Читать книгу Data Science. Практика онлайн

* Функции для оценки качества регрессии, такие как mean\_squared\_error, mean\_absolute\_error, r2\_score и explained\_variance\_score

4. Выбор параметров:

* Функции для выбора оптимальных параметров модели, такие как GridSearchCV и RandomizedSearchCV

* Функции для настройки гиперпараметров с помощью методов, таких как cross\_val\_score и validation\_curve

5. Визуализация данных и моделей:

* Функции для визуализации данных, такие как scatter\_plot, line\_plot, bar\_plot и histogram\_plot

* Функции для визуализации моделей, такие как decision\_boundary, decision\_function, feature\_importances\_ и permutation\_importance

Scikit-learnдополнительные возможности

1. Расширенные возможности для классификации:

* Функции для многоклассовой классификации, такие как OneVsRestClassifier и MultinomialNB

* Функции для многократной классификации, такие как LabelBinarizer и LabelEncoder

2. Расширенные возможности для регрессии:

* Функции для многомерной регрессии, такие как LinearRegression и RidgeCV

* Функции для прогнозирования временных рядов, такие как SimpleExpSmoothing и HoltWinters

3. Расширенные возможности для кластеризации:

* Функции для иерархической кластеризации, такие как AgglomerativeClustering и Ward

* Функции для смешанной кластеризации, такие как SpectralClustering и KMeans++

4. Расширенные возможности для избирательного обучения:

* Функции для регуляризации, такие как Lasso и Ridge

* Функции для выбора признаков, такие как SelectKBest и RFE

5. Расширенные возможности для оценки моделей:

* Функции для кросс-валидации, такие как KFold, StratifiedKFold и TimeSeriesSplit

* Функции для рандомизированной проверки, такие как ShuffleSplit и RepeatedKFold

* Функции для оценки сбалансированных данных, такие как balanced\_accuracy\_score и fbeta\_score

6. Расширенные возможности для обработки текстовых данных:

* Функции для токенизации текста, такие как CountVectorizer и TfidfVectorizer

* Функции для преобразования текста в числовые признаки, такие как Word2Vec и Doc2Vec

7. Расширенные возможности для обработки изображений: