Scikit-learn per Machine Learning Cheat Sheet

Scikit-learn Cheat Sheet per Machine Learning

Strumenti di Machine Learning per il tuo Kit

  Vuoi iniziare con il machine learning. Hai una comprensione di base dei concetti di machine learning. Conosci Python. Cosa fai?

La risposta più ovvia è iniziare con Scikit-learn. Scikit-learn è una libreria Python open-source per tutti i tipi di analisi predittive dei dati. Puoi eseguire classificazione, regressione, clustering, riduzione della dimensionalità, ottimizzazione del modello e pre-elaborazione dei dati.

L’interfaccia API unificata di Scikit-learn rende molto più facile imparare come implementare una varietà di algoritmi e compiti. Una volta che impari il modello di come eseguire chiamate a Scikit-learn, sei pronto per partire. L’unica cosa di cui hai bisogno, oltre alla tua immaginazione e determinazione, è un riferimento utile.

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VoAGI ha messo insieme proprio ciò di cui hai bisogno. Questo foglio di riferimento copre le basi di ciò che è necessario per imparare come utilizzare Scikit-learn per il machine learning e fornisce un riferimento per avanzare con i tuoi progetti di machine learning. Molte delle funzionalità più comuni che userai più e più volte sono coperte. Dai un’occhiata qui sotto per conferma.

Puoi scaricare la cheatsheet qui.

Nella cheatsheet troverai utili riferimenti per i seguenti compiti comuni di Scikit-learn:

• Caricamento dei dati
• Divisione del dataset in set di addestramento e di test
• Pre-elaborazione dei dati
• Esecuzione di compiti di machine learning supervisionati
• Esecuzione di compiti di machine learning non supervisionati
• Adattamento del modello
• Predizione
• Valutazione
• Validazione incrociata
• Ottimizzazione del modello

Non c’è bisogno di aspettare un altro minuto per diventare competente con uno degli strumenti più utilizzati nel kit del praticante di machine learning. Una volta installato Scikit-learn, è semplicemente una questione di seguire i frammenti di codice pertinenti nella cheatsheet per poter iniziare. Solo non dimenticarti di tenerlo a portata di mano mentre fai progressi.

Dai un’occhiata ora e torna presto per altro.