【scikit-learn010】sklearn算法模型清单实战及经验总结(已更新)

1.一直以来想写下基于scikit-learn训练AI算法的系列文章,作为较火的机器学习框架,也是日常项目开发中常用的一款工具,最近刚好挤时间梳理、总结下这块儿的知识体系。
2.熟悉、梳理、总结下scikit-learn框架模型算法包相关技术点及经验。
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文章目录

    • 1.环境前置说明
    • 2.`sklearn`算法类型及常用总结
      • 2.1 `sklearn`算法模型参考清单
      • 2.2 `sklearn`算法模型模块函数总结清单
    • 3.参考链接

1.环境前置说明

  • 版本信息
    import sklearn
    sklearn.show_versions()==============================================================================
    System:python: 3.7.0 (default, Jun 28 2018, 08:04:48) [MSC v.1912 64 bit (AMD64)]
    executable: ..\Anaconda3\python.exemachine: Windows-10-10.0.19041-SP0Python dependencies:pip: 24.0setuptools: 68.0.0sklearn: 0.24.1numpy: 1.21.6scipy: 1.1.0Cython: 0.29.28pandas: 1.1.5matplotlib: 2.2.3joblib: 1.3.2
    threadpoolctl: 3.1.0Built with OpenMP: True
    ==============================================================================
    

2.sklearn算法类型及常用总结

  • 下图是网友总结的很nice的图,这里引用参考下。
    在这里插入图片描述

2.1 sklearn算法模型参考清单

  • 在这里插入图片描述
  • 可CV表格文本
    序号功能作用算法名称算法类型有无监督应用场景经验总结
    1识别某个对象属于哪个类别K近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN)基于实例的学习方法,用于分类和回归垃圾邮件检测,图像识别用于分类和回归问题,通过找到训练数据集中与新数据点最相似的k个样本,并根据这些样本的标签进行预测。
    2识别某个对象属于哪个类别随机森林(Random Forest)用于分类和回归问题监督学习算法垃圾邮件检测,图像识别
    3识别某个对象属于哪个类别逻辑回归(Logistic Regression)二分类垃圾邮件检测,图像识别
    4识别

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