這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)python中Scikit-learn庫(kù)有什么用,小編覺(jué)得挺實(shí)用的,因此分享給大家做個(gè)參考,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
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先安裝最新版Scikit:
pip install scikit-learn
最重要的就是導(dǎo)入數(shù)據(jù):
from sklearn.datasets import load_wine X,y = load_wine(return_X_y=True)
然后來(lái)學(xué)習(xí)下,經(jīng)常會(huì)碰到的問(wèn)題,預(yù)處理。
預(yù)處理的理解可以為以下內(nèi)容,我們要進(jìn)行機(jī)器使用,所有的設(shè)定基本上都是我們事先做好的,但是還是可能發(fā)生偶然性情況,因此需要預(yù)處理才可以。
from sklearn.impute import SimpleImputer imputer = SimpleImputer(strategy='mean') X_train_clean = imputer.fit(X_train)
關(guān)于python中Scikit-learn庫(kù)有什么用就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助,可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺(jué)得文章不錯(cuò),可以把它分享出去讓更多的人看到。