‘壹’ sk包里面有什么区别
scikit-learn（简称sk）是一个功能强大的机器学习库，其内部包含了多种算法和工具，用于数据挖掘和数据分析。以下是scikit-learn包内主要组成部分及其区别：
分类（Classification）：
- 线性模型：包括逻辑回归、支持向量机（SVM）、感知机、岭回归（虽然主要用于回归，但也可用于分类）。
- 树模型：如决策树、随机森林、梯度提升树等，适用于不同复杂度的分类任务。
- 其他：如朴素贝叶斯、集成方法等，提供了多种分类策略。
回归（Regression）：
- 线性回归：最基础的回归方法。
- 岭回归和Lasso回归：适用于处理高维数据和防止过拟合。
- 树回归模型：如随机森林回归、梯度提升回归，适用于非线性回归任务。
聚类（Clustering）：
- K-均值：最常用的聚类算法之一，适用于球形数据分布。
- 层次聚类：可以生成层次化的聚类结构。
- DBSCAN：基于密度的聚类算法，适用于发现任意形状的簇。
降维（Dimensionality Rection）：
- 主成分分析（PCA）：最常用的降维方法，通过线性变换将数据投影到低维空间。
- 线性判别分析（LDA）：用于分类任务的降维，同时考虑数据的类别信息。
- 非负矩阵分解（NMF）：适用于非负数据的降维和特征提取。
模型选择（Model Selection）：
- 准则和交叉验证：如网格搜索、随机搜索等，用于模型参数优化。
- 模型评估：提供混淆矩阵、精确度、召回率、F1分数等指标，用于评估模型性能。
预处理（Preprocessing）：
- 数据转换：如标准化、归一化、编码等，用于数据预处理和特征工程。
- 特征选择：递归特征消除、基于模型的特征选择等，用于选择重要特征。
- 缺失值处理：插值、删除等，用于处理数据中的缺失值。
模型融合（Model Ensembling）：
- 集成方法：如Bagging、Boosting、Stacking等，通过组合多个模型来提高整体性能。
工具（Utilities）：
- 提供模型评估、数据集、评估指标等实用工具，方便用户进行机器学习任务。
总之，scikit-learn提供了丰富的算法和工具，不同组成部分之间有很多交叉和关联，选择哪种算法或工具取决于具体的数据和任务需求。