能覆盖广泛，包含回归、分类、降维、聚类、模型评估、数据预处理六大核心领域，以及内置数据集、特征选择、模型优化三大辅助模块。具体介绍如下：
回归：Sklearn提供多种回归模型，如线性回归、岭回归、Lasso回归等，用于预测连续值。
分类：包含多种分类算法，如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等，适用于预测离散类别。
降维：用于减少数据维度，如PCA、t-SNE，帮助简化数据结构，提高模型效率。
聚类：Sklearn内置K-means、DBSCAN等算法，用于无监督学习，对数据进行分组。
模型评估：包含准确率、精确率、召回率、F1分数等指标，用于评估模型性能。
数据预处理：提供标准化、归一化、编码等工具，对数据进行必要的预处理。
特征选择：通过RFE、SelectKBest等方法，从大量特征中筛选重要特征，优化模型。
模型优化：利用交叉验证技术，调整模型参数，提升模型性能。
内置数据集：Sklearn自带的测试集，用于模型训练和验证。
了解这些模块，对学习机器学习至关重要，能助你更高效地进行数据分析与预测。
若想深入了解数据工程操作，请查看相关资料，后续文章将介绍机器学习操作的细节。
