机器学习入门:scikit-learn库的使用2
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机器学习入门：scikit-learn库的使用
深入探讨scikit-learn库的使用，从问题定义到数据准备、模型训练，直至总结与参考。
问题定义
需求分析、业务理解、问题梳理，明确机器学习任务目标，理解业务需求与数据特征。
数据准备
获取数据，scikit-learn库自带数据集，如鸢尾花数据集，seaborn库数据集，也可自建数据集。数据清洗，处理异常值、缺失值、空值、重复值，保证数据质量。特征处理，使用scikit-learn进行数据变换，如标准化。数据拆分，将数据分为训练集与测试集。
以鸢尾花数据为例，通过模块数据、自制数据、公开数据获取数据。进行数据清洗与特征处理，使用pairplot、直方图、热力图、条形图进行数据可视化。模型训练前，数据拆分为训练集与测试集。
总结与参考
通过实践与理论相结合，加深对机器学习理论的理解。参考相关书籍、网络资料与视频，持续学习与提升。实践过程中的关键步骤包括问题定义、数据准备、模型训练与总结与参考。
