【03-掌握Scikit-learn:深入机器学习的实用技术】

文章目录

  • 前言
    • 数据预处理
      • 缺失值处理
      • 数据缩放
    • 特征选择
    • 模型训练
    • 参数调整
    • 模型评估
    • 总结


前言

  经过了对Python和Scikit-learn的基础安装及简单应用,我们现在将更深入地探究Scikit-learn的实用技术,以进一步提升我们的数据科学技能。在本文中,我们将涵盖数据预处理、特征选择、模型训练、参数调整和模型评估等关键概念。
在这里插入图片描述

数据预处理

  在机器学习中,数据质量直接影响模型的性能。Scikit-learn提供了许多用于数据预处理的方便工具,我们将重点介绍几个常用的方法。

缺失值处理

使用SimpleImputer类可以轻松处理缺失值:

from sklearn.impute import SimpleImputer
import numpy as np# 假设我们有一些带有缺失值的数据
sample_data = [[1, 2, np.nan], [</

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