python中的scikit-learn模块介绍

• Scikit-learn是Python中广泛使用的机器学习库。

模块概览

• 样例数据集：提供经典数据集如乳腺癌和鸢尾花数据集，便于快速搭建机器学习模型。1
• 数据预处理：包括MinMaxScaler和StandardScaler等工具，用于数据规范化和标准化处理。1
• 特征选择：通过过滤不重要的特征来加快模型训练速度，或构建新特征以提高模型性能。1

任务模块

• 分类：使用如RandomForestClassifier等分类器进行对象类别识别。2
• 回归：使用如LinearRegression等回归器进行预测性数据分析。2
• 聚类：使用如KMeans等算法进行数据点的自动分组。2
• 降维：使用如PCA等算法减少数据的维度，提高数据处理效率。2
• 模型选择：使用如GridSearchCV等工具进行模型选择和超参数优化。2
• 预处理：使用如OneHotEncoder等工具进行数据预处理。2

特点与优势

• 一致性：所有对象接口简单一致，易于学习和使用。2
• 开源：基于BSD许可证，可商用，支持监督学习和无监督学习。45
• 易于使用：适合初学者和高级用户，提供简单高效的工具。7