sklearn代码实例学习目录

Zee_Chao Zee_Chao 博客等级 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 700+累计阅读 729平均单平台 已同步平台 优快云 微信公众号 微博 知乎 掘金 百家号 博客园 抖音 小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网 我也要 码龄11年
关注
原创 最新推荐文章于 2026-04-12 09:35:04 发布 729 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
scikit-learn决策树算法笔记总结 决策树 阅读详情

 

目录

0.前言

1.监督学习

1.1广义线性模型

1.1.1普通最小二乘法

0.前言

该Python库的自学顺序参考于Scikit-learn 0.21.x 中文文档。自学方式是尝试解释并理解其提供的代码实例，其中会对其应用到的部分数据集和接口进行进一步的学习或者提供相应的参考链接。

相关博文若存在侵权行为请务必及时联系博主删除！

1.监督学习

1.1广义线性模型

1.1.1普通最小二乘法

收录于
sklearn学习笔记

当前文章被收录于：

sklearn学习笔记
5 篇文章 0 人学习

sklearn相关模块的学习笔记

订阅专栏 查看详情
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
sklearn学习总结（超全面） sklearn的官网链接http://scikit-learn.org/stable/index.html# 目录 1. 分类、回归 2. 降维 3. 模型评估与选择 4. 数据预处理 大类 小类 适用问题 实现 说明 分类、回归 1.1 广义线性模型 1.1.1 普通最小二乘法 回归 sk... 阅读详情

相关推荐

sklearn实例

python的机器学习的库确实好用，但是切记在使用的时候要懂算法本质与细节，不然调参全靠脸…学习完这些库之后我就要开始把算法底层实现一下，不能做个工具小子。 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import preproces...

所爱隔山海 1099

Scikit-learn：让机器学习像搭积木一样简单！！！

一致的API、优秀的文档、丰富的示例，让入门ML不再噩梦。从数据到评估，一条龙服务，省去东拼西凑的麻烦。遇到问题？全球无数开发者踩过同样的坑，解答唾手可得。经过学术界和工业界多年的广泛验证和优化，算法实现扎实可靠。清晰的抽象让你更容易聚焦算法核心思想，而不是底层实现的细枝末节。它不是万能的（比如深度学习不是它的强项，得找PyTorch/TensorFlow），但对于传统的机器学习任务（分类、回归、聚类、降维）以及构建稳健的机器学习流程，Scikit-learn 绝对是首选武器库。

networknavigator的博客 1692

决策树原理详解及sklearn代码实例

1.决策树 1.1基本流程 决策树(decsioin tree)是一种常见的机器学习方法，例如西瓜书中的二分类任务，判断瓜的好坏。决策树如下: 可以看到此使判断西瓜是否好坏，则通过色泽，根蒂，敲声等一些列属性来得出结果。  一般的，一颗决策树包括一个根节点，若干个内部接待你和若干个叶结点；叶节点对应于决策结果，其他结点则对应一个属性测试；从根节点大到每个叶结点的路径对应了一个判定测试序列。决策树...

Y_hero的博客 7685

Sci-learn处理线性模型问题

使用数据构建一条直线（线性回归） 1. 加载数据集 #导入datasets模块，加载波士顿房价数据 from sklearn import datasets boston = datasets.load_boston() 2. 导入线性回归模型 from sklearn.linear_model import LinearRegression lr = LinearRe...

『程序员·小李』的博客 796

sklearn入门经典案例

自2007年发布以来,scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了。scikit-learn简称sklearn,支持包括分类、回归、降维和聚类四大机器学习算法。

银河麒麟V10ARM架构服务器离线安装docker\nacos【附安装包】

本文分享了在银河麒麟ARM64操作系统上安装Docker和Nacos的完整过程。首先提供了Docker的自动化安装脚本，包含服务配置、存储路径设置等关键步骤，并给出了常用维护命令。接着详细介绍了通过Docker-compose部署Nacos的方法，包括镜像导入、配置文件修改、鉴权设置等注意事项，特别强调了密钥长度必须超过32个字符的要求。文章还提供了Nacos初次登录的注意事项，并预告了后续可能推出的Redis、Nginx等安装教程。所有配置文件和脚本均可直接下载使用，适合内网环境下国产操作系统的部署

weixin_39054697的博客 2344

Sci-learn线性模型的评估

上文中我们使用LinearRegression方法进行训练及预测，方法不算复杂，先创建回归对象并喂入数据，创建模型后使用predict进行预测。 Sci-learn线性模型的评估 1.导入所需的包 #导入绘图包及numpy包 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 2. 绘制残差直方图 #绘制坐标图 f...

『程序员·小李』的博客 910

骚操作，尝试使用Xilinx XVC协议，通过Jlink来下载调试Xilink zynq FPGA芯片

最近一直在玩zynq芯片，手头使用的Xilinx Platform USB Cable 下载线真是辣鸡，速度慢如蜗牛，每次下载bit文件或者烧写flash文件都要大半天，实在是难以忍受。逻辑分析仪看了下xilinx的下载线，速度只有6.25M，并且数据间隔非常大，不懂这线的开发者咋想的，这总线利用率真是低到爆了 上图为xilinx DLC 10下载线波形，惨不忍睹！ 为了不浪费生命在下载等待时间上，我打算找找看有没有别的仿真调试选择。经过一番查找后发现Xilinx的仿真器好像选择不是很多，要么贵死要

听我瞎扯淡的博客 1万+

Scikit-learn（简称SK-Learn）是Python编程语言的一个非常流行的机器学习库

在SK-Learn中实现一个简单的“HelloWorld”示例，通常指的是使用这个库来完成一个基本的操作，比如数据的分类或回归任务。综上所述，Scikit-learn提供了一系列强大的数据预处理工具，这些工具不仅简化了数据处理的工作流程，而且通过适当的数据预处理，能够显著提高机器学习模型的性能和准确度。这些方法在机器学习的数据准备阶段扮演着至关重要的角色，它们旨在将原始数据转换成更适合机器学习模型使用的格式，同时解决数据中的缺失值、异常值、重复值以及不一致性等问题。数据预处理的一个重要方面是缺失值的处理。

[Blog][Domain] programb.blog.youkuaiyun.com 1629

S32K144 SDK实战：FTM输入捕获模块的配置与应用

本文详细介绍了S32K144 SDK中FTM输入捕获模块的配置与应用实践。从基础认知到开发环境搭建，再到引脚配置和中断处理技巧，全面解析了如何利用FTM模块实现高精度信号测量。特别适用于电机控制、工业测速等场景，帮助开发者快速掌握S32K144的FTM输入捕获功能。

weixin_42566424的博客 217

Ubuntu 24.04 安装 ROS2 Jazzy

手把手教你在Ubuntu24.04上安装JazzyROS2操作系统。

weixin_74185504的博客 1万+

sklearn自学目录（更新中）

1.scikit-learn数据集介绍（更新中） 2.scikit-learn代码实例学习目录（更新中）

Zee_Chao的博客 557

华为OD机试 - 直捣黄龙 - 广度优先搜索BFS（Python/JS/C/C++ 新系统 200分）

从样例 1 可知：5 / 2,2 -> 输出 2 9如果按“移动步数”计算应该是 8，但题目输出是 9，说明这里的“路径长度”统计的是 路径上经过的节点数量。最短路径条数：ways[end]路径长度：dist[end] + 1。

学Java，找哪吒 125

ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn.metrics.cluster.supervised‘

  今天在新配的环境上跑程序，碰到了如下图所示的一个错误： 出现的错误1   面对这个错误，第一反应是新配的环境没有装sklearn，于是果断用pip install sklearn和pip install scikit-learn命令安装，但是显示已经安装了，而且import sklearn也是可以的。这就玄学了。   经过一系列卸库装库的操作也没有起作用之后，我猜测应该是版本问题，可能是新版本导致的，我决定解构这条命令，依次在命令行中执行下列命令： python >>import skle

噢啦啦耶的博客 9473

Python爬虫实战：基于最新技术栈的政府招标采购数据抓取与分析

对于企业、研究人员和数据分析师来说，能够高效地获取这些数据意味着可以获得宝贵的商业洞察和市场先机。随着反爬技术的不断升级和网站结构的日益复杂，传统的爬虫方法已经难以满足需求。我们将采用Selenium、Playwright等现代浏览器自动化工具，结合Scrapy框架和异步请求库，构建一个能够应对各种反爬措施的强大爬虫系统。Playwright是微软开发的浏览器自动化工具，支持Chromium、WebKit和Firefox，比Selenium更快速、更稳定。

2201_76125261的博客 1312

S7-1200中通过MODBUS TCP客户端在一次请求中实现从服务器读写一个或多个保持性寄存器的具体方法

S7-1200中通过MODBUS TCP客户端在一次请求中实现从服务器读写一个或多个保持性寄存器的具体方法

Robot_PLC_HMI_Automation 4225

sklearn机器学习实例

sklearn是非常流行的机器学习库，实现了很多的机器学习模型。官网：http://scikit-learn.org/stable/  里面有全面的实例和模型参数讲解，用到哪个模型就去官方查看说明文档。基本功能主要被分为六大部分：分类，回归，聚类，数据降维，模型选择和数据预处理。 Estimator框架的基本使用套路：     model = EstimatorObject()  #得到模型   ...

qq_27150893的博客 1万+

YOLOv8改进 | 融合篇，YOLOv8主干改进融合网络之MobileNetV3+CA注意机制，助力涨点

MobileNetV3通过结合硬件感知网络架构搜索（NAS）和NetAdapt算法，通过新颖的架构改进进一步提升了性能。YOLOv8中的主干网络替换成MobileNetV3+引入CA注意机制

在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步 1882

机器学习---sklearn

1.Sklearn简介 sklearn (全称 Scikit-Learn) 是基于 Python 语言的机器学习工具,Sklea是处理机器学习 (有监督学习和无监督学习) 的包。它建立在 NumPy, SciPy, Pandas 和 Matplotlib 之上，其主要集成了数据预处理、数据特征选择，sklearn有六个任务模块和一个数据引入模块： 有监督学习的分类任务 有监督学习的回归任务 无监督学习的聚类任务 无监督学习的降维任务 数据预处理任务 模型选择任务 数据引入 具体流程如下： 下载 skl.

weixin_44838881的博客 4万+

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过，这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后，重新检测通过。

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！

Sklearn到底是什么？

更多详细代码关注sklearn中文官方文档： https://www.cntofu.com/book/170/index.html 1.概念 Sklearn (全称 Scikit-Learn) 是基于 Python 语言的机器学习工具，是机器学习中的常用第三方模块。它建立在 NumPy, SciPy, Pandas 和 Matplotlib 之上，里面的 API 的设计非常好，所有对象的接口简单，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归(Regression)、降维(Dimensionality Re

gxc19971128的博客 3万+

Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10

英文版 Outlook Express6.0， 兼容Win7/Win10/WinXP，解压就可用。

机器学习神器：Sklearn详解

什么是机器学习？字面上来讲就是 (人用) 计算机来学习。谈起机器学习就一定要提起汤姆米切尔 (Tom M.Mitchell)，就像谈起音乐就会提起贝多芬，谈起篮球就会提起迈克尔乔丹，谈起电影就会提起莱昂纳多迪卡普里奥。

十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎 6479

锂电池充电器电路设计 里面有电路

锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。

python sklearn 机器学习 使用简介

Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归(Regression)、降维(Dimensionality Reduction)、分类(Classfication)、聚类(Clustering)等方法。当我们面临机器学习问题时，便可根据下图来选择相应的方法。简单高效的数据挖掘和数据分析工具让每个人能够在复杂环境中重复使用建立NumPy、Scipy、MatPlotLib之上。

whatday的专栏 8069

【机器学习基础 3】 sklearn库

Scikit-learn（简称sklearn）是一个用于机器学习的Python库，它包含了许多常用的机器学习算法、预处理技术、模型选择和评估工具等，可以方便地进行数据挖掘和数据分析。Scikit-learn建立在NumPy、SciPy和Matplotlib之上。

yewanyuan的博客 1万+

python机器学习中sklearn库简介学习

python机器学习sklearn学习简介

L29979264458的博客 1万+

【机器学习】sklearn库浅学习

Python机器学习

weixin_63219670的博客 1646

Python中机器学习神器——sklearn模块

参考文章 Python机器学习笔记：sklearn库的学习 ML神器：sklearn的快速使用 机器学习与Sklearn的初识 传统的机器学习任务从开始到建模的一般流程是：获取数据 → 数据预处理 → 训练建模 → 模型评估 → 预测，分类。 Skikit-learn算法库 由图中，可以看到库的算法主要有四类：分类，回归，聚类，降维。其中： 常用的回归：线性、决策树、SVM、KNN ； 常用的分类：线性、决策树、SVM、KNN，朴素贝叶斯； 既可以回归也可以分类的算法：随机森林、Adaboost、Gr

Fo*(Bi)的博客 8481
上一篇： sklearn代码实例学习笔记-1.1.1普通最小二乘法
下一篇： sklearn数据集之“糖尿病病人体检数据集”
点赞 0
评论 0
书签 书签 0
Zee_Chao
Zee_Chao
博客等级 码龄11年 168粉丝 135原创
+ 关注 专栏目录 订阅专栏
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值