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标题: Scikit-learn方法使用总结 [打印本页]
作者: 2744557306 时间: 2023-8-19 17:08
标题: Scikit-learn方法使用总结
Scikit-learn库提供了多个方法和函数，用于数据预处理、特征工程、模型选择、训练和评估等机器学习任务。下面是对Scikit-learn中一些常用方法的总结：
- 数据预处理方法（Preprocessing Methods）：
6 h) U0 [: _5 R7 P
- StandardScaler：对数据进行标准化处理，使得特征的均值为0，方差为1。
- MinMaxScaler：将数据缩放到指定的最小值和最大值之间，常用于将特征归一化到给定范围。
- Imputer：用指定的策略（如平均值、中位数）填补缺失值。
- OneHotEncoder：将分类特征编码为二进制的独热向量，适用于处理离散型特征。
- LabelEncoder：将分类特征编码为连续的整数标签。
- PolynomialFeatures：将特征集进行多项式扩展，增加非线性特征。4 E0 z& `$ g5 r
- 特征选择和降维方法（Feature Selection and Dimensionality Reduction Methods）：
6 c6 a4 j. O$ Z
- SelectKBest：根据指定的统计测试选择k个最佳特征。
- PCA：使用主成分分析进行特征降维。
- RFE：递归特征消除，通过逐步删除不重要的特征来选择子集。
- SelectFromModel：基于模型的特征选择，根据模型的重要性选择子集。% V- Z0 L1 X. ]5 Q* o3 l
- 模型选择和评估方法（Model Selection and Evaluation Methods）：; H2 o4 M O4 ^% j4 P+ u: W
- train_test_split：将样本数据集划分为训练集和测试集。
- cross_val_score：进行交叉验证评估模型性能。
- GridSearchCV：基于网格搜索，对模型的超参数进行调优。
- classification_report：输出分类模型的准确率、召回率、F1值等指标。
- confusion_matrix：计算分类模型的混淆矩阵。. H9 _5 m" B! x9 k. N
- 机器学习模型方法（Machine Learning Model Methods）：
$ _; M* O/ E7 M' b& `$ L
- fit：用训练数据对模型进行训练。
- predict：对新的数据样本进行预测。
- score：对模型在测试数据上进行评估。
- feature_importances_：获取模型中特征的重要性或权重。' _3 e1 ?" \- ^. ?
这些方法只是Scikit-learn库中的一部分，更多方法总结在下文的pdf中
8 p! W J- e, ]4 T$ C& l( _) [' P0 u9 j* Y* c% g. }, A
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Scikit-learn使用总结.pdf
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