Data Science. Практика

* Random Forests Regression (регрессия с случайными лесами)

3. Кластеризация:

* K-Means Clustering (кластеризация методом k-средних)

* Hierarchical Clustering (иерархическая кластеризация)

* DBSCAN (кластеризация с плотностью)

4. Дименсиональное сокращение:

* Principal Component Analysis (анализ главных компонент)

* Linear Discriminant Analysis (линейный дискриминантный анализ)

* t-SNE (t-Student стохастическая близость смещением и растяжением)

5. Избирательное обучение:

* Recursive Feature Elimination (рекурсивное удаление признаков)

* SelectKBest (выбор K лучших признаков)

* Lasso/Ridge Regression Feature Selection (выбор признаков с помощью линейной регрессии с L1/L2-регуляризацией)

6. Оценка моделей:

* Cross-Validation (перекрёстная проверка)

* Grid Search (поиск по сетке)

* Randomized Search (рандомизированный поиск)

* Learning Curve (график обучения)

Кроме основных алгоритмов машинного обучения, библиотека Scikit-learn также предоставляет множество вспомогательных функций и инструментов, которые могут быть полезны для обработки данных и обучения моделей. Вот некоторые из них:

1. Предобработка данных:

* Функции для нормализации и стандартизации данных

* Функции для обработки пропущенных данных

* Функции для кодирования категориальных переменных

* Функции для выборки данных

2. Извлечение признаков:

* Функции для извлечения текстовых признаков, такие как CountVectorizer и TfidfVectorizer

* Функции для извлечения признаков из изображений, такие как Histogram of Oriented Gradients (HOG) и Local Binary Patterns (LBP)

* Функции для извлечения признаков из аудио, такие как Mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) и Chroma features

3. Оценка моделей:

* Функции для оценки качества моделей, такие как accuracy\_score, precision\_score, recall\_score, f1\_score и roc\_auc\_score

* Функции для визуализации результатов классификации, такие как confusion\_matrix, classification\_report и ROC curves

* Функции для оценки качества регрессии, такие как mean\_squared\_error, mean\_absolute\_error, r2\_score и explained\_variance\_score

4. Выбор параметров:

* Функции для выбора оптимальных параметров модели, такие как GridSearchCV и RandomizedSearchCV

* Функции для настройки гиперпараметров с помощью методов, таких как cross\_val\_score и validation\_curve

5. Визуализация данных и моделей:

* Функции для визуализации данных, такие как scatter\_plot, line\_plot, bar\_plot и histogram\_plot

* Функции для визуализации моделей, такие как decision\_boundary, decision\_function, feature\_importances\_ и permutation\_importance

Эти функции и инструменты помогают ускорить процесс обработки данных и обучения моделей, а также позволяют более эффективно работать с большими объемами данных. Кроме того, библиотека Scikit-learn имеет простой и интуитивно понятный интерфейс, который делает ее легко используемой даже для новичков в области машинного обучения и помимо основных функций и инструментов, библиотека Scikit-learn также предоставляет дополнительные возможности, которые могут быть полезны для специалистов в области машинного обучения.

1. Расширенные возможности для классификации:

* Функции для многоклассовой классификации, такие как OneVsRestClassifier и MultinomialNB

* Функции для многократной классификации, такие как LabelBinarizer и LabelEncoder

2. Расширенные возможности для регрессии:

* Функции для многомерной регрессии, такие как LinearRegression и RidgeCV

* Функции для прогнозирования временных рядов, такие как SimpleExpSmoothing и HoltWinters

3. Расширенные возможности для кластеризации:

* Функции для иерархической кластеризации, такие как AgglomerativeClustering и Ward

* Функции для смешанной кластеризации, такие как SpectralClustering и KMeans++

4. Расширенные возможности для избирательного обучения:

* Функции для регуляризации, такие как Lasso и Ridge