sklearn中包含众多数据预处理和特征工程相关的模块,虽然刚接触sklearn时,大家都会为其中包含的各种算法的广度深度所震惊,但其实sklearn六大板块中有两块都是关于数据预处理和特征工程的,两个板块互相交互,为建模之前的全部工程打下基础。 模块preprocessing:几乎包含数据预处理的所有内容 模块Impute:填补缺失值专用 模块fe...
Keras: 它不是一个独立的工具箱,更像是一个方便的“说明书”,可以让你更容易地使用TensorFlow或者其他一些工具箱。它让盖房子变得简单一些。 Scikit-learn: 这个工具箱专门用来盖一些比较简单的“小房子”。如果你只需要盖个小棚子,它就足够用了。它比较容易学习,适合初学者。 总的来说,这四个工具箱各有各的优...
Keras是一个在Python中使用的高级神经网络库,它运行在TensorFlow之上。Keras的设计理念是“用户友好,模块化,易于扩展”,这使得Keras对于初学者非常友好。然而,对于一些复杂的模型,Keras可能没有TensorFlow和PyTorch那么强大。 4.Scikit-learn:Scikit-learn是一个广泛用于统计建模和机器学习的Python库。它提供了大量的监督学...
TensorFlow和PyTorch都是较为流行的深度学习框架,但它们的易用性略有不同。TensorFlow的API较为复杂,学习曲线较陡峭,但它的文档和教程非常丰富。相比之下,PyTorch的API更加直观和易于理解,使得初学者更容易上手。Scikit-learn和Keras则提供了更简单的API,使得机器学习变得更加容易。 性能 在性能方面,TensorFlow和PyTorch...
scikit-learn是一个开源的Python机器学习库,专注于提供简单且高效的工具来进行数据挖掘和数据分析。它支持监督学习和无监督学习,并提供了一系列算法,如分类、回归、聚类、降维等。 官网链接: scikit-learn keras: Keras是一个高层神经网络API,它能够以TensorFlow、CNTK或Theano为后端运行。Keras的设计初衷是便于快速实...
我在Keras 上实现并训练了一个多类卷积神经网络。所得测试精度为 0.9522。然而,当我使用 scikit-learn 中的 precision_score 计算准确度时,我得到 0.6224。这是我所做的: X_train = X[:60000, :, :, :] X_test = X[60000:, :, :, :] y_train = y[:60000, :] y_test = y[60000:, :]prin...
而提供学习算法的模组就被命名为 scikit-learn。它与 Python 世界另一大算法框架——TensorFlow 的主要区别是:TensorFlow 更底层。而 SciKit-learn 提供了执行机器学习算法的模块化方案,很多算法模型直接就能用。 Keras keras是一个最低限度的、模块化的神经网络库,可以使用Theano或TensorFlow作为后端。Keras最主要的用户...
Scikit-Learn基于SciPy的机器学习库 Keras类库为深度学习模型提供了一个包装类(Wrapper),将Keras的深度学习模型包装成Scikit-Learn中的分类或者回归模型,以便方便地使用Scikit-Learn中的方法和函数。对深度学习模型的包装是通过KerasClassifier (用于分类模型)和KerasRegressor(用于回归模型)来实现的。
Keras是深度学习领域的类库,侧重深度学习。只专注于快捷地定义和构建深度学习模型。Scikit-Learn也是一个机器学习类库,基于SciPy,主要用于高效数值计算,它是一个功能相对齐全的通用机器学习库,提供很多在开发深度学习模型时也非常有帮助的方法,如用于选择模型和对模型调优的方法。