Функции для кросс-валидации, такие как KFold, StratifiedKFold и TimeSeriesSplit
* Функции для рандомизированной проверки, такие как ShuffleSplit и RepeatedKFold
* Функции для оценки сбалансированных данных, такие как balanced\_accuracy\_score и fbeta\_score
6. Расширенные возможности для обработки текстовых данных:
* Функции для токенизации текста, такие как CountVectorizer и TfidfVectorizer
* Функции для преобразования текста в числовые признаки, такие как Word2Vec и Doc2Vec
7. Расширенные возможности для обработки изображений:
* Функции для масштабирования и изменения размера изображений, такие как resize и rescale
* Функции для преобразования изображений в числовые признаки, такие как extract\_patches\_2d и hog
8. Расширенные возможности для обработки временных рядов:
* Функции для преобразования временных рядов в числовые признаки, такие как DateOffset и TimeGrouper
* Функции для прогнозирования временных рядов, такие как SimpleExpSmoothing и HoltWinters
9. Scikit-learn API:
* API позволяет пользователям легко интегрировать модели Scikit-learn в свои приложения и проекты.
10. Scikit-learn документация:
* Подробная и полная документация, включающая описание функций, примеры кода и руководства по использованию библиотеки.
11. Scikit-learn учебные ресурсы:
* Учебные ресурсы, такие как видеоуроки, статьи и учебные материалы, которые помогают новичкам освоить библиотеку и улучшить свои навыки в области машинного обучения.
4. Scikit-learn сообщество:
* Активное сообщество пользователей, которые могут помочь в решении проблем, ответить на вопросы и обсудить новые идеи и подходы в области машинного обучения.
5. Scikit-learn расширения и дополнения:
* Множество расширений и дополнений, созданных сообществом, которые расширяют возможности библиотеки и позволяют решать более сложные задачи.
6. Scikit-learn конференции и мероприятия:
* Регулярные конференции и мероприятия, посвященные машинному обучению и использованию Scikit-learn, которые позволяют пользователям обсудить последние достижения в области машинного обучения и поделиться опытом.
7. Scikit-learn тестирование и поддержка:
* Регулярное тестирование и поддержка библиотеки, обеспечивающие ее стабильность и надежность.
8. Scikit-learn интеграция с другими библиотеками:
* Интеграция с другими популярными библиотеками Python, такими как NumPy, Pandas, Matplotlib и Seaborn, обеспечивающая гибкость и масштабируемость решений.
Эти возможности делают библиотеку Scikit-learn мощным инструментом для обработки данных и машинного обучения, который может быть использован для решения различных задач в различных областях. Кроме того, библиотека является открытым исходным кодом и имеет активное сообщество пользователей, которые могут помочь в решении проблем и предоставлять поддержку.
Глава 1: Работа с текстовыми данными
– Парсинг текстовых файлов
– Очистка и преобразование текстовых данных
– Анализ частот словарного запаса
– Создание словоря дял анализа текстов
– Удаление