Python数据分析与机器学习Scikit-learn模型构建与评估
Python 的机器学习库里，scikit-learn算是老牌又好用的一个。各种模型、预、评估工具打包齐全，适合用来快速上手。你要是想练习从零开始建模到模型优化这一整套流程，这篇内容挺合适的。
常见的分类、回归模型，比如LogisticRegression、RandomForestClassifier这些都有内置实现。调参方面还能配合GridSearchCV、cross_val_score，操作简单，效率也不错。就算是数据环节，比如缺失值填充、特征标准化，也都有对应的工具函数可用。
比如用SimpleImputer空值，再用StandardScaler搞定数值标准化，直接喂给模型训练。一个回归或分类任务，几行代码就能跑通，真的省事。
评估指标也丰富，从accuracy、precision、recall到F1-score、ROC-AUC，不管你数据偏不偏、模型是不是过拟合，都有办法测得清清楚楚。
另外，文中还提到一个叫chapter27的文件，估计是放了详细案例。要是你想从原理到实战搞明白，每一部分都能跑一遍的话，建议你好好看看那部分。
，scikit-learn真的蛮适合做学习练手的工具库。如果你刚开始接触机器学习，或者想快速搭个模型跑一跑，不妨试试看。
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