10个Python函数用于机器学习中的模型构建

在机器学习中，Python是最流行的编程语言之一。Python中有很多强大的库和函数，可以用于机器学习中的模型构建。以下是10个常用的Python函数：

1. sklearn.model_selection.train_test_split：用于将数据集划分为训练集和测试集。可以指定划分比例或样本数量。

2. sklearn.preprocessing.StandardScaler：用于对数据进行标准化处理，即将数据转换为均值为0，方差为1的分布。

3. sklearn.linear_model.LinearRegression：用于构建线性回归模型。可以通过fit方法拟合数据，并使用predict方法进行预测。

4. sklearn.svm.SVC：用于构建支持向量机分类模型。可以通过fit方法拟合数据，并使用predict方法进行预测。

5. sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier：用于构建K近邻分类模型。可以通过fit方法拟合数据，并使用predict方法进行预测。

6. sklearn.cluster.KMeans：用于构建K均值聚类模型。可以通过fit方法拟合数据，并使用predict方法进行预测。

7. sklearn.ensemble.RandomForestClassifier：用于构建随机森林分类模型。可以通过fit方法拟合数据，并使用predict方法进行预测。

8. sklearn.decomposition.PCA：用于进行主成分分析。可以通过fit方法拟合数据，并使用transform方法进行数据降维。

9. sklearn.naive_bayes.GaussianNB：用于构建朴素贝叶斯分类模型。可以通过fit方法拟合数据，并使用predict方法进行预测。

10. sklearn.neural_network.MLPClassifier：用于构建多层感知机分类模型。可以通过fit方法拟合数据，并使用predict方法进行预测。

以上是一些常用的Python函数，用于机器学习中的模型构建。使用这些函数，可以轻松地构建并训练多种不同类型的机器学习模型，并对新数据进行预测。