scikit-learn中提供的主要功能有哪些?
Scikit-learn是一个功能强大的Python机器学习库，提供了丰富的工具和算法来实现各种机器学习任务。以下是Scikit-learn中提供的一些主要功能：
- 分类算法：
- 支持向量机（SVM）
- k近邻（k-NN）
- 决策树
- 随机森林
- 梯度提升机（如GBRT、XGBoost的接口）
- 逻辑回归
- 朴素贝叶斯
- 线性判别分析（LDA）
- 感知机
- 回归算法：
- 线性回归
- 岭回归
- Lasso回归
- 弹性网络回归
- 决策树回归
- 随机森林回归
- 梯度提升回归
- 聚类算法：
- K均值聚类
- 层次聚类
- 谱聚类
- DBSCAN聚类
- 均值偏移聚类
- 凝聚层次聚类
- 降维算法：
- 主成分分析（PCA）
- 核主成分分析（Kernel PCA）
- 线性判别分析（LDA，也用于分类）
- t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）
- 等距映射（Isomap）
- 局部线性嵌入（LLE）
- 模型选择和评估：
- 交叉验证
- 网格搜索
- 随机搜索
- 学习曲线
- 验证曲线
- 混淆矩阵
- ROC曲线和AUC分数
- 预处理：
- 数据标准化和归一化
- 缺失值处理
- 数据生成（如多项式特征和模拟数据）
- 类别数据的编码（如标签编码和独热编码）
- 特征选择
- 流水线：
- 允许将多个处理步骤封装为一个单一的可重用模型或流水线，包括数据预处理、特征选择和模型训练等。
- 分解算法：
- 主成分回归（PCR）
- 偏最小二乘回归（PLS）
- 异常检测：
- 基于统计的方法
- 基于机器学习的方法（如孤立森林）
- 神经网络：
- 虽然Scikit-learn主要不是为深度学习设计的，但它也提供了一些简单的神经网络模型，如多层感知器（MLP）。
Scikit-learn还提供了大量的数据集，用于测试和实验各种机器学习算法。此外，它还提供了易于使用的API和丰富的文档，使得用户可以更方便地学习和使用这些算法。
需要注意的是，随着版本的更新，Scikit-learn的功能可能会有所增加或变化。因此，建议查阅最新的官方文档以获取最准确的信息。
