SK-Learn API-Familienporträt
Ich verwende SK-Learn in letzter Zeit und werde es in Zukunft häufig verwenden. Ich habe den gesamten Inhalt von sortiert Sk-Learn und meine Ideen organisiert und für zukünftige Referenz verfügbar.
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Grundlegende öffentliche
Basis
sklearn.cluster
sklearn.datasets
Lader
Beispielgenerator
sklearn. Ausnahmen
sklearn.pipeline
sklearn.utils
Methoden und Prozesse
sklearn.cluster
Klassen
Funktionen
sklearn.cluster.bicluster
sklearn.model_selection
Splitterklassen
Splitterfunktionen
Hyperparameter-Optimierer
Modellvalidierung
sklearn.dummy
sklearn.ensemble(Ensemble-Methoden)
sklearn.feature_extraction
sklearn.feature_selection
sklearn.gaussian_process
sklearn.metrics
Modellauswahlschnittstelle
Klassifizierungsmetriken
Regressionsmetriken
Multilabel-Ranking-Metriken
Clustering-Metriken
Biclustering-Metriken
Paarweise Metriken
sklearn.multioutput( Multioutput-Regression und Klassifizierung)
sklearn.libration (Wahrscheinlichkeitskalibrierung)
sklearn.cross_decomposition ( Kreuzzerlegung )
sklearn.preprocessing ( Vorverarbeitung und Normalisierung)
Mathematischer Algorithmus
sklearn.covariance
sklearn .decomposition
sklearn.isotonic
sklearn.kernel_ approximation
sklearn.kernel_ridge
sklearn.discriminant_analysis
sklearn.linear_model (Generalized Linear Modelle)
sklearn.manifold
sklearn.mixture( Gaußsche Mischungsmodelle)
sklearn.multiclass
sklearn.naive_bayes
sklearn .neighbors
sklearn.semi_supervised
sklearn.svm
sklearn.tree
NN-Algorithmus
sklearn.neural_network
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEinführung in das SK-Learn API-Familienporträt. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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