scikit-learn requires: Python (>= 3.9) NumPy (>= 1.19.5) SciPy (>= 1.6.0) joblib (>= 1.2.0) threadpoolctl (>= 3.1.0) Scikit-learn 0.20 was the last version to support Python 2.7 and Python 3.4.scikit-learn 1.0 and later require Python 3.7 or newer. scikit-learn 1.1 and later...
Scikit-learn通过定义统一的Python接口,实现了一系列有监督和无监督的学习算法。 它拥有简化的BSD许可,并在许多Linux发行版本下发布,鼓励学术和商业上的使用。 该库建立在SciPy(科学计算 Python)上,在使用scikit-learn之前必须安装它。科学计算Python包括: NumPy:基于n维数组包 SciPy:科学计算的基础库 Matplotlib:全面的...
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。 代码语言:python 代码运行次数:1 复制 Cloud Studio代码运行 fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler,MinMaxScaler# 特征缩放scaler=StandardScaler()X_scaled=scaler.fit_transform(X)# 特征选择fromsklearn.feature_selectionimportSelectKBest...
scikit-learn.github.ioPublic Scikit-learn website hosted by github blogPublic Hosting the scikit-learn blog. SCSS15CC-BY-4.022133UpdatedJan 6, 2025 administrativePublic Project management related documents for scikit-learn scikit-learn/administrative’s past year of commit activity ...
Scikit-learn 是一个热门且可靠的机器学习库,拥有各种算法,同时也是用于 ML 可视化、预处理、模型拟合、选择和评估的工具。 Scikit-learn 基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 构建,并具有大量用于分类、回归和集群的高效算法。其中包括支持向量机、随机森林、梯度提升、k-means和 DBSCAN。
针对于Python语言开发的Scikit Learn,允许开发者们轻易地将机器学习集成到自己的项目中。我希望通过一个简单的Scikit Learn应用来教会大家学习,如果你刚接触Python,不要感到害怕,本文会有详细的代码注释讲解。 安装 在进行应用展示之前,需要安装Scikit Learn。首先确保下载并安装Python(本文使用Python 3)。除此之外,确保...
使用Scikit-learn中的数据预处理模块进缺失值填充的基本步骤如下: 1.导入数据预处理中的填充模块Imputer,其命令如下: from sklearn.preprocessing import Imputer 2.利用Imputer创建填充对象imp,其命令如下: imp = Imputer(missing_values=‘NaN’, strategy=‘mean’, axis=0) #创建按列均值填充策略对象。 其中对象...
尽管监督机器学习使用scikit-learn,也是在业界实现的最常见的机器学习类型,但大多数数据集通常没有预定义的标签。 首先使用无监督学习算法将没有标签的数据划分成不同的组,然后我们可以为这些组分配标签。 监督学习算法 监督学习算法可用来解决分类和回归问题。你将学到如何实现一些最流行的监督机器学习算法。受欢迎的监...
Scikit-Learn 项目简介 Scikit-Learn 最早是由 David Cournapeau 等人在 2007 年谷歌编程之夏(Google Summer of Code)活动中发起的一个项目,并与 2010 年正式开源,目前归属 INRIA(法国国家信息与自动化研究所)。 项目取名为 Scikit-Learn,也是因为该算法库是基于 SciPy 来进行的构建,而 Scikit 则是 SciPy Kit(...