scikit-learn
-
将数据拆分为测试和训练，在 pandas 中建立逻辑回归模型
-
如何在 scikit-learn 中一致地标准化稀疏特征矩阵？
-
scikit Lasso/LARS 是如何作为回归特征选择工具使用的？
-
使用 scikit-learn 预测给定 "y" 的数据向量 "x"？
-
如何对新实例进行分类预处理，使特征编码与Scikit-learn的模型一致？
-
使用 Scikit-Learn 生成高维数据集
-
scikit-learn "Working with Text Data Tutorial" 忽略了我的目标类别
-
scikit-learn 中 GradientBoostingClassifier 的叶索引
-
在 Scikit-Learn 中测试已保存模型的未知数据时如何获得预测准确性？
-
Python：如何正确处理 pandas DataFrame 中的 NaN，以便在 scikit-learn 中进行特征选择
-
大型数据集上的 Sklearn-GMM
-
如何使用 Scikit-learn 中的 OneVsRestClassifier 来分析预测每个个体 class 与 multi-class classification 的性能？
-
sklearn：关闭警告
-
如何将数据集拆分为训练集和验证集，保持比率在 类 之间？
-
使用 CountVectorizer 时对新文本使用 sklearn 逻辑回归 - 需要相同数量的稀疏矩阵特征
-
训练 sklearn 的 SVC 只产生 'positive'
-
如何在sklearn ensamble中查看adaboost分类器的每个基本估计量的预测
-
如何在 scikit-learn 中获得有意义的 kmeans 结果
-
使用 sklearn 使用卡方内核预测多标签
-
Pandas 和线性回归：单个 x 的多个 y 值