【深度学习基础之Scikit-learn库2】Scikit-learn 库提供了丰富的功能，包括数据预处理、特征选择、模型训练与评估…
【深度学习基础之Scikit-learn库2】Scikit-learn 库提供了丰富的功能，包括数据预处理、特征选择、模型训练与评估…
文章目录
欢迎宝子们点赞、关注、收藏！欢迎宝子们批评指正！
祝所有的硕博生都能遇到好的导师！好的审稿人！好的同门！顺利毕业！
大多数高校硕博生毕业要求需要参加学术会议，发表EI或者SCI检索的学术论文会议论文：
可访问艾思科蓝官网，浏览即将召开的学术会议列表。会议入口：https://ais.cn/u/mmmiUz
前言
Scikit-learn（简称sklearn）是Python中最常用的机器学习库之一，包含了丰富的工具和算法，涵盖了从数据预处理、模型训练到评估等各个阶段。下面是简要介绍sklearn库中常见的一些函数，按功能分类说明。
3. 模型训练与评估
LinearRegression：线性回归模型。
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
LogisticRegression：逻辑回归模型，用于分类任务。
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
KNeighborsClassifier：K近邻分类模型。
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
model.fit(X_train, y_train)
SVC：支持向量分类（SVC）模型。
from sklearn.svm import SVC
model = SVC()
model.fit(X_train, y_train)
DecisionTreeClassifier：决策树分类模型。
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
RandomForestClassifier：随机森林分类模型。
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)
GradientBoostingClassifier：梯度提升分类模型。
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
model = GradientBoostingClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
cross_val_score：交叉验证，评估模型的泛化能力。
from sklearn.model_selection import cross_val_score
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)
train_test_split：划分训练集和测试集。
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
GridSearchCV：网格搜索，优化超参数。
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'kernel': ['linear', 'rbf']}
grid_search = GridSearchCV(SVC(), param_grid)
grid_search.fit(X_train, y_train)
总结
Scikit-learn 提供了丰富的功能，包括数据预处理、特征选择、模型训练与评估等。它通过简单易用的接口封装了大量经典的机器学习算法，并提供了多种辅助工具进行模型选择、调参与交叉验证等。这些函数和类使得机器学习任务更加高效和便捷，适用于从小规模数据集到大规模数据集的各种任务。
1. 第六届国际科技创新学术交流大会 暨信息技术与计算机应用学术会议（ITCA 2024)
- 时间地点：2024年12月06-08日|中国-广州
- *IEEE独立出版，往届均已见刊检索
- 会议官网：itca2024.iaecst.org
2. 2025第五届神经网络、信息与通信工程国际学术会议（NNICE 2025）
- 大会官网：www.icnnice.com
- 大会时间：2025年1月10-12日
- 大会地点：中国·广州
3. 第八届先进算法与控制工程国际学术会议（ICAACE 2025）
- 2025年3月21-23日 中国·上海
- 会议官网：www.icaace.net
- 会议时间：2025年3月21-23日
- 会议地点：中国-上海
4. 第十届智能计算与信号处理国际学术会议（ICSP 2025）
- 大会时间：2025年5月18-20日
- 大会地点：中国 西安
- 大会官网：WWW.IC-ICSP.ORG
- 会议收录检索：EI, Scopus
5. 第六届计算机视觉、图像与深度学习国际学术会议（CVIDL 2025）
- 会议官网：www.cvidl.org
- 大会时间：2025年5月23-25日
- 大会地点：中国-宁波
- 收录类型：EI, SCOPUS