pythonsklearn乳腺癌数据集（Python中SKlearn是什么）

说明

1    
    
    
 、是基于 Python 语言的机器学习工具包    
    
    
 。

Sklearn主要用Python编写   
    
    
    
，建立在 Numpy    


     


     


     、Scipy




 




 




 




、Pandas和Matplotlib 的基础上


     


     


     


 ，也用 Cython编写了一些核心算法来提高性能    


     


     


     。

2   

   

   

、有六大功能模块 




 




 




 ，分别是分类     

     

     

     、回归




  




  




  



、聚类
  


  


  


、数据降维     
     
     
    、模型选择和数据处理




 




 




 




。

分类（Classification）：识别样本属于哪个类别   

   

   

   

，常用算法有 SVM（支持向量机） 




   




   




   


、nearest neighbors（最近邻）

 



 



 



、random forest（随机森林）

回归（Regression）：预测与对象相关联的连续值属性

     

     

     

，常用算法有 SVR（支持向量机）                  、 ridge regression（岭回归）  




    




    




    

、Lasso

聚类（Clustering）：对样本进行无监督的自动分类
  




  




  




  ，常用算法有 k-Means（k均值）

















、spectral clustering（特征聚类）                 、mean-shift（均值漂移）

数据降维（Dimensionality reduction）：减少相关变量维数  


  


  


  

，常用算法有 PCA（主成分分析）   



     



     



     
、feature selection（特征选择）


















、non-negative matrix factorization（非负矩阵分解）

模型选择（Model Selection）：比较 
     
     
     
，验证

   




   




   




  ，选择参数和模型 



 



 



 

，常用模块有 grid search（网格搜索）    
    
    
 、cross validation（交叉验证）    


     


     


     、 metrics（度量）

数据处理（Preprocessing）：特征提取和归一化                 ，常用模块有 preprocessing（预处理）


    




    




    




  ，feature extraction（特征提取）

这六个功能模块涉及 4类算法
















，分类




 




 




 




、回归 属于监督学习                  ，聚类属于非监督学习   

   

   

。

以上就是Python中SKlearn的介绍


     



     



     



  ，希望对大家有所帮助     

     

     

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