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sklearn机器学习包常用函数（连载）

做机器学习案例时，每个案例都会用到sklearn中不同的函数，导包时真的很头大！！！到底用哪个？为什么有的是model_selection?有的是feature_selection?有的是feature_extraction?有的是processing?本文就是为了解决自己的这个问题而写。（挖了好大一个坑欸）

第一部分：收集整理函数名（完成）
第二部分：每个函数的作用（择日填坑✌）
第三部分：每个函数的应用场景（择日填坑✌）
参考：https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html#user-guide

sklearn包括以下内容：

一、监督学习
广义线性模型
支持向量 
最近邻 
高斯过程 
交叉分解 
朴素贝叶斯 
决策树 
集成方法  
多类与多标签 
神经网络（有监督）

sklearn机器学习包常用函数（连载）_第1张图片

二、非监督学习
高斯混合模型
流形学习
聚类
矩阵分解
协方差估计
异常检测
密度估计
神经网络模型（无监督）

sklearn机器学习包常用函数（连载）_第2张图片

三、模型选择与评估
交叉验证
调整估计器的超参数
模型评估

sklearn机器学习包常用函数（连载）_第3张图片

四、检验
依赖图

sklearn机器学习包常用函数（连载）_第4张图片

五、数据集转换
评估器合并
特征提取
预处理数据
缺失值插补
无监督降维
预测目标y的转换

sklearn机器学习包常用函数（连载）_第5张图片

六、数据集加载工具
小型标准数据集
较大数据集
随机样本生成器
下载数据集

sklearn机器学习包常用函数（连载）_第6张图片文章里大图放不下，拆成小图，若有需要全图的小伙伴，
评论里留联系方式哦

sklearn机器学习包常用函数（连载）_第7张图片

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