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发布亮点
scikit-learn 1.8 发布亮点
scikit-learn 1.7 发布亮点
scikit-learn 1.6 发布亮点
scikit-learn 1.5 发布亮点
scikit-learn 1.4 发布亮点
scikit-learn 1.3 发布亮点
scikit-learn 1.2 发布亮点
scikit-learn 1.1 发布亮点
scikit-learn 1.0 发布亮点
scikit-learn 0.24 发布亮点
scikit-learn 0.23 发布亮点
scikit-learn 0.22 发布亮点
双聚类
谱双聚类算法演示
谱协同聚类算法演示
使用谱协同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
3分类问题的概率校准
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和二次判别分析
用于分类的Normal、Ledoit-Wolf 和 OAS 线性判别分析
绘制分类概率
识别手写数字
聚类
在手写数字数据上演示 K-Means 聚类
对硬币图像进行结构化 Ward 分层聚类演示
均值漂移聚类算法演示
聚类性能评估中的机会调整
使用不同度量的 Agglomerative 聚类
K-Means++ 初始化示例
二分 K-Means 和常规 K-Means 性能比较
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分层链接方法
K-Means 和 MiniBatchKMeans 聚类算法比较
DBSCAN 聚类算法演示
HDBSCAN 聚类算法演示
OPTICS 聚类算法演示
D affinity propagation 聚类算法演示
k-means 假设演示
k-means 初始化影响的经验评估
特征聚合
特征聚合 vs. 单变量选择
有结构和无结构的分层聚类
归纳聚类
人脸部分字典的在线学习
绘制分层聚类树状图
将希腊硬币图片分割成区域
使用 KMeans 聚类的轮廓分析选择簇的数量
用于图像分割的谱聚类
在数字的 2D 嵌入上进行各种 Agglomerative 聚类
向量量化示例
协方差估计
Ledoit-Wolf vs OAS 估计
鲁棒协方差估计和马哈拉诺比斯距离相关性
鲁棒 vs 经验协方差估计
收缩协方差估计:LedoitWolf vs 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 vs 偏最小二乘回归
数据集示例
绘制随机生成的多标签数据集
决策树
决策树回归
绘制在 iris 数据集上训练的决策树的决策边界
使用成本复杂度剪枝对决策树进行后剪枝
理解决策树结构
分解
使用 FastICA 进行盲源分离
Iris 数据集 LDA 和 PCA 2D 投影比较
人脸数据集分解
因子分析(带旋转)以可视化模式
FastICA 在 2D 点云上的应用
使用字典学习进行图像去噪
增量 PCA
核 PCA
使用概率 PCA 和因子分析(FA)进行模型选择
Iris 数据集上的主成分分析(PCA)
使用预计算字典进行稀疏编码
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
带 AdaBoost 的决策树回归
梯度提升中的早停
使用森林中的树进行特征重要性分析
使用树集成进行特征转换
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 OOB 误差
绘制个体和投票回归预测
绘制在 iris 数据集上训练的树集成的决策边界
梯度提升回归的预测区间
单个估计器 vs 装袋:偏差-方差分解
两类 AdaBoost
可视化 VotingClassifier 的概率预测
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 eigenfaces 和 SVM 进行人脸识别示例
使用核 PCA 进行图像去噪
时间序列预测中的滞后特征
模型复杂度影响
文本文档的核外分类
真实数据集上的离群点检测
预测延迟
物种分布建模
时间相关特征工程
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 检验和互信息比较
基于模型和顺序特征选择
管道 ANOVA SVM
递归特征消除
带交叉验证的递归特征消除
单变量特征选择
冻结估计器
使用
FrozenEstimator
的示例
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
高斯混合模型椭球体
高斯混合模型选择
高斯混合模型正弦曲线
机器学习中的高斯过程
高斯过程回归(GPR)估计数据噪声水平的能力
核岭回归和高斯过程回归比较
使用高斯过程回归(GPR)预测 Mona Loa 数据集上的 CO2 水平
高斯过程回归:基本入门示例
iris 数据集上的高斯过程分类(GPC)
离散数据结构上的高斯过程
XOR 数据集上的高斯过程分类(GPC)演示
不同核的先验和后验高斯过程图示
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
使用贝叶斯岭回归进行曲线拟合
多项式和一对多逻辑回归的决策边界
随机梯度下降的早停
使用预计算 Gram 矩阵和加权样本拟合 Elastic Net
HuberRegressor vs Ridge 在具有强离群点的数据集上的比较
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
用于稀疏信号的 L1 模型
通过信息准则进行 Lasso 模型选择
Lasso 模型选择:AIC-BIC / 交叉验证
Lasso 在密集和稀疏数据上的应用
Lasso、Lasso-LARS 和 Elastic Net 路径
使用多项式逻辑 + L1 进行 MNIST 分类
在 20newgroups 上进行多类稀疏逻辑回归
非负最小二乘法
One-Class SVM vs 使用随机梯度下降的 One-Class SVM
普通最小二乘法和岭回归
正交匹配追踪
绘制岭系数作为正则化函数的函数
绘制 iris 数据集上的多类 SGD
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
鲁棒线性估计器拟合
使用 RANSAC 进行鲁棒线性模型估计
SGD:最大间隔分离超平面
SGD:惩罚
SGD:加权样本
SGD:凸损失函数
Theil-Sen 回归
保险索赔上的 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 vs 随机森林特征重要性(MDI)
具有多重共线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
流形学习方法比较
被切断球体上的流形学习方法
手写数字上的流形学习:局部线性嵌入、Isomap…
多维尺度分析
瑞士卷和瑞士孔还原
t-SNE:不同困惑度值对形状的影响
杂项
使用部分依赖进行高级绘图
在玩具数据集上比较用于离群点检测的异常检测算法
核岭回归和 SVR 比较
显示管道
显示估计器和复杂管道
离群点检测估计器的评估
RBF 核的显式特征图近似
使用多输出估计器进行人脸补全
介绍
set_output
API
保序回归
元数据路由
多标签分类
使用可视化 API 的 ROC 曲线
具有随机投影嵌入的 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 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
使用类别似然比衡量分类性能
比较用于超参数估计的随机搜索和网格搜索
网格搜索和连续减半比较
带有交叉验证的网格搜索的自定义重新拟合策略
演示在 cross_val_score 和 GridSearchCV 上的多指标评估
检测错误权衡(DET)曲线
模型正则化对训练和测试误差的影响
使用混淆矩阵评估分类器性能
多类接收者操作特征(ROC)
嵌套 vs 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
后验调整决策函数的截止点
后验调整成本敏感学习的决策阈值
精确率-召回率
带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
使用网格搜索进行模型的统计比较
连续减半迭代
通过排列测试分类得分的显著性
欠拟合 vs 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
比较带和不带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
邻域成分分析图示
使用局部离群点因子(LOF)进行新奇检测
使用局部离群点因子(LOF)进行离群点检测
简单 1D 核密度估计
神经网络
比较 MLPClassifier 的随机学习策略
用于数字分类的受限玻尔兹曼机特征
多层感知器中的不同正则化
MNIST 上的 MLP 权重可视化
管道和复合估计器
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
在回归模型中转换目标变量的效果
管道化:链式 PCA 和逻辑回归
使用 Pipeline 和 GridSearchCV 选择降维方法
预处理
比较不同缩放器对带离群点数据的影响
比较目标编码器与其他编码器
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
不同自训练阈值的影响
标签传播圈:学习复杂结构
标签传播数字:主动学习
标签传播数字:演示性能
文本数据集上的半监督分类
支持向量机
带非线性核(RBF)的 One-class SVM
使用不同 SVM 核绘制分类边界
绘制 iris 数据集中的不同 SVM 分类器
绘制 LinearSVC 中的支持向量
RBF SVM 参数
SVM 间隔示例
SVM 平局打破示例
带自定义核的 SVM
SVM-Anova:带单变量特征选择的 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
SVC 的正则化参数缩放
使用线性和非线性核的支持向量回归(SVR)
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
开发估计器
开发估计器
#
有关开发自定义估计器的示例。
__sklearn_is_fitted__ 作为开发者 API
__sklearn_is_fitted__ 作为开发者 API