Scikit-learn

Scikit – learn简介

Scikit – learn是一款Python机器学习库，适用于数据挖掘和分析，支持多算法，简单高效，适合各层次用户。
使用方式： 点击前往官网

Scikit – learn的主要功能

Scikit – learn具备以下核心功能：

• 提供分类、回归、聚类等多种机器学习算法。
• 具备特征缩放、缺失值处理等数据预处理工具。
• 支持交叉验证、超参数调优等模型选择与评估。
• 通过流水线整合数据处理、训练和评估流程。
• 提供Bagging、随机森林等集成学习算法。
• 支持多输出和多标签分类、回归任务。

Scikit – learn的使用方法

使用Scikit – learn可以按以下步骤进行：

1. 安装：可使用pip（pip install – U scikit – learn）或conda（conda install – c conda – forge scikit – learn）安装。
2. 导入模块：导入scikit – learn及相关模块，如NumPy、Pandas。
3. 加载数据集：可使用内置数据集，也可用Pandas加载自定义CSV文件。
4. 数据预处理：划分训练集和测试集，对数据进行标准化等处理。
5. 训练模型：选择合适模型，如逻辑回归进行训练。
6. 模型评估：用测试集评估模型性能。
7. 预测与保存：对新数据预测，可保存和加载模型。

Scikit – learn的应用场景

该工具在多个领域有广泛应用：

• 数据挖掘：通过聚类算法发现数据分组。
• 数据分析：用降维算法可视化高维数据。
• 分类任务：如垃圾邮件、图像、疾病诊断分类。
• 回归任务：用于房价、股价、销售量预测。
• 聚类分析：基于无监督算法发现数据结构。