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小編給大家分享一下python中scikit-learn算法庫的使用方法，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！
Python中最大的一個就業方面就是，人們所說的高端行業“機器”制造，在近期，有一個專門服務于這項內容的算法庫，被評選為最好用的機器里的語言，看到這里，我們應該知道這個算法庫的厲害與重要性，沒錯，這么一個為分析和數據挖掘提供了強力的機器學習工具——scikit-learn算法庫。
下面正式給大家說一說scikit-learn算法庫
1、安裝最新版
pip install scikit-learn
2、算法庫的預處理使用
from sklearn.impute import SimpleImputer imputer = SimpleImputer(strategy='mean') X_train_clean = imputer.fit(X_train)
3、涉及模型評估的代碼演示
from sklearn.metrics import classification_report print(classification_report(rf_predictions, y_test))
4、管道常用代碼：
from sklearn.pipeline import Pipeline
pipe = Pipeline([('imputer', SimpleImputer()), ('rf', RandomForestClassifier())])
pipeline_model = pipe.fit(X_train, y_train)
pipeline_model.score(X_test, y_test)以上是python中scikit-learn算法庫的使用方法的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！
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