趋近智
Scikit-Learn 快速上手
章节 1: Scikit-learn 介绍与环境配置
Scikit-learn 是什么？
安装与环境设置
Scikit-learn API 概述
Scikit-learn 中的数据表示
加载示例数据集
动手实践：安装验证
章节 2: 监督学习：回归
回归问题简介
线性回归基本原理
使用Scikit-learn实现线性回归
解释模型系数
回归评估指标
Scikit-learn 中的指标计算
动手实践：构建回归模型
章节 3: 监督学习：分类
分类问题介绍
逻辑回归用于分类
K-近邻算法 (KNN)
在 Scikit-learn 中实现 KNN
支持向量机 (SVM) 基本原理
使用Scikit-learn实现SVM
分类评估指标
在 Scikit-learn 中计算指标
实践操作：构建分类模型
章节 4: 数据预处理与特征工程
数据预处理的重要性
特征缩放技术
在Scikit-learn中应用缩放器
分类特征编码
在Scikit-learn中应用编码器
处理缺失值
在Scikit-learn中使用填充器
动手实践：数据预处理
章节 5: 模型选择与评估
过拟合与欠拟合问题
数据划分：训练集与测试集
交叉验证简介
实现K折交叉验证
分层K折用于分类
网格搜索用于超参数调整
动手实践：模型评估与选择
章节 6: 构建管道
使用管道的理由
创建简单管道
访问流水线步骤
使用管道结合交叉验证
使用管道进行网格搜索
使用 ColumnTransformer 构建复杂管道
实战：流水线的构建与调优
使用管道的理由
这部分内容有帮助吗？
- Pipeline and FeatureUnion, Scikit-learn developers, 2023 - Scikit-learn 管道的官方指南，解释其目的和实现方法以构建复合估计器。
- Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems, Aurélien Géron, 2022 (O'Reilly Media) - 一本实用指南，演示如何在机器学习项目中应用 Scikit-learn 管道、管理交叉验证并避免数据泄漏。
- Applied Predictive Modeling, Max Kuhn and Kjell Johnson, 2013 (Springer) DOI: 10.1007/978-1-4614-6849-3 - 提供数据预处理策略、交叉验证等重采样方法以及在模型评估中防止数据泄漏的重要性的基础知识。