* Random Forests Regression (регрессия с случайными лесами)
3. Кластеризация:
* K-Means Clustering (кластеризация методом k-средних)
* Hierarchical Clustering (иерархическая кластеризация)
* DBSCAN (кластеризация с плотностью)
4. Дименсиональное сокращение:
* Principal Component Analysis (анализ главных компонент)
* Linear Discriminant Analysis (линейный дискриминантный анализ)
* t-SNE (t-Student стохастическая близость смещением и растяжением)
5. Избирательное обучение:
* Recursive Feature Elimination (рекурсивное удаление признаков)
* SelectKBest (выбор K лучших признаков)
* Lasso/Ridge Regression Feature Selection (выбор признаков с помощью линейной регрессии с L1/L2-регуляризацией)
6. Оценка моделей:
* Cross-Validation (перекрёстная проверка)
* Grid Search (поиск по сетке)
* Randomized Search (рандомизированный поиск)
* Learning Curve (график обучения)
Кроме основных алгоритмов машинного обучения, библиотека Scikit-learn также предоставляет множество вспомогательных функций и инструментов, которые могут быть полезны для обработки данных и обучения моделей. Вот некоторые из них:
1. Предобработка данных:
* Функции для нормализации и стандартизации данных
* Функции для обработки пропущенных данных
* Функции для кодирования категориальных переменных
* Функции для выборки данных
2. Извлечение признаков:
* Функции для извлечения текстовых признаков, такие как CountVectorizer и TfidfVectorizer
* Функции для извлечения признаков из изображений, такие как Histogram of Oriented Gradients (HOG) и Local Binary Patterns (LBP)
* Функции для извлечения признаков из аудио, такие как Mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) и Chroma features
3. Оценка моделей:
* Функции для оценки качества моделей, такие как accuracy\_score, precision\_score, recall\_score, f1\_score и roc\_auc\_score
* Функции для визуализации результатов классификации, такие как confusion\_matrix, classification\_report и ROC curves
* Функции для оценки качества регрессии, такие как mean\_squared\_error, mean\_absolute\_error, r2\_score и explained\_variance\_score
4. Выбор параметров:
* Функции для выбора оптимальных параметров модели, такие как GridSearchCV и RandomizedSearchCV
* Функции для настройки гиперпараметров с помощью методов, таких как cross\_val\_score и validation\_curve
5. Визуализация данных и моделей:
* Функции для визуализации данных, такие как scatter\_plot, line\_plot, bar\_plot и histogram\_plot
* Функции для визуализации моделей, такие как decision\_boundary, decision\_function, feature\_importances\_ и permutation\_importance
Эти функции и инструменты помогают ускорить процесс обработки данных и обучения моделей, а также позволяют более эффективно работать с большими объемами данных. Кроме того, библиотека Scikit-learn имеет простой и интуитивно понятный интерфейс, который делает ее легко используемой даже для новичков в области машинного обучения и помимо основных функций и инструментов, библиотека Scikit-learn также предоставляет дополнительные возможности, которые могут быть полезны для специалистов в области машинного обучения.
1. Расширенные возможности для классификации:
* Функции для многоклассовой классификации, такие как OneVsRestClassifier и MultinomialNB
* Функции для многократной классификации, такие как LabelBinarizer и LabelEncoder
2. Расширенные возможности для регрессии:
* Функции для многомерной регрессии, такие как LinearRegression и RidgeCV
* Функции для прогнозирования временных рядов, такие как SimpleExpSmoothing и HoltWinters
3. Расширенные возможности для кластеризации:
* Функции для иерархической кластеризации, такие как AgglomerativeClustering и Ward
* Функции для смешанной кластеризации, такие как SpectralClustering и KMeans++
4. Расширенные возможности для избирательного обучения:
* Функции для регуляризации, такие как Lasso и Ridge
* Функции для выбора признаков, такие как SelectKBest и RFE
5. Расширенные возможности для оценки моделей:
* Функции для кросс-валидации, такие как KFold, StratifiedKFold и TimeSeriesSplit
* Функции для рандомизированной проверки, такие как ShuffleSplit и RepeatedKFold
* Функции для оценки сбалансированных данных, такие как balanced\_accuracy\_score и fbeta\_score
6. Расширенные возможности для обработки текстовых данных:
* Функции для токенизации текста, такие как CountVectorizer и TfidfVectorizer
* Функции для преобразования текста в числовые признаки, такие как Word2Vec и Doc2Vec
7. Расширенные возможности для обработки изображений:
* Функции для масштабирования и изменения размера изображений, такие как resize и rescale
* Функции для преобразования изображений в числовые признаки, такие как extract\_patches\_2d и hog
8. Расширенные возможности для обработки временных рядов:
* Функции для преобразования временных рядов в числовые признаки, такие как DateOffset и TimeGrouper
* Функции для прогнозирования временных рядов, такие как SimpleExpSmoothing и HoltWinters
9. Scikit-learn API:
* API позволяет пользователям легко интегрировать модели Scikit-learn в свои приложения и проекты.
10. Scikit-learn документация:
* Подробная и полная документация, включающая описание функций, примеры кода и руководства по использованию библиотеки.
11. Scikit-learn учебные ресурсы:
* Учебные ресурсы, такие как видеоуроки, статьи и учебные материалы, которые помогают новичкам освоить библиотеку и улучшить свои навыки в области машинного обучения.
4. Scikit-learn сообщество:
* Активное сообщество пользователей, которые могут помочь в решении проблем, ответить на вопросы и обсудить новые идеи и подходы в области машинного обучения.
5. Scikit-learn расширения и дополнения:
* Множество расширений и дополнений, созданных сообществом, которые расширяют возможности библиотеки и позволяют решать более сложные задачи.
6. Scikit-learn конференции и мероприятия:
* Регулярные конференции и мероприятия, посвященные машинному обучению и использованию Scikit-learn, которые позволяют пользователям обсудить последние достижения в области машинного обучения и поделиться опытом.
7. Scikit-learn тестирование и поддержка:
* Регулярное тестирование и поддержка библиотеки, обеспечивающие ее стабильность и надежность.
8. Scikit-learn интеграция с другими библиотеками:
* Интеграция с другими популярными библиотеками Python, такими как NumPy, Pandas, Matplotlib и Seaborn, обеспечивающая гибкость и масштабируемость решений.
