資訊專欄INFORMATION COLUMN
python from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 創(chuàng)建標準化器 scaler = StandardScaler() # 標準化數(shù)據(jù) X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test)2. 選擇模型 sklearn提供了許多常用的機器學習算法，例如線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機森林等。選擇哪種算法取決于你的數(shù)據(jù)和任務(wù)類型。下面是一個簡單的例子，演示如何使用sklearn訓練一個線性回歸模型：
python from sklearn.linear_model import LinearRegression # 創(chuàng)建線性回歸模型 model = LinearRegression() # 訓練模型 model.fit(X_train, y_train) # 預(yù)測結(jié)果 y_pred = model.predict(X_test)3. 交叉驗證 為了評估模型的性能，通常需要使用交叉驗證。sklearn提供了許多常用的交叉驗證方法，例如K折交叉驗證、留一交叉驗證等。下面是一個簡單的例子，演示如何使用sklearn進行K折交叉驗證：
python
from sklearn.model_selection import KFold
# 創(chuàng)建K折交叉驗證器
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)
# 進行交叉驗證
for train_index, test_index in kf.split(X):
X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
# 訓練模型
model.fit(X_train, y_train)
# 評估模型
score = model.score(X_test, y_test)
print(f"Score: {score}")
4. 超參數(shù)調(diào)優(yōu)
sklearn提供了許多常用的超參數(shù)調(diào)優(yōu)方法，例如網(wǎng)格搜索、隨機搜索等。下面是一個簡單的例子，演示如何使用sklearn進行網(wǎng)格搜索：
python
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
# 創(chuàng)建SVM模型
model = SVC()
# 定義超參數(shù)空間
param_grid = {
"C": [0.1, 1, 10],
"kernel": ["linear", "rbf", "poly"]
}
# 創(chuàng)建網(wǎng)格搜索器
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5)
# 進行網(wǎng)格搜索
grid_search.fit(X, y)
# 輸出最佳參數(shù)和得分
print(f"Best params: {grid_search.best_params_}")
print(f"Best score: {grid_search.best_score_}")
總結(jié)
在本文中，我們介紹了一些常用的sklearn編程技術(shù)，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、選擇模型、交叉驗證和超參數(shù)調(diào)優(yōu)。這些技術(shù)可以幫助你更好地使用sklearn，構(gòu)建和訓練更好的機器學習模型。如果你想深入了解sklearn，請查看官方文檔和示例代碼。
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摘要：簡介自年發(fā)布以來，已經(jīng)成為重要的機器學習庫了。簡稱，支持包括分類回歸降維和聚類四大機器學習算法。利用這幾大模塊的優(yōu)勢，可以大大提高機器學習的效率。已經(jīng)封裝了大量的機器學習算法，包括和。 Sklearn簡介 自2007年發(fā)布以來，scikit-learn已經(jīng)成為Python重要的機器學習庫了。scikit-learn簡稱sklearn，支持包括分類、回歸、降維和聚類四大機器學習算法。還包...
摘要：貢獻者飛龍版本最近總是有人問我，把這些資料看完一遍要用多長時間，如果你一本書一本書看的話，的確要用很長時間。為了方便大家，我就把每本書的章節(jié)拆開，再按照知識點合并，手動整理了這個知識樹。 Special Sponsors showImg(https://segmentfault.com/img/remote/1460000018907426?w=1760&h=200); 貢獻者：飛龍版...
摘要：隨著時代的到來及物聯(lián)網(wǎng)概念的日益受到人們的關(guān)注，機器學習正逐步應(yīng)用于科技生活生產(chǎn)各個領(lǐng)域。今天我們就為介紹機器學習中常用到的一個第三庫，它是屬于的第三方庫，今天的講解也是基于來進行講解的。 隨著AI時代的到來及物聯(lián)網(wǎng)概念的日益受到人們的關(guān)注，機器學習正逐步應(yīng)用于科技、生活生產(chǎn)各個領(lǐng)域。今天我們就為介紹機器學習中常用到的一個第三庫Sklearn，它是屬于python的第三方庫，今天的講解...
摘要：隨著時代的到來及物聯(lián)網(wǎng)概念的日益受到人們的關(guān)注，機器學習正逐步應(yīng)用于科技生活生產(chǎn)各個領(lǐng)域。今天我們就為介紹機器學習中常用到的一個第三庫，它是屬于的第三方庫，今天的講解也是基于來進行講解的。 隨著AI時代的到來及物聯(lián)網(wǎng)概念的日益受到人們的關(guān)注，機器學習正逐步應(yīng)用于科技、生活生產(chǎn)各個領(lǐng)域。今天我們就為介紹機器學習中常用到的一個第三庫Sklearn，它是屬于python的第三方庫，今天的講解...
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