Scikit Learn – 云典AI

Scikit Learn为预测性数据分析提供简单高效的工具。它对每个人都是可访问的，并且可以在不同的上下文中重复使用。该平台构建在NumPy、SciPy和matplotlib之上，并且它是开源的，具有商业可用的BSD许可证。

主要特点

• 分类：标识对象属于哪个类别。应用包括垃圾邮件检测和图像识别。使用的算法包括梯度增强、最近邻、随机森林、Logistic回归等。
• 回归：预测与对象关联的连续值属性。应用包括药物反应和股票价格。使用的算法包括梯度增强、最近邻、随机森林、山脊等。
• 聚类：自动将相似对象分组为集合。应用包括客户细分和分组实验结果。使用的算法包括k-Means、HDBSCAN、层次聚类等。
• 降维：减少要考虑的随机变量的数量。应用包括可视化和提高效率。使用的算法包括PCA，特征选择，非负矩阵分解等。
• 型号选择：比较、验证和选择参数和模型。应用包括通过参数调整提高精度。使用的算法包括网格搜索、交叉验证、指标等。
• 前处理特征提取和归一化。应用包括转换输入数据，例如文本，以与机器学习算法一起使用。使用的算法包括预处理、特征提取等。

用例

Scikit-Learn用于各种机器学习应用，如垃圾邮件检测、图像识别、预测股价、客户细分等。它因其易用性、性能和实现的各种算法而受到赞扬。