python中如何使用scikit-learn算法库？

Python就业的一方面就是所谓的高端行业“机器”制造。最近有一个专门做这个内容的算法库，被选为机器中最好的语言。看到这里，我们应该知道这个算法库的强大和重要性了。是的，如此强大的分析和数据挖掘机器学习工具，就是我们今天要给大家介绍的——scikit-learn算法库。

下面正式给大家说一说

scikit-learn算法库

1、安装最新版

pip install scikit-learn

2、算法库的预处理使用

from sklearn.impute import SimpleImputer
 
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
X_train_clean = imputer.fit(X_train)

3、涉及模型评估的代码演示

from sklearn.metrics import classification_report
 
print(classification_report(rf_predictions, y_test))

4、管道常用代码：

from sklearn.pipeline import Pipeline
pipe = Pipeline([('imputer', SimpleImputer()), ('rf', RandomForestClassifier())])
pipeline_model = pipe.fit(X_train, y_train)
pipeline_model.score(X_test, y_test)

好啦，关于

scikit-learn算法库的全部内容都给大家讲解完毕了，足够让大家做到全面理解，如果想要自己独立开发机器模型，还可以到
上查询更细致的教程内容哦~