Scikit-Learn — одна из самых популярных и широко используемых библиотек машинного обучения в Python. Он предоставляет простой и эффективный способ реализации различных алгоритмов машинного обучения и выполнения таких задач, как классификация, регрессия, кластеризация и т. д. В этом подробном руководстве мы рассмотрим основные понятия и шаги, которые помогут вам начать работу с машинным обучением с помощью Scikit-Learn.

Оглавление

1. Введение в Scikit-Learn
2. Установка
3. Предварительная обработка данных
4. Обучение под наблюдением
— 4.1 Линейная регрессия
— 4.2 Логистическая регрессия
— 4.3 k-Ближайшие соседи (k-NN)
— 4.4 Деревья решений
— 4.5 Случайные леса
5. Обучение без учителя
— 5.1 Кластеризация K-средних
— 5.2 Анализ основных компонентов (PCA)
6. Оценка модели
— 6.1 Метрики для классификации
— 6.2 Метрики для регрессии
— 6.3 Перекрестная проверка
7. Настройка гиперпараметров
8. Сохранение и загрузка моделей
9. Заключение



Получайте сообщения по электронной почте всякий раз, когда д-р Соумен Атта, к.т.н. публикует.
Получайте уведомления по электронной почте, когда д-р Соумен Атта, доктор философии. публикует. Зарегистрировавшись, вы создадите учетную запись Medium, если вы не…soumenatta.medium.com



1. Введение в Scikit-Learn

Scikit-Learn, также известная как sklearn, представляет собой библиотеку машинного обучения с открытым исходным кодом, построенную на основе NumPy, SciPy и matplotlib. Он предоставляет различные инструменты для анализа данных, предварительной обработки данных, построения и оценки моделей машинного обучения. Scikit-Learn разработан, чтобы быть удобным и эффективным, что делает его отличным выбором как для начинающих, так и для опытных специалистов по данным.

2. Установка

Прежде чем начать, убедитесь, что в вашей системе установлен Python. Вы можете установить Scikit-Learn с помощью pip: