• Sklearn基本算法


    sklearnScikit-learn)是一个非常流行的Python机器学习库,它提供了一系列简单高效的算法和工具,适用于各种机器学习任务。下面是一些基本的机器学习算法类别和对应的常用算法:

    分类算法

    • 逻辑回归(Logistic Regression):用于二分类问题。
    • 支持向量机(SVM):可以用于二分类和多分类问题。
    • 决策树(Decision Tree):用于分类和回归问题。
    • 随机森林(Random Forest):是一种集成学习方法,由多个决策树组成。
    • 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。
    • 朴素贝叶斯(Naive Bayes):基于贝叶斯定理的简单概率分类器。
    • 神经网络(Neural Networks):通过模拟人脑神经元工作原理进行学习。

    回归算法

    • 线性回归(Linear Regression):用于预测连续值。
    • 岭回归(Ridge Regression):用于处理线性回归中的过拟合问题。
    • 套索回归(Lasso Regression):也是一种用于特征选择的回归方法。
    • 决策树回归(Decision Tree Regressor):用于回归问题的决策树。
    • 随机森林回归(Random Forest Regressor):用于回归问题的随机森林。

    聚类算法

    • K均值聚类(K-Means Clustering):将数据点分组,每个组内的数据点相似性最高。
    • 层次聚类(Hierarchical Clustering):建立一个树状的模型来对数据进行层次化组织。
    • DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise):基于密度的聚类算法,可以发现任意形状的聚类。

    降维算法

    • 主成分分析(PCA):通过保留数据的主要成分来减少数据的维度。
    • t-SNE:一种用于维度约简的算法,特别适用于高维数据的可视化。

    模型评估

    • 准确率(Accuracy):分类问题的常用评估指标。
    • 召回率(Recall):在分类问题中,召回率用于衡量正类别被正确预测的比例。
    • F1分数(F1 Score):是准确率和召回率的调和平均值。
    • 均方误差(Mean Squared Error, MSE):回归问题中评估模型预测准确性的指标。
      Scikit-learn还提供了大量的预处理工具、数据转换器和数据加载器,帮助用户处理数据和准备机器学习模型。使用Scikit-learn时,通常的步骤包括数据预处理、模型选择、模型训练、模型评估和模型部署。
      在应用这些算法时,需要根据具体问题和数据集的特性来选择合适的算法,并进行适当的参数调优以达到最佳性能。
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