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Scikit-learn_Scikit-learn概述

Scikit-learn的官方文档

一.Scikit-learn的功能分类

  1. 分类
  2. 回归
  3. 聚类
  4. 数据降维
  5. 模型选择
  6. 数据预处理

二.Scikit-learn的子模块

  • linear_model：线性模型子模块
  • cluster：聚类子模块
  • neighbors：近邻算法子模块
  • discriminant_analysix：线性和二次判别分析子模块
  • kernel_ridge：内核岭回归子模块
  • svm：支持向量机子模块
  • gaussian_process：高斯过程子模块
  • cross_decomposition：交叉分解子模块
  • naive_bayes：朴素贝叶斯子模块
  • tree：决策树子模块
  • ensemble：集成子模块
  • multiclass：多类和多标签分类算法子模块
  • feature_seletion：特征选择算法子模块
  • semi_supervised：半监督学习子模块
  • isotonic：等式回归子模块
  • calibration：概率校正子模块
  • neural_network：神经网络子模块
  • mixture：混合模型算法子模块
  • manifold：流形学习子模块
  • decomposition：成分分析子模块
  • datasets：加载和获取数据集的子模块
  • utils：工具函数子模块
  • preprocessing：预处理数据子模块
  • model_selection：模型选择子模块
  • metrics：模型评估指标子模块
  • feature_extraction：特征提取子模块
  • pipeline：链式评估器（管道）和特征联合
  • impute：缺失值插补的转换器子模块
  • random_projection：随机投影子模块
  • kernel_approximation：内核近似子模块
  • inspection：模型检查子模块
  • compose：使用转换器构建复合模型的元评估器子模块
  • covariance：协方差估计子模块
  • dummy：Dummy评估器子模块

三.安装和导入

pip install scikit-learn

from sklearn import datasets
from sklearn.datasets import load_digits

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