Python中SKlearn指的是什么

这篇文章将为大家详细讲解有关Python中SKlearn指的是什么,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

<强> 1,说明

SKlearn(全称SciKit-Learn),是基于Python语言的机器学习工具包。

SKlearn主要用Python编写,建立在Numpy, Scipy,熊猫和Matplotlib的基础上,也用Cython编写了一些核心算法来提高性能。

<强> 2,六大功能模块

分类(分类):识别样本属于哪个类别,常用算法有SVM(支持向量机),最近的邻居(最近邻),随机森林(随机森林)

回归(回归):预测与对象相关联的连续值属性,常用算法有SVR(支持向量机),岭回归(岭回归),套索

聚类(聚类):对样本进行无监督的自动分类,常用算法有k - means (k均值),谱聚类(特征聚类),均值漂移(均值漂移)

数据降维(降维):减少相关变量维数,常用算法有PCA(主成分分析),特征选择(特征选择),非负矩阵分解(非负矩阵分解)

模型选择(模型选择):比较,验证,选择参数和模型,常用模块有网格搜索(网格搜索),交叉验证(交叉验证),指标(度量)

数据处理(预处理):特征提取和归一化,常用模块有预处理(预处理),特征提取(特征提取)

这六个功能模块涉及4类算法,分类,回归属于监督学习,聚类属于非监督学习。