概要： 该章节，我们将介绍贯穿scikit-learn使用中的“机器学习（Machine Learning）”这个词汇，并给出一些简单的学习示例。...或者在输入空间中判定数据的分布——密度估计，或者把数据从高维空间转换到低维空间以用于可视化 训练集和测试集 机器学习是学习一些数据集的特征属性并将其应用于新的数据。...三、学习和预测 对于数字数据集（digits dataset），任务是预测一张图片中的数字是什么。数字数据集提供了0-9每一个数字的可能样例，可以用它们来对位置的数字图片进行拟合分类。...在scikit-learn中，用以分类的拟合（评估）函数是一个Python对象，具体有fit(X,Y)和predic(T)两种成员方法。...五、惯例约定 scikit-learn的各种拟合（评估）函数遵循一些确定的规则以使得他们的用法能够被预想到（译：使得各种学习方法的用法统一起来） ①类型转换 除非特别指定，输入将被转换为float64
编译 | NewBeeNLP 写在前面 Scikit-learn是使用最广泛的Python机器学习库之一。...机器学习pipeline 除了为机器学习提供广泛的算法外，Scikit learn还具有一系列用于「预处理」和「转换数据」的功能。...为了促进机器学习工作流程的再现性和简单性，Scikit learn创建了管道（pipeline），允许将大量预处理步骤与模型训练阶段链接在一起。...丰富的第三方扩展 许多第三方库可以更好地扩展scikit-learn的特性。...举个栗子，category-encoders库，它为分类特性提供了更大范围的预处理方法，以及ELI5包以实现更大的模型可解释性。这两个包也可以直接在Scikit-learn管道中使用。
阅读大概需要6分钟 跟随小博主，每天进步一丢丢 作者 | Rebecca Vickery 编译 | NewBeeNLP公众号 写在前面 Scikit-learn是使用最广泛的Python机器学习库之一...机器学习pipeline 除了为机器学习提供广泛的算法外，Scikit learn还具有一系列用于「预处理」和「转换数据」的功能。...为了促进机器学习工作流程的再现性和简单性，Scikit learn创建了管道（pipeline），允许将大量预处理步骤与模型训练阶段链接在一起。...丰富的第三方扩展 许多第三方库可以更好地扩展scikit-learn的特性。...举个栗子，category-encoders库，它为分类特性提供了更大范围的预处理方法，以及ELI5包以实现更大的模型可解释性。这两个包也可以直接在Scikit-learn管道中使用。
原文博客 本文目的： 我们将展示如何使用一个名为pdpipe的小库使用Pandas构建直观而有用的分析流程（管道）。 ? 简介 Pandas是Python中用于数据分析和机器学习的库。...它在Excel/CSV文件和Scikit学习或TensorFlow形成了完美的桥梁。 数据科学分析流程通常是一系列步骤：数据集必须经过清理、缩放和验证，然后才能准备好被强大的机器学习算法使用。...在数据科学领域，具有管道特性的包的例子是R语言中的dplyr和Python中的Scikit learn。...对于此任务，我们使用pdpipe中的ColDrop方法创建一个管道对象drop-age，并将数据帧传递到此管道。 仅仅通过添加管道来实现管道的链式阶段只有当我们能够进行多个阶段时才是有用和实用的。...在这里，我们应用Scikit学习包中的StandardScaler将数据标准化，转换后可以用于聚类或神经网络拟合。
Scikit-learn是Python所有的机器学习程序包中，你必须掌握的最重要的一个包，它包含各种分类算法，回归算法和聚类算法，其中包括支持向量机、随机森林、梯度提升、k均值和基于密度的聚类算法（DBSCAN...），且旨在与Python数值库NumPy和科学库SciPy进行相互配合。...不管是对机器学习的初学者还是经验丰富的专业人士来说，Scikit-learn库都是应该熟练掌握的优秀软件包。...然而，即使是有经验的机器学习从业者可能也没有意识到这个包中所隐藏的一些特性，这些特性可以轻松地帮助他们完成任务。接下来本文将列举几个scikit-learn库中鲜为人知的方法或接口。...Scikit-learn库提供了有效而简单的方法来实现这一点。它可以直接在Pandas数据框或Numpy数组上运行，因此用户就可以为这些数据转换编写一些特殊的映射函数或应用函数。
image.png Scikit-Learn是python的核心机器学习包，它拥有支持基本机器学习项目所需的大部分模块。...Scikit-Learning正在积极开发中，这样实践者就可以专注于手头的业务问题。 包中的基本要素是估计器。估计器可以是转换数据的估计器(预处理和流水线)，也可以是机器学习算法的实现。...并非所有python包都是相等的。Scikit-Learn只做了一件事，而且做得很好，那就是实现基本的机器学习算法。 1....该管道从ColumnTypeFilter获取输出，并使用标准标量器和最小-最大定标器对它们进行缩放。输出将有两倍的数字特性作为输入。...使用标签编码器或单热编码器，下面的婴儿名被转换成数字向量，一旦转换，这些向量将作为模型训练的输入特性。
使用scikit-learn管道可以更有效地工作，而不是手动将文本转换成词袋，然后再手动添加一些数字列。这篇文章将告诉你如何去做。...第一步是定义要应用于数据集的转换。要在scikit-learn管道中包含数据转换，我们必须把它写成类，而不是普通的Python函数;一开始这可能听起来令人生畏，但它很简单。...另一种方法是简单地定义一个普通的Python函数，并将其传递给FunctionTransformer类，从而将其转换为一个scikit-learn transformer对象。...final transformer FeatureSelector将允许我们将各种特性作为模型的超参数。...这三个转换器提供了我们构建管道所需的所有附加功能。 构建管道 最终的管道由三个组件构成:初始管道对象、ColumnTransformer对象和估计器。
Olivier Grisel(OG)本人在InriaParietal工作，主要研发scikit-learn，使用Python语言编写的最流行的机器学习库之一。...scikit-learn VS MLlib FD：目前，在机器学习领域，我们听到了大量关于Spark的传闻。你有机会去尝试一下么？如何把它与scikit-learn进行比较呢？...通过只选择有这种特性的算法，他们目前已经解决了这个双重可扩展性问题。 scikit-learn最初的目的是处理内存中的数据，所以我们不存在偏见。我们有一些非常有效的算法，它们只在小数据集上有效。...在过去的几个月里，scikit-learn在朝着特征工程方向发展。这是你将继续维持的方向吗？你会朝一个集成的管道工作吗？这似乎像是一条无止尽的路。...其实在scikit-learn中也可以安装插件，使用数据框作为输入并且添加用户自定义的scikit-learn转换脚本。事实上，使这个过程变得更加简单也正是我们应该努力的实践方向。
Feature-engineFeature-engine 是一个开源特征工程Python库，保留Scikit-learn功能，支持使用 fit( )函数 和 transform()函数从数据中学习，然后进行特征转换...，简化了端到端特征工程管道的实现。...如何安装Feature-engine是Python 3的一个包，可以在Python 3.8或更高版本中运行，安装非常方便。...(X_test)使用Scikit-learn管道 在前面的部分中，我们展示了如何单独实现每种技术。...在构建机器学习模型时，我们通常会对变量进行各种变换。我们可以将所有的特征转换器放置在Scikit-learn管道中，避免耗时繁琐的手动转换。5.
翻译 | 赵朋飞 Noodlesslee 整理 | 凡江 我们 Pick 了一些用 Python 进行机器学习实践的基本技巧。 我是一名计算机科学与技术专业的学生。...Numpy Numerical Python 的缩写，NumPy 是采用 Python 进行科学计算和数据分析所必须的基本程序库。...对数据科学和现代机器学习任务来说，这是一个宝贵的优势。 ? Pandas 这是 Python 科学计算领域进行通用数据分析方面最流行的库。...Seaborn plots 的例子 Scikit-learn Scikit-learn 是必备的最重要的常见 Python 的机器学习包。...这里是另一篇文章，演示了使用 Scikit-learn 的简单机器学习管道方法（http://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html）。
紧接着Enam详细阐述了机器学习的难题，并着重叙述了算法的特性（见粗体字）： 机器学习的难题之一就是建立直觉。建立直觉的意思是采用某种工具来应对问题。...自动化机器学的理论基础来源于这个想法：假如我们必须创建海量的机器学习模型、使用大量的算法、使用不同的超参数配置，那么我们就可以使用自动化的方式进行建模。同时也可以比较性能与准确度。 很简单，对不对？...Auto-sklearn同样也支持在分布式文件系统中进行并行计算，同时它也可以利用scikit-learn模型的持续特性。...它是一个Python的工具。通过使用“遗传编程来自动的创建与优化机器学习管道”。TPOT与Auto-sklearn类似，与scikit-learn协同工作。就像是scikit-learn的包装器。...TPOT的真正好处之一就是使用scikit-learn的管道，产生可以准备运行的、独立的Python代码。这个代码代表着所有备选模型中表现最好的模型。我们就可以修改与审查这份代码。
本篇博客详细介绍了Python机器学习库Scikit-learn的使用方法和主要特性。...内容涵盖了如何安装和配置Scikit-learn，Scikit-learn的主要特性，如何进行数据预处理，如何使用监督学习和无监督学习算法，以及如何评估模型和进行参数调优。...随后，我们将详细探索Scikit-learn库的主要特性和功能，以及如何使用它进行数据处理和机器学习模型的构建，优化和评估。...Scikit-learn的主要特性 Scikit-learn作为一个功能强大的Python机器学习库，其设计理念着重于易用性和统一性。接下来，我们将逐一介绍Scikit-learn的主要特性。...在实际使用中，我们可以根据数据的特性和问题的需要，选择合适的算法进行学习。 Scikit-learn中的无监督学习算法 无监督学习是指在没有标签的情况下对数据集进行学习，主要包括聚类和降维等任务。
Olivier是scikit-learn机器学习库的主要贡献者，因此他们两个详细地讨论了Olivier的工作和其它技术的发展。这是采访的第一部分。...scikit-learn VS MLlib ? FD：目前，在机器学习领域，我们听到了大量关于Spark的传闻。你有机会去尝试一下么？如何把它与scikit-learn进行比较呢？...通过只选择有这种特性的算法，他们目前已经解决了这个双重可扩展性问题。 scikit-learn最初的目的是处理内存中的数据，所以我们不存在偏见。我们有一些非常有效的算法，它们只在小数据集上有效。...在过去的几个月里，scikit-learn在朝着特征工程方向发展。这是你将继续维持的方向吗？你会朝一个集成的管道工作吗？这似乎像是一条无止尽的路。...其实在scikit-learn中也可以安装插件，使用数据框作为输入并且添加用户自定义的scikit-learn转换脚本。事实上，使这个过程变得更加简单也正是我们应该努力的实践方向。
scikit-learn VS MLlib ? FD：目前，在机器学习领域，我们听到了大量关于Spark的传闻。你有机会去尝试一下么？如何把它与scikit-learn进行比较呢？...Spark和Python或scikit-learn之间的主要区别是，Spark默认是一个系统，以分布式的方式管理那些其它数据处理方法无法在内存中处理的数据。...通过只选择有这种特性的算法，他们目前已经解决了这个双重可扩展性问题。 scikit-learn最初的目的是处理内存中的数据，所以我们不存在偏见。我们有一些非常有效的算法，它们只在小数据集上有效。...在过去的几个月里，scikit-learn在朝着特征工程方向发展。这是你将继续维持的方向吗？你会朝一个集成的管道工作吗？这似乎像是一条无止尽的路。...其实在scikit-learn中也可以安装插件，使用数据框作为输入并且添加用户自定义的scikit-learn转换脚本。事实上，使这个过程变得更加简单也正是我们应该努力的实践方向。
受访者：Andreas Muller，Scikit learn 的核心开发人员，书籍《Python 机器学习入门》的作者，哥伦比亚大学数据科学研究所的科学家、讲师。...Andreas Muller：一般来说，与 Scikit-learn 和机器学习相关的常见错误有两种。 1.对于 Scikit 学习，每个人都可能在使用管道。...如果你不使用管道，那你可能有些地方做错了。2 年前，我们引入了列转换器，它允许你处理具有连续和分类变量的数据，或者处理其他类型 One-Hot 编码器时，一切都很好。 2。...在 Scikit-learn 中，每个 ML 模型都封装在一个称为「估计器」的简单 python 类中。通常在机器学习过程中，你可能会有一个带有一系列预处理步骤的分类器。...在这种情况下，重要的是所有的预处理都在交叉验证循环中进行。如果在交叉验证循环之外进行功能选择，可能会发生非常糟糕的事情。但在你的管道中，你知道一切都在交叉验证循环中。 ?
MLJ的特色 MLJ已经具备实质性的功能： 学习网络：超越传统管道的灵活模型组合。 自动调整：自动调整超参数，包括复合模型。作为与其他元算法组合的模型包装器实现调优。...虽然目前实现MLJ接口的机器学习模型相对较少，但正在进行的工作旨在将流行的python框架scikit-learn支持的模型封装起来，这是临时的权宜之计。...为何选择MLJ而不是ScitkitLearn.jl 为Julia用户提供的另一种机器学习工具箱是ScikitLearn.jl，最初用作流行的python库scikit-learn的Julia包装器，用Julia...MLJ享有一些特性，从长远来看，它会成为一个更有吸引力的选择： 单一语言：ScikitLearn.jl包装了python代码，后者又为性能关键的例程包装了C代码。...灵活的API用于模型组合：scikit-learn中的管道更像是一种事后的想法，而不是原始设计中不可或缺的部分。
如果你目前正在使用 python 进行机器学习项目，那么你可能听说过这一个流行的开源库，那就是 TensorFlow。...4.并行神经网络训练 TensorFlow 提供了管道流，从这个意义上说，你可以训练多个神经网络和多个 GPU，这使得模型在大型系统上非常有效。...2.Scikit-Learn 什么是 Scikit-Learn？ 它是一个与 NumPy 和 SciPy 相关联的 python 库。它被认为是处理复杂数据的最佳库之一。 在这个库中进行了许多修改。...Scikit-Learn 的特性 交叉验证：有多种方法可以检查不可见数据上受监督模型的准确性。...Pandas 是 Python 中的一个机器学习库，它提供高级的数据结构和各种各样的分析工具。这个库的一个重要特性是能够使用一个或两个命令转换复杂的数据操作。
scikit-learn 的基本信息和特性 scikit-learn 提供了多种分类、回归、聚类、降维、模型选择和数据预处理算法，如线性回归、多层感知器、支持向量机、随机森林、梯度提升、k-means...长期作为 Tensorflow 框架的试验特性进行开发，至今已超过两三年。随着 Tensorflow 2.X 的发布，XLA 终于从试验特性转变为默认打开的特性。...此外，Caffe 还提供了 Python 和 Matlab 的接口，为用户进行实验和开发提供了便利。...PyCaret 的基本信息和特性 PyCaret 是一个开源的、低代码的 Python 机器学习库，能够自动化机器学习工作流程。...PyCaret 本质上是围绕多个机器学习库和框架（如 scikit-learn、XGBoost、LightGBM、CatBoost、spaCy、Optuna、Hyperopt、Ray 等）的 Python
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