Scikit-learn是一个在Python中实现机器学习的强大库。以下是一些如何使用scikit-learn进行高级机器学习的基本步骤：
- 数据导入和预处理：首先，你需要导入你的数据集。这通常通过pandas库完成，然后对数据进行预处理，包括数据清洗，缺失值处理，异常值处理，数据标准化等。
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScalerdata = pd.read_csv('your_data.csv') # replace with your data source
data = StandardScaler().fit_transform(data)
- 特征选择：选择与预测目标最相关的特征。这可以通过诸如卡方检验，互信息法，基于模型的特征选择等方法完成。
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2k = 10 # number of features to select
sf = SelectKBest(chi2, k=k
