Python机器学习常用库与函数
数据处理与分析
- NumPy: 数组操作、线性代数运算、统计分析等
- Pandas: 数据读取与清洗、数据框操作、时间序列分析等
- SciPy: 科学计算库，提供优化、插值、信号处理等功能
数据可视化
- Matplotlib: 绘制静态图表、交互式图表等
- Seaborn: 基于Matplotlib的高级可视化库，提供更美观的统计图表
- Plotly: 创建交互式、动态图表
机器学习算法
- Scikit-learn: 提供各种机器学习算法实现，包括分类、回归、聚类、降维等
- TensorFlow: 用于构建和训练深度学习模型
- PyTorch: 另一个流行的深度学习框架，提供灵活性和动态计算图
模型评估与选择
- Scikit-learn: 提供模型评估指标、交叉验证、模型选择等功能
自然语言处理
- NLTK: 自然语言工具包，提供文本预处理、特征提取等功能
- SpaCy: 工业级自然语言处理库，提供快速高效的文本处理
示例代码
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 读取数据
data = pd.read_csv("data.csv")
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
data.drop("target", axis=1), data["target"], test_size=0.2
)
# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)
评论区