Scikit-learn是基于NumPy、SciPy和Matplotlib的开源Python机器学习包,它封装了一系列数据预处理、机器学习算法、模型选择等工具,是数据分析师首选的机器学习工具包。 自2007年发布以来,Scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了,Scikit-learn简称sklearn,支持包括分类、回归、降维和聚类四大机器学习算法,还包括了特征提取...
Scikit-learn的命名来源于其构建基础,即基于SciPy构建而成的机器学习库,Scikit是SciPy Kit的缩写,意为SciPy衍生的工具套件。Scikit-learn是机器学习领域中最完整、最具影响力的算法库之一。它建立在Python科学计算的基础上,依赖于NumPy、SciPy和matplotlib等库,并提供了大量的机器学习算法实现。 一、Scikit-learn官网简介...
线性回归 线性回归是一种基本的机器学习算法，用于预测一个连续值。Scikit-learn中的LinearRegression类可以很方便地实现线性回归。from sklearn.linear_model import LinearRegressionimport numpy as np# 示例数据X = np.array([[1], [2], [3], [4]]) # 特征y = np.array([1, 3, 2, 5]) # ...
Scikit-learn是目前机器学习领域最完整、同时也是最具影响力的算法库。它基于Numpy, Scipy和matplotlib,包含了大量的机器学习算法实现,包括分类、回归、聚类和降维等,还包含了诸多模型评估及选择的方法。Scikit-learn的API设计的非常清晰,易于使用和理解,适合于新手入门,同时也满足了专业人士在实际问题解决中的需求。 1.2...
1. Scikit-learn库概述 1.1 定义 Scikit-learn是一个开源的机器学习工具包,由丰富的统计和机器学习算法构成,旨在成为Python数据科学生态系统中的核心组件之一。它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib等库的基础上,为用户提供了简单而强大的工具来处理各种数据分析任务。
Scikit-learn是一个用于机器学习的Python库,它提供了丰富的工具和算法,用于数据预处理、特征选择、模型选择与评估、模型训练与预测等任务。它是Python生态系统中最受欢迎和广泛使用的机器学习库之一。 机器学习是一种人工智能的分支,它通过构建和训练模型,使计算机能够从数据中学习和推断,并用于预测、分类、聚类等任务。
SciPy:科学计算的基础库 Matplotlib:全面的2D / 3D绘图 IPython:增强的交互式控制台 Sympy:符号数学 Pandas:数据结构和分析 SciPy相关的扩展或模块通常被称作为SciKits。本身而言,该模块提供了机器学习算法,便被命名为scikit-learn。 Scikit-learn库的愿景是有很高的稳健性,并为实际系统中的使用提供所需的支持。这意味...
我们使用scikit-learn 库的SVC 类,创建一个支持向量机(SVM)模型对象。 >>> from sklearn.svm import SVC>>> svc = SVC(kernel='linear') 创建一个支持向量机模型对象 svc,并使用线性核函数进行分类。 4.1.3 朴素贝叶斯 使用scikit-learn 库的GaussianNB 类,创建一个朴素贝叶斯模型对象...
Scikit-Learn简称sklearn,是一个开源的Python机器学习库,它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib之上。自2007年发布以来,已经成为Python重要的机器学习库。其包括分类、回归、降维和聚类四大机器学习算法,还包括了特征提取、数据处理和模型评估三大模块。 Scikit-Learn的设计目标之一是提供简单一致的API,使得机器学习任务变得更加容...