scikit-learn已經封裝好很多數據挖掘的算法

現介紹數據挖掘框架的搭建方法

• 轉換器（Transformer）用于數據預處理，數據轉換
• 流水線（Pipeline）組合數據挖掘流程，方便再次使用（封裝）
• 估計器（Estimator）用于分類，聚類，回歸分析（各種算法對象）
  • 所有的估計器都有下面2個函數
    • fit() 訓練
      • 用法：estimator.fit(X_train, y_train)，
      • estimator = KNeighborsClassifier() 是scikit-learn算法對象
      • X_train = dataset.data 是numpy數組
      • y_train = dataset.target 是numpy數組
    • predict() 預測
      • 用法：estimator.predict(X_test)
      • estimator = KNeighborsClassifier() 是scikit-learn算法對象
      • X_test = dataset.data 是numpy數組

電離層數據集
電離層數據集（Ionosphere Dataset）需要根據給定的電離層中的自由電子的雷達回波預測大氣結構。

它是一個二元分類問題。每個類的觀察值數量不均等，一共有 351 個觀察值，34 個輸入變量和1個輸出變量。變量名如下：

1 17對雷達回波數據。
2 … …
3 類

總結

以上是生活随笔為你收集整理的近邻算法分类的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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