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BaseEstimator
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ClassifierMixin
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MetaEstimatorMixin
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CCA
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load_svmlight_files
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make_spd_matrix
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DictionaryLearning
FactorAnalysis
FastICA
IncrementalPCA
KernelPCA
LatentDirichletAllocation
MiniBatchDictionaryLearning
MiniBatchNMF
MiniBatchSparsePCA
NMF
PCA
SparseCoder
SparsePCA
TruncatedSVD
dict_learning
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fastica
non_negative_factorization
sparse_encode
sklearn.discriminant_analysis
LinearDiscriminantAnalysis
QuadraticDiscriminantAnalysis
sklearn.dummy
DummyClassifier
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sklearn.ensemble
AdaBoostClassifier
AdaBoostRegressor
BaggingClassifier
BaggingRegressor
ExtraTreesClassifier
ExtraTreesRegressor
GradientBoostingClassifier
GradientBoostingRegressor
HistGradientBoostingClassifier
HistGradientBoostingRegressor
IsolationForest
RandomForestClassifier
RandomForestRegressor
RandomTreesEmbedding
StackingClassifier
StackingRegressor
VotingClassifier
VotingRegressor
sklearn.exceptions
ConvergenceWarning
DataConversionWarning
DataDimensionalityWarning
EfficiencyWarning
FitFailedWarning
InconsistentVersionWarning
NotFittedError
UndefinedMetricWarning
EstimatorCheckFailedWarning
sklearn.experimental
enable_halving_search_cv
enable_iterative_imputer
sklearn.feature_extraction
DictVectorizer
FeatureHasher
PatchExtractor
extract_patches_2d
grid_to_graph
img_to_graph
reconstruct_from_patches_2d
CountVectorizer
HashingVectorizer
TfidfTransformer
TfidfVectorizer
sklearn.feature_selection
GenericUnivariateSelect
RFE
RFECV
SelectFdr
SelectFpr
SelectFromModel
SelectFwe
SelectKBest
SelectPercentile
SelectorMixin
SequentialFeatureSelector
VarianceThreshold
chi2
f_classif
f_regression
mutual_info_classif
mutual_info_regression
r_regression
sklearn.frozen
FrozenEstimator
sklearn.gaussian_process
GaussianProcessClassifier
GaussianProcessRegressor
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ConstantKernel
DotProduct
ExpSineSquared
Exponentiation
Hyperparameter
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Product
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sklearn.impute
IterativeImputer
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SimpleImputer
sklearn.inspection
partial_dependence
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PartialDependenceDisplay
sklearn.isotonic
IsotonicRegression
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isotonic_regression
sklearn.kernel_approximation
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sklearn.kernel_ridge
KernelRidge
sklearn.linear_model
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LassoLars
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MultiTaskLassoCV
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PassiveAggressiveRegressor
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lasso_path
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orthogonal_mp_gram
ridge_regression
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Isomap
LocallyLinearEmbedding
MDS
SpectralEmbedding
TSNE
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spectral_embedding
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log_loss
matthews_corrcoef
multilabel_confusion_matrix
ndcg_score
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precision_recall_fscore_support
precision_score
recall_score
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roc_curve
top_k_accuracy_score
zero_one_loss
d2_absolute_error_score
d2_pinball_score
d2_tweedie_score
解释方差得分
最大误差
平均绝对误差
平均绝对百分比误差
平均伽马偏差
平均宾球损失
平均泊松偏差
均方误差
均方对数误差
平均 Tweedie 偏差
平均绝对中值误差
R方得分
均方根误差
均方根对数误差
覆盖误差
标签排序平均精度得分
标签排序损失
调整后的互信息得分
调整后的 Rand 指数
Calinski-Harabasz 指数
列联表
成对混淆矩阵
完整性得分
Davies-Bouldin 指数
Fowlkes-Mallows 指数
同质性-完整性-V 测度
同质性得分
互信息得分
标准化互信息得分
Rand 指数
轮廓样本
轮廓系数
V 测度得分
一致性得分
距离度量
加性卡方核
卡方核
余弦距离
余弦相似度
距离度量
欧几里得距离
海弗森距离
核度量
拉普拉斯核
线性核
曼哈顿距离
NaN 欧几里得距离
成对余弦距离
成对距离
成对欧几里得距离
成对曼哈顿距离
成对核
多项式核
RBF 核
S 型核
成对距离
成对距离最小值索引
成对距离最小值索引和最小值
分块成对距离
混淆矩阵显示
检测曲线显示
精确率-召回率曲线显示
预测误差显示
ROC 曲线显示
sklearn.mixture
贝叶斯高斯混合模型
高斯混合模型
sklearn.model_selection
分组 K 折交叉验证
分组随机拆分
K 折交叉验证
留一组验证法
留一法
留 P 组验证法
留 P 法
预定义拆分
重复 K 折交叉验证
重复分层 K 折交叉验证
随机拆分
分层分组 K 折交叉验证
分层 K 折交叉验证
分层随机拆分
时间序列拆分
检查交叉验证
训练测试拆分
网格搜索交叉验证
逐步递减网格搜索交叉验证
逐步递减随机搜索交叉验证
参数网格
参数采样器
随机搜索交叉验证
固定阈值分类器
调整阈值交叉验证分类器
交叉验证预测
交叉验证得分
交叉验证
学习曲线
置换检验得分
验证曲线
学习曲线显示
验证曲线显示
sklearn.multiclass
一对一分类器
一对多分类器
输出码分类器
sklearn.multioutput
分类器链
多输出分类器
多输出回归器
回归器链
sklearn.naive_bayes
伯努利朴素贝叶斯
类别朴素贝叶斯
补集朴素贝叶斯
高斯朴素贝叶斯
多项式朴素贝叶斯
sklearn.neighbors
球树
KD 树
K 近邻分类器
K 近邻回归器
K 近邻变换器
核密度估计
局部异常因子
最近质心
最近邻
邻域成分分析
半径近邻分类器
半径近邻回归器
半径近邻变换器
K 近邻图
半径近邻图
按行值排序图
sklearn.neural_network
伯努利受限玻尔兹曼机
多层感知器分类器
多层感知器回归器
sklearn.pipeline
特征联合
管道
创建管道
创建联合
sklearn.preprocessing
二值化器
函数变换器
KBin 分箱离散化器
核中心化器
标签二值化器
标签编码器
最大绝对值缩放器
最小最大缩放器
多标签二值化器
归一化器
独热编码器
序数编码器
多项式特征
幂变换器
分位数变换器
稳健缩放器
样条变换器
标准化缩放器
目标编码器
添加虚拟特征
二值化
标签二值化
最大绝对值缩放
最小最大缩放
归一化
幂变换
分位数变换
稳健缩放
缩放
sklearn.random_projection
高斯随机投影
稀疏随机投影
Johnson-Lindenstrauss 最小维数
sklearn.semi_supervised
标签传播
标签扩展
自训练分类器
sklearn.svm
线性支持向量分类器
线性支持向量回归器
Nu 支持向量分类器
Nu 支持向量回归器
一类支持向量机
支持向量分类器
支持向量回归器
L1 最小 C 值
sklearn.tree
决策树分类器
决策树回归器
额外树分类器
额外树回归器
导出图
导出文本
绘制树
sklearn.utils
数据包
安全索引
转换为浮点数组
断言所有值都是有限的
已弃用
估计器的HTML表示
生成批次
生成均匀切片
可索引
MurmurHash3_32
重采样
安全掩码
安全平方
洗牌
标签
输入标签
目标标签
分类器标签
回归器标签
变换器标签
获取标签
检查X和y
检查数组
检查一致长度
检查随机状态
检查标量
检查是否已拟合
检查内存
检查对称性
列或一维数组
具有拟合参数
验证数据
如果可用
计算类权重
计算样本权重
是否是多标签
目标类型
唯一标签
密度
快速对数行列式
随机范围查找器
随机奇异值分解
安全稀疏点积
加权众数
轴增量均值方差
原位列缩放
原位 CSR 列缩放
原位行缩放
原位列交换
原位行交换
轴均值方差
原位 CSR 行 L1 归一化
原位 CSR 行 L2 归一化
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不放回抽样
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元数据路由器
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获取对象的路由
处理路由
所有显示
所有估计器
所有函数
检查估计器
使用检查参数化
估计器检查生成器
并行
延迟
最近弃用
并行后端
注册并行后端
API 参考
sklearn.kernel_ridge
sklearn.kernel_ridge
#
核岭回归。
用户指南。
更多详情请参见
核岭回归
部分。
KernelRidge
核岭回归。