SKlearn库——监督学习之分类（Classification）(1)

最新推荐文章于 2025-02-25 16:24:24 发布
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本文详细介绍了Sklearn库中用于监督学习的分类方法，包括线性模型、支持向量机、最临近算法、高斯过程、朴素贝叶斯、决策树、集成学习、多类多标签、特征选择、半监督学习以及线性判别分析等模块。重点讨论了线性回归、Lasso回归、ElasticNet、贝叶斯回归、逻辑回归、随机梯度下降和多项式回归等算法的应用场景和特点。

（1）广义线性模块： sklearn.linear_model

（2）支持向量机模块：sklearn.svm

（3）最临近模块：sklearn.neighbors

（4）高斯过程模块：sklearn.gaussian_process

（5）朴素贝叶斯模块：sklearn.naive_bayes

（6）决策树模块：sklearn.tree

（7）集成模块：sklearn.ensemble

（8）多类多标签模块：sklearn.multiclass

（9）特征选择模块：sklearn.feature_selection

（10）半监督学习模块：sklearn.semi_supervised

（11）线性，二次判别模块：sklearn.lda


（1）：广义线性模块： sklearn.linear_model

①LinearRegression与Ridge类见前一条博客,在简单的（准）线性关系中，使用这个方法即可很准确的模拟，后续方法在数据较小或关系较简单的情况下可能产生过拟合

②Lasso()：估计稀疏系数的线性模型；在回归系数的绝对值只和＜一个常熟的越苏条件下，使残差平方和最小化（后续介绍如何通过正则化避免过拟合）

                 数学公式：

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