* Функции для визуализации моделей, такие как decision\_boundary, decision\_function, feature\_importances\_ и permutation\_importance
Эти функции и инструменты помогают ускорить процесс обработки данных и обучения моделей, а также позволяют более эффективно работать с большими объемами данных. Кроме того, библиотека Scikit-learn имеет простой и интуитивно понятный интерфейс, который делает ее легко используемой даже для новичков в области машинного обучения и помимо основных функций и инструментов, библиотека Scikit-learn также предоставляет дополнительные возможности, которые могут быть полезны для специалистов в области машинного обучения.
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:
* Функции для масштабирования и изменения размера изображений, такие как resize и rescale
* Функции для преобразования изображений в числовые признаки, такие как extract\_patches\_2d и hog
8. Расширенные возможности для обработки временных рядов: