sklearn數(shù)據(jù)分析技術(shù)的基本任務(wù)主要有哪些功能 sklearn 分類(lèi)算法
Otto樂(lè)購(gòu)達(dá)人跨境問(wèn)答2025-08-1710031
- 數(shù)據(jù)預(yù)處理：包括缺失值處理、異常值處理、特征選擇、特征縮放等。
- 特征工程：包括特征提取、特征轉(zhuǎn)換、特征構(gòu)造等。
- 模型選擇與訓(xùn)練：包括選擇合適的算法（如線性回歸、邏輯回歸、決策樹(shù)、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）、訓(xùn)練模型、評(píng)估模型性能等。
- 模型優(yōu)化：包括超參數(shù)調(diào)優(yōu)、交叉驗(yàn)證、網(wǎng)格搜索等。
- 模型評(píng)估：包括計(jì)算準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)、AUC-ROC曲線等指標(biāo)，以及繪制ROC曲線、混淆矩陣等可視化結(jié)果。
- 模型解釋：包括模型的決策過(guò)程、預(yù)測(cè)結(jié)果的解釋等。
- 模型部署：將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到實(shí)際問(wèn)題中，如預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)、分類(lèi)新樣本等。
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