scikit-learn 核心概念教程 📚

欢迎来到机器学习基础指南！以下将为您梳理 scikit-learn 的核心概念与使用技巧。📌

什么是 scikit-learn？🤖

scikit-learn 是 Python 中流行的机器学习库，提供简单高效的工具用于数据挖掘和数据分析。🚀

• 支持监督学习（如回归、分类）
• 包含无监督学习（如聚类、降维）
• 提供数据预处理、模型选择与评估功能

关键模块与功能 🛠️

1. 数据预处理

   - 标准化：`StandardScaler` - 缺失值处理：`SimpleImputer` - 特征编码：`OneHotEncoder`

2. 模型训练与评估

   - 分类模型：`LogisticRegression`, `SVC` - 回归模型：`LinearRegression`, `RandomForestRegressor` - 评估指标：`accuracy_score`, `mean_squared_error`

3. 交叉验证

   - 使用 `cross_val_score` 进行 k 折交叉验证 - 提高模型泛化能力

实际应用场景 🌐

• 图像识别：通过 PCA 进行特征降维
• 自然语言处理：使用 TfidfVectorizer 转换文本数据
• 推荐系统：基于协同过滤的 KNeighborsClassifier

扩展学习 📚

想要深入探索？可参考本站的 scikit-learn 实战教程 了解具体案例。💡

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