# Python 调用 Scikit-Learn 库：机器学习的基本入门
在当今数据驱动的时代，机器学习（Machine Learning）成为了解决各种问题的重要工具。Python 作为一种灵活且流行的编程语言，拥有众多用于机器学习的库，其中一个最为重要的库就是 Scikit-Learn（简称 sklearn）。本文将介绍如何使用 Python 调用 Scikit-Learn 库，并通过实用的
一、安装sklearnconda install scikit-learn参考文献[1]整体介绍sklearn二、介绍RandomForestRegressor1 sklearn.ensemble.RandomForestRegressor( n_estimators=10,2 criterion='mse',3 max_depth=None,4 min_samples_split=2,5 min
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2023-10-29 07:10:55
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目录1 使用sklearn进行数据挖掘 1.1 数据挖掘的步骤 1.2 数据初貌 1.3 关键技术 2 并行处理 2.1 整体并行处理 2.2 部分并行处理 3 流水线处理 4 自动化调参 5 持久化 6 回顾 7 总结 8 参考资料1 使用sklearn进行数据挖掘 1.1 数据挖掘的步骤 数据挖掘通常包括数据采集，数据分析，特征工程，训练模型，模型评估等步骤。使用skle
文章目录1.sklearn介绍2.基本概括2.1 估计器2.2 转化器3.sklearn中iris莺尾花数据集使用 1.sklearn介绍Scikit-learn（以前称为scikits.learn，也称为sklearn）是针对Python 编程语言的免费软件机器学习库 。它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度提升，k均值和DBSCAN，并且旨在与Python数值科学库N
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2023-12-24 08:12:47
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作为机器学习入门库，scikit-learn简单易上手，而且功能比较齐全，能够实现分类、回归、聚类、降维等操作。下面就该库的学习做一下简单记录。一、了解skleran这里别人写的很清楚，可以参考学习下，链接：与sklearn里面包含了强大的数据资源与API处理函数，详细可查看官网：二、使用sklearn  
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2024-03-06 12:15:53
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Sklearn库是基于Python的第三方库，它包括机器学习开发的各个方面。机器学习的开发基本分为六个步骤，1）获取数据，2）数据处理，3）特征工程，4）机器学习的算法训练（设计模型），5）模型评估，6）应用。机器学习的算法一般分为两种：一种既有目标值又有特征值的算法称之为监督学习，另一种只有特征值的算法称之为无监督学习。而监督学习还可以继续细分为分类算法和回归算法。1）获取数据⑤Sklearn中
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2023-07-05 21:34:47
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sklearn库的简介sklearn库 sklearn是scikit-learn的简称，是一个基于Python的第三方模块。sklearn库集成了一些常用的机器学习方法，在进行机器学习任务时，并不需要实现算法，只需要简单的调用sklearn库中提供的模块就能完成大多数的机器学习任务。 sklearn库是在Numpy、Scipy和matplotlib的基础上开发而成的，因此在介绍sklearn
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2023-11-03 18:05:30
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K邻近算法（kNeighbrClassifier/KNN）：原理为 欧几里得距离+最近+投票(权重)+概率 根据距离的远近进行分类 欧几里得距离：多维空间中各点之间的距离 缺点：时间复杂度和空间复杂度较大注意：当训练样本数据少的时候，样本比例一定要相同；训练的数据不能是string KNN算法分类电影 import numpy
import pandas #导入Exc
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2023-12-17 21:15:00
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python库——sklearn 本博客将持续保持更新！！！ 前言 sklearn是一个无论对于机器学习还是深度学习都必不可少的重要的库，里面包含了关于机器学习的几乎所有需要的功能，因为sklearn库的内容是如此之多以至于一开始就从宏观层面展开的话很可能会使初学者感到困惑和恐惧。相反的，本文不会先 ...
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2021-08-21 09:49:00
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发现个很有用的方法——predict_proba今天在做数据预测的时候用到了，感觉很不错，所以记录分享一下，以后可能会经常用到。我的理解：predict_proba不同于predict，它返回的预测值为，获得所有结果的概率。（有多少个分类结果，每行就有多少个概率，以至于它对每个结果都有一个可能，如0、1就有两个概率）举例：获取数据及预测代码：from sklearn.linear_model im
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2023-09-18 16:18:45
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官方文档： https://scikit-learn.org/stable/ 不了解sklearn库的安装的话可以自行百度，这里不再过多介绍。该库内置的数据集： ...
原创
2021-09-04 15:40:42
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简介管道机制实现了对全部步骤的流式化封装和管理（streaming workflows with pipelines）。管道机制(也有人翻译为流水线学习器?这样翻译可能更有利于后面内容的理解)在机器学习算法中得以应用的根源在于，参数集在新数据集（比如测试集）上的重复使用。使用管道机制可以大幅度减少代码量.总的来说这是一个非常实用而有趣的方法注意：管道机制更像是编程技巧的创新，而非算法的创新。通常流
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2024-01-11 15:08:53
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sklearn安装教程方法一：下载官方.whl包sklearn是基于NumPy、SciPy和matplotlib搭建而成的，因此在安装scikit-learn之前是要先安装这几个库的。官方的下载地址链接如下。点击下载安装顺序如下：（一定要按照这个顺序下载，否则有可能报错。）NumPy+mkl库scipy库matplotlib库sklearn库踩坑1：一定要下载和本地python版本相符的whl包，
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2023-10-04 08:03:39
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简介今天为大家介绍的是scikit-learn。sklearn是一个Python第三方提供的非常强力的机器学习库，它包含了从数据预处理到训练模型的各个方面。在实战使用scikit-learn中可以极大的节省我们编写代码的时间以及减少我们的代码量，使我们有更多的精力去分析数据分布，调整模型和修改超参。（sklearn为包名）基本概括sklearn拥有可以用于监督和无监督学习的方法，一般来说监督学习使
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2023-08-21 20:44:24
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1. sklearn简介sklearn是基于python语言的机器学习工具包，是目前做机器学习项目当之无愧的第一工具。 sklearn自带了大量的数据集，可供我们练习各种机器学习算法。 sklearn集成了数据预处理、数据特征选择、数据特征降维、分类\回归\聚类模型、模型评估等非常全面算法。2.sklearn数据类型机器学习最终处理的数据都是数字，只不过这些数据可能以不同的形态被呈现出来，如矩阵、
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2023-10-01 20:08:28
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Python sklearn库是一个丰富的机器学习库，里面包含内容太多，这里对一些工程里常用的操作做个简要的概述，以后还会根据自己用的进行更新。1、LabelEncoder简单来说 LabelEncoder 是对不连续的数字或者文本进行按序编号，可以用来生成属性/标签from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
encoder=Labe
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2023-10-19 21:13:37
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由于换了台服务器，所以需要重新配置机器学习和深度学习环境，sklearn,tensorflow, mxnet都配置的比较顺利, 唯独pytorch在安装的时候会出现http错误（之前也遇到过，国外的源，网速问题），这里记录一下环境搭建的流程，方便下次直接移植命令。（提前要装好cuda和cudnn和anaconda3,以及conda pip 替换
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2024-10-28 09:54:54
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基于sklearn的一些AI算法基本操作sklearn中的一些相关的库分别导入这些相关算法的库import pandas as pd #导入一个用于读取csv数据的容器
from sklearn.model_selection import train_test_split #用于数据集划分的模块
from sklearn.model_selection import GridSearchCV #
KNN分类算法相对另类，不太依赖数学。KNN分类算法：用多数表决进行分类KNN算法中最重要的两个概念：多数表决距离以鸢尾花样本为例，随机选取了两个特征，用不同颜色表示不同的鸢尾花类别：import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
X, y = load_iris(return_X_y=True)
pl
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2023-08-08 10:08:23
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我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~clf=KMeans(n_clusters=5)#创建分类器对象fit_clf=clf.fit(X)#用训练器数据拟合分类器模型clf.predict(X)#也可以给新数据数据对其预测print(clf.cluster_centers_)#输出5个类的聚类中心y_pred= clf.fit_predict(X)#用训练器数据X拟合分类器模型并对训练器数据X进
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2023-09-18 19:03:24
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