Python中用于机器学习的10个常见函数

Python是一种功能强大的编程语言，对于机器学习领域来说尤为重要。Python提供了许多用于机器学习的函数和库，下面是10个在机器学习中常见的Python函数。

1. NumPy的numpy.array()函数：NumPy是Python中一个非常常用的科学计算库，numpy.array()函数用于创建多维数组，这在机器学习中非常有用。

2. Pandas的pandas.DataFrame()函数：Pandas是Python中的另一个重要库，pandas.DataFrame()函数用于创建数据框，它能够方便地存储和处理结构化数据。

3. Scikit-learn的sklearn.model_selection.train_test_split()函数：Scikit-learn是Python中用于机器学习的主要库之一，train_test_split()函数用于将数据集划分为训练集和测试集，便于模型的训练和评估。

4. Scikit-learn的sklearn.preprocessing.StandardScaler()函数：StandardScaler()函数用于对特征进行标准化处理，将其转换为均值为0，标准差为1的正态分布。

5. Scikit-learn的sklearn.linear_model.LinearRegression()函数：LinearRegression()函数用于拟合线性回归模型，根据输入特征和目标变量之间的关系，预测新的观测值。

6. Scikit-learn的sklearn.cluster.KMeans()函数：KMeans()函数用于聚类分析，将数据点划分到K个不同的簇中。

7. Scikit-learn的sklearn.model_selection.GridSearchCV()函数：GridSearchCV()函数用于在给定的参数空间中进行网格搜索，找到 的模型参数。

8. Scikit-learn的sklearn.metrics.accuracy_score()函数：accuracy_score()函数用于计算分类模型的准确率，即预测正确的样本比例。

9. Scikit-learn的sklearn.metrics.mean_squared_error()函数：mean_squared_error()函数用于计算回归模型的均方误差，衡量预测值和真实值之间的差距。

10. Matplotlib的matplotlib.pyplot.plot()函数：Matplotlib是一个用于数据可视化的库，plot()函数用于绘制折线图、散点图等各种图形，帮助我们更好地理解数据。

这些函数是机器学习领域中常用的Python函数，帮助我们进行数据处理、模型拟合、参数优化、模型评估和结果可视化等关键任务。熟练掌握这些函数将大大提升机器学习的效率和准确性。