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Scikit-learn的sklearn.impute.IterativeImputer函数 Scikit-learn的sklearn.impute.IterativeImputer函数是一种用于填补数据缺失值的函数。这个函数的主要作用是基于回归预测来对数据中的空值进行估计和填充，从而使得数据集更完整和一致，能够提高机器学习模型的性能。 这个函数主要实现的是…

作用 sklearn.cluster.AffinityPropagation 是 Scikit-learn 中实现的集成聚类算法之一。其主要任务是将输入数据集中的数据点自动聚类成多个聚类簇。 使用方法 sklearn.cluster.AffinityPropagation 有多个参数，其中比较重要的参数有：damping、max_iter、affinity …

Scikit-learn的sklearn.decomposition.NMF函数 作用 NMF（Non-negative Matrix Factorization）是一种无监督学习的方法，用于发现一组数据的次级结构。它可以将一个高维的非负矩阵分解为两个低维的非负矩阵的乘积。其中一个矩阵代表了数据中的特征，另一个矩阵代表了数据的潜在结构。 在Scikit-le…

Scikit-learn Sklearn.cluster.SpectralClustering 作用 Scikit-learn Sklearn.cluster.SpectralClustering 是一种基于谱聚类算法的无监督学习模型，其作用是将数据集中的数据聚为不同的类别。该算法通过对数据样本间的相似度矩阵进行特征分解，得到样本的降维表示，在低维空间中聚类…

Scikit-learn 的sklearn.decomposition.FastICA 函数概述 Scikit-learn 的sklearn.decomposition.FastICA 函数是一种使用快速独立成分分析（FastICA）算法提取信号中独立成分的方法。快速独立成分分析算法是一种计算效率较高的独立成分分析算法，主要应用于信号处理和突发事件检测等方面…

1. SelectPercentile 函数的作用 SelectPercentile 函数是 Scikit-learn 库中的特征选择函数，主要用于从原始数据中选取最佳的特征子集，以用于机器学习算法的训练或预测。其中 SelectPercentile 是一种基于统计检验的特征选择方法，它通过自主学习原始数据中各特征与结果变量的相关性，挑选出最相关的前 n 个…

Scikit-learn 的sklearn.feature_selection.VarianceThreshold 1. 作用 sklearn.feature_selection.VarianceThreshold函数可以用于方差选择法，即用方差来筛选特征。为了达到分析和选择特征的目的，必须针对某个特征，确定该特征与其它特征的相关性强度。而方差选择法就是通过…

Scikit-learn的sklearn.neural_network.MLPClassifier函数说明 sklearn.neural_network.MLPClassifier是Scikit-learn库中的一个多层感知器(MLP)的分类算法。MLP是一种人工神经网络模型，可以被用于分类和回归问题。其中，MLPClassifier用于分类问题。 MLPC…

1. 概述 sklearn.svm.SVR 是 Scikit-learn 提供的支持向量回归的函数库，用于建立支持向量机回归模型，主要用于非线性回归问题。支持向量回归是一种基于支持向量机技术的回归分析方法，支持向量回归学习的目标是找到一个回归函数，使预测结果尽可能地接近实际值，同时最大化支持向量与超平面的距离。 2. 使用方法 2.1 调用方法 在使用 sk…

Scikit-learn 的sklearn.preprocessing.LabelEncoder 在机器学习中，很多算法都需要输入数字类型的数据，但实际上我们很多时候手头的数据集会是非数字型的数据，比如性别、颜色等等。我们需要把这些非数字型的数据转化为数字类型。这时候 sklearn 中的 sklearn.preprocessing.LabelEncoder…