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python中scikit-learn算法库的使用方法

发布时间:2020-11-23 10:02:45 来源:亿速云 阅读:261 作者:小新 栏目:编程语言

小编给大家分享一下python中scikit-learn算法库的使用方法,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!

Python中最大的一个就业方面就是,人们所说的高端行业“机器”制造,在近期,有一个专门服务于这项内容的算法库,被评选为最好用的机器里的语言,看到这里,我们应该知道这个算法库的厉害与重要性,没错,这么一个为分析和数据挖掘提供了强力的机器学习工具——scikit-learn算法库。

下面正式给大家说一说scikit-learn算法库

1、安装最新版

pip install scikit-learn

2、算法库的预处理使用

from sklearn.impute import SimpleImputer
 
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
X_train_clean = imputer.fit(X_train)

3、涉及模型评估的代码演示

from sklearn.metrics import classification_report
 
print(classification_report(rf_predictions, y_test))

4、管道常用代码:

from sklearn.pipeline import Pipeline
pipe = Pipeline([('imputer', SimpleImputer()), ('rf', RandomForestClassifier())])
pipeline_model = pipe.fit(X_train, y_train)
pipeline_model.score(X_test, y_test)

以上是python中scikit-learn算法库的使用方法的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!

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