scikit-learn - полное руководство

Scikit-learn предоставляет широкий спектр инструментов и алгоритмов для решения задач классификации, регрессии, кластеризации и снижения размерности данных. Scikit-learn является одной из наиболее популярных библиотек машинного обучения благодаря своей простоте использования, гибкости и эффективности.

Введение в scikit-learn

• Что такое scikit-learn и для чего он используется
• Основные особенности и преимущества библиотеки
• Сравнение с другими библиотеками машинного обучения

Основные концепции машинного обучения

• Типы задач машинного обучения (классификация, регрессия, кластеризация)
• Обучающая и тестовая выборки
• Переобучение и недообучение
• Оценка качества моделей

Загрузка и предобработка данных

• Работа с различными форматами данных (CSV, JSON и др.)
• Загрузка встроенных наборов данных
• Разделение данных на обучающую и тестовую выборки
• Масштабирование признаков
• Обработка категориальных признаков
• Заполнение пропущенных значений

Алгоритмы машинного обучения в scikit-learn

• Линейные модели (LogisticRegression, LinearRegression, и др.)
• Метод опорных векторов (SVC, SVR)
• Деревья решений и ансамбли (DecisionTreeClassifier, RandomForestClassifier, GradientBoostingClassifier)
• Наивный байесовский классификатор
• Кластеризация (KMeans, DBSCAN, и др.)
• Снижение размерности (PCA, t-SNE)

Настройка гиперпараметров

• Что такое гиперпараметры
• Стратегии поиска гиперпараметров (Grid Search, Random Search)
• Кросс-валидация
• Оценка важности признаков

Оценка качества моделей

• Метрики классификации (accuracy, precision, recall, f1-score, ROC-AUC)
• Метрики регрессии (MAE, MSE, RMSE, R^2)
• Матрица ошибок
• Кривая обучения

Сохранение и загрузка моделей

• Сериализация моделей
• Сохранение моделей в pickle формат
• Загрузка обученных моделей

Практические примеры

• Классификация цветков ириса
• Предсказание цен на жилье в Бостоне
• Кластеризация изображений
• Уменьшение размерности набора данных лиц

Советы и лучшие практики

• Правильный выбор алгоритма
• Борьба с несбалансированными данными
• Интерпретация моделей
• Ускорение обучения на больших наборах данных

Заключение

• Краткое резюме пройденного материала
• Дальнейшие шаги для углубления знаний
• Полезные ресурсы и ссылки