sklearn 入门笔记
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发布时间：2024-09-17 02:06
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时间：2024-11-01 11:26
安装sklearn前需确保已安装numpy和scipy，或先安装这两者。若无Python经验，请先配置Python环境与pycharm。
运行示例代码加载iris数据集，使用决策树算法构建模型，成功运行后可获得结果，标志着准备就绪，可开始处理问题。
明确问题（如预测房价、天气或分类）后，获取数据集。数据集分为回归和分类问题，回归用于预测连续结果，分类用于离散结果判断。
sklearn自带数据集包含特征数据、标签数组、数据描述、特征名和标签名。数据集的获取方法包括网络下载、爬虫获取或自建。
数据集应包含数据、标签、描述、特征名和标签名。机器学习新手在数据集使用中常犯错误，需注意避免。
数据集拆分为训练集和测试集，sklearn提供traintestsplit方法进行划分。训练模型并使用sklearn进行简单操作即可训练完成。
选择模型需考虑问题类型，回归或分类。sklearn官网提供模型选择地图和示例代码。模型调参可优化模型性能，调整参数以获取更优模型。
通过遍历参数进行调参，或使用grid_search等方法。实际操作中，根据具体需求进行调参，以获取更加精确的模型。
完整流程包括数据预处理、模型训练和评估、模型选择和调参。iris分类与波士顿房价预测是经典案例，建议完整实践。
在sklearn学习中，可参考官方文档、示例代码、教程视频等资源。莫烦Python sklearn教程是一个推荐资源，包含关于Python的其他教程。
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