1，資料集
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
boston = load_boston()
iris = load_iris()
digits = load_digits()
news = fetch_20newsgroups(subset = 'all')
digits.data .shape
digits.target
digits.descr
digits.target_names
2，訓練/測試資料集劃分
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size = 0.25, random_state = 42)
3，資料預處理
標準縮放預處理，一位有效編碼預處理
from sklearn.preprocessing import standardscaler
from sklearn.preprocessing import onehotencoder
ss = standardscaler()
x_train = ss.fit_transform(x_train)
x_test = ss.transform(x_test)
特徵提取：字典向量，文字計數向量，文字tfidf向量
from sklearn.feature_extraction import dictvectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import countvectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import tfidfvectorizer
4，有監督學習：分類器與回歸器
線性模型：邏輯斯蒂回歸，隨機梯度下降
from sklearn.linear_model import logisticregression, linearregression, sgdclassifier, sgdregressor
from sklearn.svm import svc, svr, linearsvc
from sklearn.*****_bayes import multinomialnb
from sklearn.neighbors import kneighborsclassifier, kneighborsregressor
先有決策樹，再有隨機森林，在森林的基礎上作梯度提公升
decisiontree < randomforest < gradientboosting
from sklearn.tree import decisiontreeclassifier, decisiontreeregressor
from sklearn.ensemble import randomforestclassifier, randomforestregressor
from sklearn.ensemble import gradientboostingclassifier, gradientboostingregressor
5，無監督學習
聚類：k均值
from sklearn.cluster import kmeans
6，度量/評價
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.metrics import r2_score
均方差mse，平均絕對偏差mae
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error
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