Sklearn 介绍 Sklearn，全称scikit-learn，是Scipy的一个扩展库，它建立在NumPy和matplotlib这两个强大的Python库的基础之上。自2007年发布以来，sklearn凭借其丰富的功能和高效的性能，迅速成为Python语言中最为重要的机器学习库之一。一、sklearn的核心功能 sklearn支持多种机器学习算法，主要包括分类、回归、降维和聚类四...
【Python机器学习系列】sklearn机器学习模型的保存---joblib法 通过joblib法保存sklearn机器学习模型的步骤如下：理解joblib的特性：joblib是scikitlearn外带的库，专为大型数组设计。它能高效地序列化Python对象至磁盘文件，尤其适用于大数据与大型机器学习模型。数据准备与划分：将数据集合理地分配为训练集与测试集，以确保模型的准确性和泛化能力。模型训练：使用训练集对...
在Python的sklearn机器学习库中，我们能够执行一系列的机器学习任务，这些任务包括数据预处理、特征选择、模型构建等。具体使用方法如下：1. 首先，拆分数据集为训练集和测试集。这一步骤确保我们可以在训练模型后验证其性能。2. 进行数据预处理，这一步骤至关重要。处理方法包括标准化、区间缩放、归一化、...
【Python机器学习系列】sklearn机器学习模型的保存---pickle法 在需要使用模型进行预测或评估时，使用pickle.load函数从.pkl文件中加载模型。这个过程将字节流恢复为原始的模型对象。模型推理：加载模型后，可以输入测试集数据进行预测，以评估模型的性能。注意事项： 在使用pickle进行模型保存和加载时，需要确保Python环境和sklearn库的版本一致性，以避免因版本不兼容导致...
sklearn是干什么的 Sklearn是Python机器学习中常用的第三方模块，是一个简单高效的数据挖掘和数据分析工具。以下是对Sklearn的详细解释：一、主要功能 数据预处理：Sklearn提供了丰富的数据预处理功能，包括数据清洗、缺失值处理、特征选择等，为后续的模型训练打下良好的基础。模型训练：封装了多种机器学习算法，如回归、分类...
