文章目录
- 前言
- 数据预处理
- 缺失值处理
- 数据缩放
- 特征选择
- 模型训练
- 参数调整
- 模型评估
- 总结
前言
经过了对Python和Scikit-learn的基础安装及简单应用，我们现在将更深入地探究Scikit-learn的实用技术，以进一步提升我们的数据科学技能。在本文中，我们将涵盖数据预处理、特征选择、模型训练、参数调整和模型评估等关键概念。
数据预处理
在机器学习中，数据质量直接影响模型的性能。Scikit-learn提供了许多用于数据预处理的方便工具，我们将重点介绍几个常用的方法。
缺失值处理
使用SimpleImputer类可以轻松处理缺失值：
python">from sklearn.impute import SimpleImputer
import numpy as np# 假设我们有一些带有缺失值的数据
sample_data = [[1, 2, np.nan], [</
