Библиотека scikit-learn – это популярная библиотека машинного обучения на Python, предоставляющая широкий спектр инструментов и алгоритмов для анализа и моделирования данных. Вот некоторые часто используемые методы scikit-learn:

1. Методы контролируемого обучения:

   • Линейная регрессия
   • Логистическая регрессия
   • Машины опорных векторов (SVM)
   • Дерево решений
   • Случайные леса
   • Методы повышения градиента (например, XGBoost, LightGBM)
   • Нейронные сети (путем интеграции с другими библиотеками, такими как Keras)

2. Методы обучения без учителя:

   • Кластеризация по K-средним
   • Иерархическая кластеризация
   • Анализ главных компонентов (PCA)
   • Модели гауссовой смеси (GMM)
   • DBSCAN (Пространственная кластеризация приложений с шумом на основе плотности)

3. Методы выбора и оценки модели:

   • Перекрестная проверка
   • Поиск по сетке
   • Показатели оценки модели (например, точность, точность, полнота, показатель F1, кривая ROC и т. д.).
   • Методы выбора функций (например, SelectKBest, рекурсивное исключение функций)

4. Методы предварительной обработки и извлечения признаков:

   • Стандартизация и нормализация
   • Горячее кодирование
   • Масштабирование функций
   • Анализ главных компонентов (PCA)
   • Извлечение признаков с использованием текстовых данных (например, CountVectorizer, TF-IDF)

5. Сохранение модели и методы сериализации:

   • Сохранение и загрузка моделей на диск или с диска
   • Форматы сериализации (например, Pickle, JobLib)

6. Ансамблевые методы:

   • Классификаторы голосования
   • Упаковка (например, случайных лесов)
   • Усиление (например, AdaBoost, повышение градиента)

Это всего лишь несколько примеров методов, доступных в scikit-learn. Библиотека предлагает широкий спектр функций и возможностей для различных задач машинного обучения.