Машинное обучение с Scikit-learn на Python
Освойте Scikit-learn — основную и самую популярную библиотеку для классического машинного обучения в Python. Scikit-learn предоставляет единый, простой и эффективный API для решения задач предсказания, классификации, регрессии, кластеризации, отбора признаков и снижения размерности.
В уроках изучаем полный пайплайн: подготовка данных (разделение на train/test через train_test_split, масштабирование StandardScaler, MinMaxScaler, кодирование категорий OneHotEncoder, LabelEncoder), обучение моделей (fit), предсказания (predict, predict_proba), оценка качества (accuracy, precision, recall, F1-score, confusion matrix, ROC-AUC; для регрессии: MSE, MAE, R2), кросс-валидация (cross_val_score, GridSearchCV для подбора гиперпараметров). Модели: линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений (DecisionTreeClassifier), случайный лес (RandomForestClassifier), градиентный бустинг (GradientBoostingClassifier), метод опорных векторов (SVM), K-ближайших соседей (KNN), наивный байесовский классификатор. Кластеризация: K-Means, DBSCAN. Снижение размерности: PCA.
Примеры: предсказание оттока клиентов, классификация ирисов Фишера, распознавание рукописных цифр, сегментация покупателей. Scikit-learn — must-have инструмент любого ML-специалиста. Изучайте на реальных датасетах, разбирайте примеры кода и создавайте свои модели машинного обучения.
