一般情况下sklearn在算法调用的时候，先进行数据集的切割，为了以后的模型评估做准备，然后进行算法的调用对数据集进行拟合，拟合的过程中会出现损失函数，然后在进行特征工程，在进行拟合，在得出不错的评估后，进行最后的交叉验证
预测：
回归模型
惩罚性线性回归模型
分类：
逻辑回归
朴素贝叶斯
支持向量机
决策树
随机森林
GDBT
神经网络
聚类：
k-NN
k-means
Apriori算法
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本文标题：sklearn库-算法调用，模型评估
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/bqrrzftx.html
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