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sklearn（Scikit-learn）是python中一个提供机器学习算法的库，是一组简单有效的工具集，其开源、可复用。sklearn库的共分为6大部分，分别用于完成分类任务、回归任务、聚类任务、降维任务、模型选择以及数据的预处理。
1.分类任务
| 分类模型 | 加载模块 |
|---|---|
| 最近邻算法 | neighbors.NearestNeighbors |
| 支持向量机 | svm.SVC |
| 朴素贝叶斯 | naive_bayes.GaussianNB |
| 决策树 | tree.DecisionTreeClassifier |
| 集成方法 | ensemble.BaggingClassifier |
| 神经网络 | neural_network.MLPClassifier |
2.回归任务
| 回归模型 | 加载模块 |
|---|---|
| 岭回归 | linear_model.Ridge |
| Lasso回归 | linear_model.Lasso |
| 弹性网络 | linear_model.ElasticNet |
| 最小角回归 | linear_model.Lars |
| 贝叶斯回归 | linear_model.BayesianRidge |
| 逻辑回归 | linear_model.LogisticRegression |
| 多项式回归 | preprocessing. PolynomialFeatures |
3.聚类
| 聚类方法 | 加载模块 |
|---|---|
| K-means | cluster.KMeans |
| AP聚类 | cluster.AffinityPropagation |
| 均值漂移 | cluster.MeanShift |
| 层次聚类 | cluster.AgglomerativeClustering |
| DBSCAN | cluster.DBSCAN |
| BIRCH | cluster.Birch |
| 谱聚类 | cluster.SpectralClustering |
4.降维任务
| 降维方法 | 加载模块 |
|---|---|
| 主成分分析 | decomposition.PCA |
| 截断SVD和LSA | decomposition.TruncatedSVD |
| 字典学习 | decomposition.SparseCoder |
| 因子分析 | decomposition.FactorAnalysis |
| 独立成分分析 | decomposition.FastICA |
| 非负矩阵分解 | decomposition.NMF |
| LDA | decomposition.LatentDirichletAllocation |
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