Python中SKlearn是什么

说明

1、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、Pandas和Matplotlib 的基础上，也用 Cython编写了一些核心算法来提高性能。

2、有六大功能模块，分别是分类、回归、聚类、数据降维、模型选择和数据处理。

分类（Classification）：识别样本属于哪个类别，常用算法有 SVM（支持向量机）、nearest neighbors（最近邻）、random forest（随机森林）

回归（Regression）：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）、 ridge regression（岭回归）、Lasso

聚类（Clustering）：对样本进行无监督的自动分类，常用算法有 k-Means（k均值）、spectral clustering（特征聚类）、mean-shift（均值漂移）

数据降维（Dimensionality reduction）：减少相关变量维数，常用算法有 PCA（主成分分析）、feature selection（特征选择）、non-negative matrix factorization（非负矩阵分解）

模型选择（Model Selection）：比较，验证，选择参数和模型，常用模块有 grid search（网格搜索）、cross validation（交叉验证）、 metrics（度量）

数据处理（Preprocessing）：特征提取和归一化，常用模块有 preprocessing（预处理），feature extraction（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。

以上就是Python中SKlearn的介绍，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：Python基础教程