scikit-learn est une bibliothèque d'apprentissage automatique pour Python qui fournit des outils simples et efficaces pour l'analyse de données et l'exploration de données, en mettant l'accent sur l'apprentissage automatique. Il est accessible à tous et réutilisable dans divers contextes. Il est construit sur NumPy et SciPy. Le projet est open source et commercialement utilisable (licence BSD).
J'essaye de charger le jeu de données original MNIST en Python. La fonction sklearn.datasets.fetch_openml ne semble pas fonctionner pour cela. Voici le code que j'utilise ...
C'est mon premier projet d'apprentissage automatique et la première fois que j'utilise ColumnTransformer. Mon objectif est d'effectuer deux étapes de prétraitement des donn&ea ...
Il existe deux façons de spécifier le niveau de bruit pour la régression de processus gaussien (GPR) dans scikit-learn. La première consiste à spécifi ...
Contrairement à d'autres algorithmes comme les régressions linéaires, KNN ne semble effectuer aucun calcul dans la phase d'apprentissage. Comme dans le cas des régressi ...
