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发布亮点
scikit-learn 1.5 的发布亮点
scikit-learn 1.4 的发布亮点
scikit-learn 1.3 的发布亮点
scikit-learn 1.2 的发布亮点
scikit-learn 1.1 的发布亮点
scikit-learn 1.0 的发布亮点
scikit-learn 0.24 的发布亮点
scikit-learn 0.23 的发布亮点
scikit-learn 0.22 的发布亮点
双聚类
谱双聚类算法演示
谱共聚类算法演示
使用谱共聚类算法对文档进行双聚类
校准
分类器校准比较
概率校准曲线
三类分类的概率校准
分类器的概率校准
分类
分类器比较
具有协方差椭球的线性判别分析和二次判别分析
用于分类的正态、Ledoit-Wolf 和 OAS 线性判别分析
绘制分类概率
识别手写数字
聚类
手写数字数据上的 K 均值聚类演示
图像中硬币的结构化 Ward 层次聚类演示
均值漂移聚类算法演示
聚类性能评估中的机会调整
有结构和无结构的凝聚层次聚类
使用不同度量的凝聚层次聚类
K 均值++ 初始化示例
二分 K 均值和常规 K 均值性能比较
使用 K 均值进行颜色量化
比较 BIRCH 和 MiniBatchKMeans
在玩具数据集上比较不同的聚类算法
在玩具数据集上比较不同的层次链接方法
比较 K 均值和 MiniBatchKMeans 聚类算法
DBSCAN 聚类算法演示
HDBSCAN 聚类算法演示
OPTICS 聚类算法演示
亲和传播聚类算法演示
K 均值假设演示
对 K 均值初始化影响的经验评估
特征聚合
特征聚合与单变量选择
层次聚类:结构化与非结构化 Ward
归纳聚类
K 均值聚类
人脸部分字典的在线学习
绘制层次聚类树状图
将希腊硬币图片分割成区域
使用 KMeans 聚类的轮廓分析选择聚类数量
用于图像分割的谱聚类
数字二维嵌入上的各种凝聚层次聚类
矢量量化示例
协方差估计
Ledoit-Wolf 与 OAS 估计
稳健协方差估计和马氏距离相关性
稳健与经验协方差估计
收缩协方差估计:LedoitWolf 与 OAS 和最大似然
稀疏逆协方差估计
交叉分解
比较交叉分解方法
主成分回归与偏最小二乘回归
数据集示例
绘制随机生成的分类数据集
绘制随机生成的多分支数据集
数字数据集
鸢尾花数据集
决策树
决策树回归
多输出决策树回归
绘制在鸢尾花数据集上训练的决策树的决策面
使用成本复杂度修剪后修剪决策树
了解决策树结构
分解
使用 FastICA 进行盲源分离
比较 LDA 和 PCA 对鸢尾花数据集的二维投影
人脸数据集分解
因子分析(带旋转)以可视化模式
二维点云上的 FastICA
使用字典学习进行图像降噪
增量 PCA
核 PCA
使用概率 PCA 和因子分析 (FA) 进行模型选择
使用鸢尾花数据集的 PCA 示例
使用预先计算的字典进行稀疏编码
开发估计器
__sklearn_is_fitted__
作为开发者 API
集成方法
梯度提升中的分类特征支持
使用堆叠组合预测器
比较随机森林和直方图梯度提升模型
比较随机森林和多输出元估计器
使用 AdaBoost 的决策树回归
梯度提升中的提前停止
使用树的森林进行特征重要性分析
使用树的集成进行特征转换
直方图梯度提升树中的特征
梯度提升袋外估计
梯度提升回归
梯度提升正则化
使用完全随机树进行哈希特征转换
IsolationForest 示例
单调约束
多类 AdaBoosted 决策树
随机森林的袋外误差
使用并行树的森林进行像素重要性分析
绘制 VotingClassifier 计算的类概率
绘制单个和投票回归预测
绘制 VotingClassifier 的决策边界
绘制树的集成在鸢尾花数据集上的决策面
梯度提升回归的预测区间
单估计器与装袋:偏差-方差分解
二类 AdaBoost
基于真实世界数据集的示例
压缩感知:使用 L1 先验(Lasso)进行断层扫描重建
使用特征脸和 SVM 的人脸识别示例
使用核 PCA 进行图像降噪
时间序列预测的滞后特征
模型复杂度影响
文本文档的离核分类
对真实数据集进行异常值检测
预测延迟
物种分布建模
与时间相关的特征工程
使用非负矩阵分解和潜在狄利克雷分配进行主题提取
可视化股票市场结构
维基百科主特征向量
特征选择
F 检验和互信息的比较
基于模型和顺序的特征选择
管道 ANOVA SVM
递归特征消除
使用交叉验证的递归特征消除
单变量特征选择
高斯混合模型
变分贝叶斯高斯混合的浓度先验类型分析
高斯混合的密度估计
GMM 初始化方法
GMM 协方差
高斯混合模型椭球
高斯混合模型选择
高斯混合模型正弦曲线
用于机器学习的高斯过程
高斯过程回归 (GPR) 估计数据噪声水平的能力
比较核岭回归和高斯过程回归
使用高斯过程回归 (GPR) 预测莫纳罗亚数据集的 CO2 水平
高斯过程回归:基本介绍性示例
鸢尾花数据集上的高斯过程分类 (GPC)
离散数据结构上的高斯过程
在 XOR 数据集上说明高斯过程分类 (GPC)
说明不同核的先验和后验高斯过程
高斯过程分类 (GPC) 的等概率线
使用高斯过程分类 (GPC) 进行概率预测
广义线性模型
比较线性贝叶斯回归器
比较各种在线求解器
使用贝叶斯岭回归进行曲线拟合
随机梯度下降的提前停止
使用预先计算的格拉姆矩阵和加权样本拟合弹性网络
在具有强异常值的数据集上 HuberRegressor 与 Ridge 的比较
使用多任务 Lasso 进行联合特征选择
逻辑回归中的 L1 惩罚和稀疏性
基于 L1 的稀疏信号模型
Lasso 和弹性网络
通过信息准则进行 Lasso 模型选择
Lasso 模型选择:AIC-BIC / 交叉验证
在密集和稀疏数据上使用 Lasso
使用 LARS 的 Lasso 路径
线性回归示例
逻辑回归 3 类分类器
逻辑函数
使用多项式逻辑 + L1 进行 MNIST 分类
在 20newsgroups 上进行多类稀疏逻辑回归
非负最小二乘
使用随机梯度下降的一类 SVM 与一类 SVM 的比较
普通最小二乘和岭回归方差
正交匹配追踪
绘制岭系数作为正则化的函数
在 iris 数据集上绘制多类 SGD
绘制多项式和一对多逻辑回归
泊松回归和非正态损失
多项式和样条插值
分位数回归
L1-逻辑回归的正则化路径
岭系数作为 L2 正则化的函数
稳健线性估计器拟合
使用 RANSAC 进行稳健线性模型估计
SGD:最大间隔分离超平面
SGD:惩罚
SGD:加权样本
SGD:凸损失函数
稀疏性示例:仅拟合特征 1 和 2
Theil-Sen 回归
对保险索赔进行 Tweedie 回归
检查
线性模型系数解释中的常见陷阱
机器学习无法推断因果效应
部分依赖和个体条件期望图
排列重要性与随机森林特征重要性(MDI)
具有多重共线性或相关特征的排列重要性
核近似
使用多项式核近似进行可扩展学习
流形学习
比较流形学习方法
在断开的球体上使用流形学习方法
对手写数字进行流形学习:局部线性嵌入、Isomap…
多维标度
瑞士卷和瑞士孔洞缩减
t-SNE:不同困惑度值对形状的影响
其他
使用部分依赖进行高级绘图
比较玩具数据集上异常检测算法的异常值检测
比较核岭回归和 SVR
显示管道
显示估计器和复杂管道
评估异常检测估计器
RBF 核的显式特征映射近似
使用多输出估计器进行人脸补全
介绍
set_output
API
等距回归
元数据路由
多标签分类
使用可视化 API 的 ROC 曲线
用于随机投影嵌入的 Johnson-Lindenstrauss 界限
使用显示对象进行可视化
缺失值插补
在构建估计器之前插补缺失值
使用 IterativeImputer 的变体插补缺失值
模型选择
平衡模型复杂度和交叉验证得分
类似然比衡量分类性能
比较随机搜索和网格搜索以进行超参数估计
比较网格搜索和逐次减半
混淆矩阵
使用交叉验证的网格搜索的自定义重拟合策略
演示 cross_val_score 和 GridSearchCV 上的多指标评估
检测误差权衡 (DET) 曲线
多类接收者操作特征 (ROC)
嵌套与非嵌套交叉验证
绘制交叉验证预测
绘制学习曲线并检查模型的可扩展性
绘制验证曲线
事后调整决策函数的截止点
为成本敏感学习后调整决策阈值
精确率-召回率
使用交叉验证的接收者操作特征 (ROC)
文本特征提取和评估的示例管道
使用网格搜索对模型进行统计比较
逐次减半迭代
使用排列测试分类分数的显著性
训练误差与测试误差
欠拟合与过拟合
可视化 scikit-learn 中的交叉验证行为
多类方法
多类训练元估计器的概述
多输出方法
使用分类器链进行多标签分类
最近邻
TSNE 中的近似最近邻
缓存最近邻
比较有和没有邻域成分分析的最近邻
使用邻域成分分析进行降维
物种分布的核密度估计
核密度估计
最近质心分类
最近邻分类
最近邻回归
邻域成分分析说明
使用局部异常因子 (LOF) 进行新颖性检测
使用局部异常因子 (LOF) 进行异常值检测
简单的 1D 核密度估计
神经网络
比较 MLPClassifier 的随机学习策略
受限玻尔兹曼机特征用于数字分类
改变多层感知器中的正则化
MNIST 上 MLP 权重的可视化
管道和组合估计器
具有异构数据源的列转换器
具有混合类型的列转换器
连接多个特征提取方法
转换回归模型中的目标的影响
管道:将 PCA 和逻辑回归链接起来
使用 Pipeline 和 GridSearchCV 选择降维
预处理
比较不同缩放器对带异常值的数据的影响
比较目标编码器和其他编码器
演示 KBinsDiscretizer 的不同策略
特征离散化
特征缩放的重要性
将数据映射到正态分布
目标编码器的内部交叉拟合
使用 KBinsDiscretizer 对连续特征进行离散化
半监督分类
半监督分类器与 SVM 在 Iris 数据集上的决策边界
改变自训练阈值的影响
标签传播数字主动学习
标签传播数字:演示性能
标签传播学习复杂结构
文本数据集上的半监督分类
支持向量机
使用非线性核(RBF)的一类 SVM
使用不同的 SVM 核绘制分类边界
在鸢尾花数据集上绘制不同的 SVM 分类器
绘制 LinearSVC 中的支持向量
RBF SVM 参数
SVM 边界示例
SVM 平局情况示例
使用自定义核的 SVM
SVM-Anova:使用单变量特征选择的 SVM
SVM:最大间隔分离超平面
SVM:不平衡类别的分离超平面
SVM:加权样本
为 SVC 缩放正则化参数
使用线性核和非线性核的支持向量回归 (SVR)
教程练习
糖尿病数据集上的交叉验证练习
数字分类练习
SVM 练习
处理文本文档
使用稀疏特征对文本文档进行分类
使用 k-means 对文本文档进行聚类
FeatureHasher 和 DictVectorizer 比较
示例
校准
校准
#
说明分类器预测概率校准的示例。
分类器校准比较
分类器校准比较
概率校准曲线
概率校准曲线
三类分类的概率校准
三类分类的概率校准
分类器的概率校准
分类器的概率校准