sklearn

一、模块

模块preprocessing：几乎包含数据预处理的所有内容

模块Impute：填补缺失值专用

模块feature_selection：包含特征选择的各种方法的实践

模块decomposition：包含降维算法

 

验证算法：

sklearn.metrics print(classification_report(y_test, y_pred))

from sklearn.model_selection import cross_val_score
scores = cross_val_score(clf6, x_test, y_test, cv=5)
print("Accuracy: %0.2f (+/- %0.2f)" % (scores.mean(), scores.std() * 2))

处理标签

LabelBinarizer()  # 将标签转换为二值化标签

LabelEncoder()  # 将标签转换为唯一id标签

encoder = LabelEncoder() + fit_transform()