Einführung in das SK-Learn API-Familienporträt

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.

(HD-Bilder können in einem separaten Fenster mit der rechten Maustaste geöffnet oder lokal gespeichert werden)

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!