小编给大家分享一下python中scikit-learn算法库的使用方法，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
Python中较大的一个就业方面就是，人们所说的高端行业“机器”制造，在近期，有一个专门服务于这项内容的算法库，被评选为好用的机器里的语言，看到这里，我们应该知道这个算法库的厉害与重要性，没错，这么一个为分析和数据挖掘提供了强力的机器学习工具——scikit-learn算法库。
下面正式给大家说一说scikit-learn算法库
1、安装新版
pip install scikit-learn
2、算法库的预处理使用
from sklearn.impute import SimpleImputer imputer = SimpleImputer(strategy='mean') X_train_clean = imputer.fit(X_train)
3、涉及模型评估的代码演示
from sklearn.metrics import classification_report print(classification_report(rf_predictions, y_test))
4、管道常用代码：
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算法库的使用方法的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！
