scikit-learn - полное руководство
Scikit-learn (также известный как sklearn) - это библиотека машинного обучения, разработанная на языке программирования Python.
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
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