python中scikit-learn算法库怎么用？

Python中最大的一个就业方面就是，人们所说的高端行业“机器”制造，在近期，有一个专门服务于这项内容的算法库，被评选为最好用的机器里的语言，看到这里，我们应该知道这个算法库的厉害与重要性，没错，这么一个为分析和数据挖掘提供了强力的机器学习工具，就是今天我们要带大家了解的——scikit-learn算法库。

下面正式给大家说一说scikit-learn算法库

1、安装最新版

pip install scikit-learn

2、算法库的预处理使用

from sklearn.impute import SimpleImputer
 
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
X_train_clean = imputer.fit(X_train)

3、涉及模型评估的代码演示

from sklearn.metrics import classification_report
 
print(classification_report(rf_predictions, y_test))

4、管道常用代码：

from sklearn.pipeline import Pipeline
pipe = Pipeline([('imputer', SimpleImputer()), ('rf', RandomForestClassifier())])
pipeline_model = pipe.fit(X_train, y_train)
pipeline_model.score(X_test, y_test)

好啦，关于scikit-learn算法库的全部内容都给大家讲解完毕了，足够让大家做到全面理解，如果想要自己独立开发机器模型，还可以到python学习网上查询更细致的教程内容哦~

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