目录

如何用 SimpleImputer 处理数据集中的缺失值？

使用 StandardScaler 对数据进行标准化的原理是什么？与 MinMaxScaler 有何区别？

如何用 OneHotEncoder 对类别型特征进行编码？

解释特征选择中 SelectKBest 与 VarianceThreshold 的应用场景。

如何通过 PolynomialFeatures 生成多项式特征？

实现数据分箱（Binning）的两种方法及代码示例

如何处理类别不平衡问题？列举 Scikit-learn 中的三种方法

使用 Pipeline 将多个预处理步骤串联的代码实现

如何用 ColumnTransformer 对不同特征列应用不同的预处理方法？

解释特征降维中 PCA 与 LDA 的核心区别

计算分类模型的准确率、精确率、召回率及 F1 值的代码实现

ROC 曲线与 AUC 值的含义及绘制方法

ROC 曲线的含义

AUC 值的含义

绘制方法

交叉验证中 StratifiedKFold 与普通 KFold 的区别

普通 KFold

StratifiedKFold

如何通过学习曲线诊断模型过拟合或欠拟合？

欠拟合的表现

过拟合的表现

绘制学习曲线的代码示例

使用 classification_report 输出分类模型的详细评估结果

对比留出法（Holdout）与交叉验证的优缺点

如何用 GridSearchCV 自动搜索最优超参数组合

解释混淆矩阵中 TP、TN、FP、FN 的含义及实际应用场景

使用 calibration_curve 评估分类模型概率校准效果

对比岭回归（Ridge）与套索回归（Lasso）的系数收缩特性

如何用决策树实现回归任务？与分类树的差异点

K 均值聚类中初始质心选择对结果的影响及优化方法

解释 DBSCAN 算法中 eps 和 min_samples 参数的作用

使用轮廓系数（Silhouette Score）评估聚类效果

层次聚类（Agglomerative Clustering）的树状图绘制方法

如何用聚类结果辅助分类任务（半监督学习）

Bagging 与 Boosting 的核心思想对比及代码实现差异

随机森林中特征重要性（Feature Importance）的计算原理

XGBoost 与 Scikit - learn 的 GBDT 在参数设置上的异同

如何用 Stacking 方法融合多个基模型

解释贝叶斯优化（Bayesian Optimization）在超参数调优中的应用

对比孤立森林（Isolation Forest）与 LOF 算法的异常检测原理

使用 SHAP 值解释复杂模型（如随机森林）的预测结果

使用 CountVectorizer 与 TfidfVectorizer 的适用场景对比

实现中文文本分类的完整流程（分词、特征提取、建模）

如何用 Scikit - learn 处理图像数据（如 MNIST 数据集）？

文本分类中停用词（Stop Words）的过滤方法及影响分析

基于鸢尾花数据集实现分类模型的完整 Pipeline

使用 Scikit - learn 部署波士顿房价预测模型并评估效果

信用卡欺诈检测中的不平衡数据处理与模型优化

手写数字识别（MNIST）中不同分类算法的性能对比

通过特征工程提升乳腺癌分类模型的 AUC 值

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如何用 SimpleImputer 处理数据集中的缺失值？

在处理数据时，缺失值是常见问题，会对模型性能产生不良影响。SimpleImputer 是 sklearn.impute 模块中的一个强大工具，可高效处理缺失值。

SimpleImputer 提供了多种策略来填充缺失值，如 mean（均值）、median（中位数）、most_frequent&#x