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pip install scipy-1.13.0-cp312-cp312-win_amd64.whl pip install scikit_learn-1.4.2-cp312-cp312-win_amd64.whl 最后输入pip3 list 完成
https://scikit-learn.org/stable/index.html 官方中文版:http://sklearn.apachecn.org/#/ 莫烦课程:https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/sklearn/ Scikit-Learn高清全景图:http://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/index.html 数据集:http://scikit-learn.org/stable...
安装 pip install -U scikit-learn Demo 通过使用sklearn包中的决策树DecisionTreeclassifier算法实现简单预测 importsklearnfromsklearnimporttree feature=[[178,1],[155,0],[177,0],[165,0],[169,11,[160,0]]# 训练数据label=['man','woman','man','woman','man','woman']# 性别分类clf=tree.Dec...
使用scikit-learn 函数规范化数据 您可以使用 scikit-learn preprocessing.normalize()函数来规范化类似数组的数据集。 normalize()函数将向量单独缩放为单位范数,使向量的长度为 1。默认范数是 L2,也称为欧几里得范数。 L2 范数公式是每个值的平方和的平方根。
#以SVM为例,以下是使用Scikit-learn进行模型训练和预测的代码X=[[0,0],[1,1]]y=[0,1]clf=svm.SVC()clf.fit(X,y)print(clf.predict([[2.,2.]])) 效果评估和模型选择 Scikit-learn也提供了一套完善的模型评估和选择工具,包括交叉验证、网格搜索和多种评估指标。
广泛的机器学习算法:Scikit-learn包含了众多的机器学习算法,涵盖了监督学习、无监督学习、半监督学习等各种领域。 丰富的数据预处理功能:Scikit-learn提供了多种数据预处理方法,如特征缩放、特征选择、数据清洗等,帮助用户准备好用于训练的数据集。 模型评估与选择:Scikit-learn提供了多种模型评估和选择的指标和工具,帮助...
1、scikit-learn 简介 scikit-learn (sklearn) 是基于 Python 语言的机器学习工具。 是简单高效的数据挖掘和数据分析工具 可供大家在各种环境中重复使用 建立在 NumPy ,SciPy 和 matplotlib 上 开源,可商业使用 - BSD许可证 sklearn可以实现数据预处理、分类、回归、降维、模型选择等常用的机器学习算法。sklearn是...
Scikit-learn是一个开源Python库,它使用统一的接口实现了一系列机器学习、预处理、交叉验证和可视化算法。 基本示例from sklearn import neighbors, datasets, preprocessing from sklearn.model_selection impor…
深入解析Python机器学习库Scikit-Learn的应用实例 随着人工智能和数据科学领域的迅速发展,机器学习成为了当下最炙手可热的技术之一。而在机器学习领域,Python作为一种功能强大且易于上手的编程语言,拥有庞大的生态系统和丰富的机器学习库。其中,Scikit-Learn作为Python中一个重要的机器学习库,包含了许多常用的机器学习算法和...