10个常用的Python机器学习函数

1. pandas.DataFrame()：创建一个数据框来存储和处理数据，是Python中最常用的数据结构之一。

2. sklearn.model_selection.train_test_split()：用于将数据集分成训练集和测试集，可以用来评估模型的性能和泛化能力。

3. sklearn.preprocessing.MinMaxScaler()：对数据进行归一化处理，将特征的值映射到一个指定的范围内，常用于特征工程中。

4. sklearn.linear_model.LinearRegression()：线性回归模型，用于建立变量之间的线性关系模型，可以用来预测数值型变量。

5. sklearn.ensemble.RandomForestClassifier()：随机森林分类器，是一种集成学习算法，可以用于分类问题，通常具有很好的性能和鲁棒性。

6. sklearn.cluster.KMeans()：K均值聚类算法，用于将数据集划分成K个不同的簇，可以用来进行无监督学习和模式识别。

7. sklearn.metrics.accuracy_score()：计算分类模型的准确率，是评估分类模型性能的常用指标。

8. sklearn.metrics.mean_squared_error()：计算回归模型的均方误差（MSE），用于评估回归模型的性能。

9. sklearn.metrics.confusion_matrix()：计算分类模型的混淆矩阵，可以用于分析分类模型的性能和错误类型。

10. sklearn.feature_selection.SelectKBest()：特征选择算法，用于从原始特征集中选取最重要的K个特征，可以提高模型的精度和效率。