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- 정의-Scikit-Learn은 무엇을 의미합니까?
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- Scikit-Learn에 대한 Techopedia 설명
정의-Scikit-Learn은 무엇을 의미합니까?
Scikit-learn은 일반적으로 기계 학습 프로젝트에 사용되는 Python 프로그래밍 언어의 핵심 라이브러리입니다. Scikit-learn은 많은 기계 학습 기술의 기초를 형성하는 수학, 통계 및 범용 알고리즘을 포함한 기계 학습 도구에 중점을 둡니다. 무료 툴인 Scikit-learn은 머신 러닝 및 관련 기술을위한 다양한 유형의 알고리즘 개발에서 매우 중요합니다.
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Scikit-Learn에 대한 Techopedia 설명
머신 러닝에 유용한 Scikit-learn의 주요 요소 중 일부는 분류, 회귀 및 클러스터링 알고리즘입니다. 예를 들어 Scikit-learn은 임의의 포리스트에서 작업을 지원합니다. 여기서 개별 디지털 트리는 여러 트리 아키텍처에 결합 된 노드 정보를 보유하여 포리스트 접근 방식을 달성합니다. 이에 대한 또 다른 방법은 각 트리에 트리 토폴로지의 클러스터 노드가 포함되고 다양한 트리의 분석이 함께 추가되어 결과를 표시하기 위해 데이터를보다 정확하게 크런치하는 글로벌 접근 방식을 얻는 것입니다.
Scikit-learn은 랜덤 포레스트 외에도 그라디언트 부스팅, 벡터 머신 및 기타 머신 러닝 요소를 통해 결과를 달성하는 데 도움이됩니다. 가장 중요한 리소스 인 Scikit-learn은 시각화 등을 제공하는 SciPy 및 matplotlib와 같은 도구와 함께 작동합니다.