best_model = grid_search.best_estimator_ 以上只是使用Scikit-learn进行机器学习的一般步骤,具体步骤可能因任务而异。Scikit-learn提供了丰富的工具和函数,可以根据具体需求进行选择和使用。 附录
from sklearn.decomposition import PCA pca = PCA(n_components=2) pca.fit(X_train) X_train_reduction = pca.transform(X_train) X_test_reduction = pca.transform(X_test) 逻辑回归 from sklearn.linear_model import LogisticRegression SVM from sklearn.svm import LinearSVC 使用多项式核函数的SVM from...
scikit-learn常用库与函数整理 需要提前导入的库: numpy import numpy as np 绘图 import matplotlib.pyplot as plt 数据集 from sklearn import datasets 各种机器学习库: kNN算法 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier 线性回归 from sklearn.linear_model import LinearRegression PCA from sklearn....