Scikit-learn 高级主题教程

👋 欢迎来到 Scikit-learn 高级功能学习页面！以下是关键知识点与实践指南：

📊 模型评估

• 常用指标：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 分数（F1 Score）
• 混淆矩阵：可视化分类结果，通过 sklearn.metrics.confusion_matrix 实现
• 回归任务：均方误差（MSE）、R² 分数（R² Score）
  👉 点击查看模型评估详细示例

🧠 特征工程

• 数据预处理：缺失值处理、编码分类变量（如 OneHotEncoder）
• 特征缩放：标准化（StandardScaler）、归一化（MinMaxScaler）
• 特征选择：基于方差阈值、递归特征消除（RFE）
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🔄 交叉验证

• K 折交叉验证：cross_val_score 实现，避免数据过拟合
• 留一法（Leave-One-Out）：适用于小数据集，但计算成本高
• 分层抽样：保持类别分布一致性，使用 StratifiedKFold
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🎯 模型调优

• 网格搜索：GridSearchCV 批量测试超参数组合
• 随机搜索：RandomizedSearchCV 更高效地探索参数空间
• 学习曲线：分析模型表现与训练样本量的关系
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📚 扩展阅读

• 想深入学习模型选择？前往 Scikit-learn 模型选择教程
• 可参考官方文档了解更多细节：Scikit-learn 官方文档