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ShrunkCovariance
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ledoit_wolf_shrinkage
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DictionaryLearning
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MiniBatchDictionaryLearning
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TruncatedSVD
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LinearDiscriminantAnalysis
QuadraticDiscriminantAnalysis
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DummyClassifier
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sklearn.ensemble
AdaBoostClassifier
AdaBoostRegressor
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HistGradientBoostingRegressor
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VotingRegressor
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DataConversionWarning
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NotFittedError
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sklearn.experimental
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sklearn.feature_extraction
DictVectorizer
FeatureHasher
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grid_to_graph
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reconstruct_from_patches_2d
CountVectorizer
HashingVectorizer
TfidfTransformer
TfidfVectorizer
sklearn.feature_selection
GenericUnivariateSelect
RFE
RFECV
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SelectFromModel
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SelectKBest
SelectPercentile
SelectorMixin
SequentialFeatureSelector
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f_classif
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mutual_info_regression
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GaussianProcessRegressor
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IterativeImputer
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sklearn.inspection
partial_dependence
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sklearn.isotonic
IsotonicRegression
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KernelRidge
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LassoLars
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MultiTaskLassoCV
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PassiveAggressiveRegressor
enet_path
lars_path
lars_path_gram
lasso_path
orthogonal_mp
orthogonal_mp_gram
ridge_regression
sklearn.manifold
Isomap
LocallyLinearEmbedding
MDS
頻譜嵌入 (SpectralEmbedding)
T-SNE
局部線性嵌入 (locally_linear_embedding)
SMACOF
頻譜嵌入 (spectral_embedding)
可信度 (trustworthiness)
sklearn.metrics
檢查評分 (check_scoring)
取得評分器 (get_scorer)
取得評分器名稱 (get_scorer_names)
建立評分器 (make_scorer)
準確度評分 (accuracy_score)
曲線下面積 (auc)
平均精確度評分 (average_precision_score)
平衡準確度評分 (balanced_accuracy_score)
布萊爾分數損失 (brier_score_loss)
類別似然比 (class_likelihood_ratios)
分類報告 (classification_report)
科恩卡帕分數 (cohen_kappa_score)
混淆矩陣 (confusion_matrix)
D2 對數損失評分 (d2_log_loss_score)
折損累積增益評分 (dcg_score)
檢測錯誤權衡曲線 (det_curve)
F1 分數 (f1_score)
F-beta 分數 (fbeta_score)
漢明損失 (hamming_loss)
鉸鏈損失 (hinge_loss)
傑卡德分數 (jaccard_score)
對數損失 (log_loss)
馬修斯相關係數 (matthews_corrcoef)
多標籤混淆矩陣 (multilabel_confusion_matrix)
正規化折損累積增益評分 (ndcg_score)
精確度召回曲線 (precision_recall_curve)
精確度召回 F 分數支持 (precision_recall_fscore_support)
精確度評分 (precision_score)
召回率評分 (recall_score)
ROC 曲線下面積評分 (roc_auc_score)
ROC 曲線 (roc_curve)
前 K 名準確度評分 (top_k_accuracy_score)
零一損失 (zero_one_loss)
D2 絕對誤差評分 (d2_absolute_error_score)
D2 釘球評分 (d2_pinball_score)
D2 Tweedie 評分 (d2_tweedie_score)
解釋變異評分 (explained_variance_score)
最大誤差 (max_error)
平均絕對誤差 (mean_absolute_error)
平均絕對百分比誤差 (mean_absolute_percentage_error)
平均伽瑪偏差 (mean_gamma_deviance)
平均釘球損失 (mean_pinball_loss)
平均泊松偏差 (mean_poisson_deviance)
均方誤差 (mean_squared_error)
均方對數誤差 (mean_squared_log_error)
平均 Tweedie 偏差 (mean_tweedie_deviance)
中位數絕對誤差 (median_absolute_error)
R 平方值 (r2_score)
均方根誤差 (root_mean_squared_error)
均方根對數誤差 (root_mean_squared_log_error)
覆蓋誤差 (coverage_error)
標籤排序平均精確度評分 (label_ranking_average_precision_score)
標籤排序損失 (label_ranking_loss)
調整互信息評分 (adjusted_mutual_info_score)
調整蘭德指數評分 (adjusted_rand_score)
卡林斯基-哈拉巴斯評分 (calinski_harabasz_score)
列聯表 (contingency_matrix)
成對混淆矩陣 (pair_confusion_matrix)
完整性評分 (completeness_score)
戴維斯-博爾丁評分 (davies_bouldin_score)
福爾克斯-馬洛斯評分 (fowlkes_mallows_score)
同質性、完整性與 V 值 (homogeneity_completeness_v_measure)
同質性評分 (homogeneity_score)
互信息評分 (mutual_info_score)
正規化互信息評分 (normalized_mutual_info_score)
蘭德指數評分 (rand_score)
輪廓係數樣本 (silhouette_samples)
輪廓係數評分 (silhouette_score)
V 值評分 (v_measure_score)
共識評分 (consensus_score)
距離度量 (DistanceMetric)
加性卡方核函數 (additive_chi2_kernel)
卡方核函數 (chi2_kernel)
餘弦距離 (cosine_distances)
餘弦相似度 (cosine_similarity)
距離度量 (distance_metrics)
歐幾里得距離 (euclidean_distances)
半正矢距離 (haversine_distances)
核函數度量 (kernel_metrics)
拉普拉斯核函數 (laplacian_kernel)
線性核函數 (linear_kernel)
曼哈頓距離 (manhattan_distances)
含有 NaN 的歐幾里得距離 (nan_euclidean_distances)
成對餘弦距離 (paired_cosine_distances)
成對距離 (paired_distances)
成對歐幾里得距離 (paired_euclidean_distances)
成對曼哈頓距離 (paired_manhattan_distances)
成對核函數 (pairwise_kernels)
多項式核函數 (polynomial_kernel)
徑向基核函數 (rbf_kernel)
S 型核函數 (sigmoid_kernel)
成對距離 (pairwise_distances)
成對距離最小值參數 (pairwise_distances_argmin)
成對距離最小值參數與最小值 (pairwise_distances_argmin_min)
分塊成對距離 (pairwise_distances_chunked)
混淆矩陣顯示 (ConfusionMatrixDisplay)
檢測錯誤權衡曲線顯示 (DetCurveDisplay)
精確度召回顯示 (PrecisionRecallDisplay)
預測誤差顯示 (PredictionErrorDisplay)
ROC 曲線顯示 (RocCurveDisplay)
sklearn.mixture
貝氏高斯混合模型 (BayesianGaussianMixture)
高斯混合模型 (GaussianMixture)
sklearn.model_selection
分組 K 折交叉驗證 (GroupKFold)
分組隨機分割 (GroupShuffleSplit)
K 折交叉驗證 (KFold)
留一組交叉驗證 (LeaveOneGroupOut)
留一交叉驗證 (LeaveOneOut)
留 P 組交叉驗證 (LeavePGroupsOut)
留 P 個交叉驗證 (LeavePOut)
預定義分割 (PredefinedSplit)
重複 K 折交叉驗證 (RepeatedKFold)
重複分層 K 折交叉驗證 (RepeatedStratifiedKFold)
隨機分割 (ShuffleSplit)
分層分組 K 折交叉驗證 (StratifiedGroupKFold)
分層 K 折交叉驗證 (StratifiedKFold)
分層隨機分割 (StratifiedShuffleSplit)
時間序列分割 (TimeSeriesSplit)
檢查交叉驗證 (check_cv)
訓練集測試集分割 (train_test_split)
網格搜尋交叉驗證 (GridSearchCV)
減半網格搜尋交叉驗證 (HalvingGridSearchCV)
減半隨機搜尋交叉驗證 (HalvingRandomSearchCV)
參數網格 (ParameterGrid)
參數取樣器 (ParameterSampler)
隨機搜尋交叉驗證 (RandomizedSearchCV)
固定閾值分類器 (FixedThresholdClassifier)
調整閾值分類器交叉驗證 (TunedThresholdClassifierCV)
交叉驗證預測 (cross_val_predict)
交叉驗證評分 (cross_val_score)
交叉驗證 (cross_validate)
學習曲線 (learning_curve)
排列檢定分數 (permutation_test_score)
驗證曲線 (validation_curve)
學習曲線顯示 (LearningCurveDisplay)
驗證曲線顯示 (ValidationCurveDisplay)
sklearn.multiclass
一對一分類器 (OneVsOneClassifier)
一對多分類器 (OneVsRestClassifier)
輸出碼分類器 (OutputCodeClassifier)
sklearn.multioutput
分類器鏈 (ClassifierChain)
多輸出分類器 (MultiOutputClassifier)
多輸出迴歸器 (MultiOutputRegressor)
迴歸器鏈 (RegressorChain)
sklearn.naive_bayes
伯努利朴素貝葉斯 (BernoulliNB)
類別朴素貝葉斯 (CategoricalNB)
互補朴素貝葉斯 (ComplementNB)
高斯朴素貝葉斯 (GaussianNB)
多項式朴素貝葉斯 (MultinomialNB)
sklearn.neighbors
球樹 (BallTree)
KD 樹 (KDTree)
K 近鄰分類器 (KNeighborsClassifier)
K 近鄰迴歸器 (KNeighborsRegressor)
K 近鄰轉換器 (KNeighborsTransformer)
核密度估計 (KernelDensity)
局部異常因子 (LocalOutlierFactor)
最近質心 (NearestCentroid)
最近鄰 (NearestNeighbors)
鄰域成分分析 (NeighborhoodComponentsAnalysis)
半徑近鄰分類器 (RadiusNeighborsClassifier)
半徑近鄰迴歸器 (RadiusNeighborsRegressor)
半徑近鄰轉換器 (RadiusNeighborsTransformer)
K 近鄰圖 (kneighbors_graph)
半徑近鄰圖 (radius_neighbors_graph)
依列值排序圖 (sort_graph_by_row_values)
sklearn.neural_network
伯努利受限玻爾茲曼機 (BernoulliRBM)
多層感知器分類器 (MLPClassifier)
多層感知器迴歸器 (MLPRegressor)
sklearn.pipeline
特徵聯合 (FeatureUnion)
管線 (Pipeline)
建立管線 (make_pipeline)
建立聯合 (make_union)
sklearn.preprocessing
二值化器 (Binarizer)
函數轉換器 (FunctionTransformer)
K 分箱離散器 (KBinsDiscretizer)
核函數中心化器 (KernelCenterer)
標籤二值化器 (LabelBinarizer)
標籤編碼器 (LabelEncoder)
最大絕對值縮放器 (MaxAbsScaler)
最小最大值縮放器 (MinMaxScaler)
多標籤二值化器 (MultiLabelBinarizer)
正規化器 (Normalizer)
獨熱編碼器 (OneHotEncoder)
序數編碼器 (OrdinalEncoder)
多項式特徵 (PolynomialFeatures)
冪轉換器 (PowerTransformer)
分位數轉換器 (QuantileTransformer)
穩健縮放器 (RobustScaler)
樣條轉換器 (SplineTransformer)
標準縮放器 (StandardScaler)
目標編碼器 (TargetEncoder)
新增虛擬特徵 (add_dummy_feature)
二值化 (binarize)
標籤二值化 (label_binarize)
最大絕對值縮放 (maxabs_scale)
最小最大值縮放 (minmax_scale)
正規化 (normalize)
冪轉換 (power_transform)
分位數轉換 (quantile_transform)
穩健縮放 (robust_scale)
縮放 (scale)
sklearn.random_projection
高斯隨機投影 (GaussianRandomProjection)
稀疏隨機投影 (SparseRandomProjection)
約翰遜-林登施特勞斯最小維度 (johnson_lindenstrauss_min_dim)
sklearn.semi_supervised
標籤傳播 (LabelPropagation)
標籤擴散 (LabelSpreading)
自訓練分類器 (SelfTrainingClassifier)
sklearn.svm
線性支持向量分類 (LinearSVC)
線性支持向量迴歸 (LinearSVR)
Nu 支持向量分類 (NuSVC)
Nu 支持向量迴歸 (NuSVR)
單類支持向量機 (OneClassSVM)
支持向量分類 (SVC)
支持向量迴歸 (SVR)
L1 最小 C 值 (l1_min_c)
sklearn.tree
決策樹分類器 (DecisionTreeClassifier)
決策樹迴歸器 (DecisionTreeRegressor)
額外樹分類器 (ExtraTreeClassifier)
額外樹迴歸器 (ExtraTreeRegressor)
匯出圖形表示 (export_graphviz)
匯出文字 (export_text)
繪製樹狀圖 (plot_tree)
sklearn.utils
Bunch
安全索引 ( _safe_indexing )
轉換為浮點數陣列 (as_float_array)
斷言所有有限值 (assert_all_finite)
已棄用 (deprecated)
估算器 HTML 表示 (estimator_html_repr)
產生批次 (gen_batches)
產生均勻切片 (gen_even_slices)
可索引 (indexable)
murmurhash3_32
重採樣 (resample)
安全遮罩 (safe_mask)
安全平方 (safe_sqr)
隨機排列 (shuffle)
標籤 (Tags)
輸入標籤 (InputTags)
目標標籤 (TargetTags)
分類器標籤 (ClassifierTags)
迴歸器標籤 (RegressorTags)
轉換器標籤 (TransformerTags)
取得標籤 (get_tags)
檢查 X 和 y (check_X_y)
檢查陣列 (check_array)
檢查一致長度 (check_consistent_length)
檢查隨機狀態 (check_random_state)
檢查純量 (check_scalar)
檢查是否已擬合 (check_is_fitted)
檢查記憶體 (check_memory)
檢查對稱性 (check_symmetric)
轉換為列或一維 (column_or_1d)
是否具有擬合參數 (has_fit_parameter)
驗證資料 (validate_data)
在條件成立時可用 (available_if)
計算類別權重 (compute_class_weight)
計算樣本權重 (compute_sample_weight)
是否為多標籤 (is_multilabel)
目標類型 (type_of_target)
唯一標籤 (unique_labels)
密度 (density)
快速對數行列式 (fast_logdet)
隨機範圍尋找器 (randomized_range_finder)
隨機奇異值分解 (randomized_svd)
安全稀疏點積 (safe_sparse_dot)
加權眾數 (weighted_mode)
軸向增量均值方差 (incr_mean_variance_axis)
原地列縮放 (inplace_column_scale)
原地 CSR 列縮放 (inplace_csr_column_scale)
原地行縮放 (inplace_row_scale)
原地交換列 (inplace_swap_column)
原地交換行 (inplace_swap_row)
軸向均值方差 (mean_variance_axis)
原地 CSR 行 L1 正規化 (inplace_csr_row_normalize_l1)
原地 CSR 行 L2 正規化 (inplace_csr_row_normalize_l2)
單源最短路徑長度 (single_source_shortest_path_length)
無放回採樣 (sample_without_replacement)
最小正值 (min_pos)
元數據請求 (MetadataRequest)
元數據路由器 (MetadataRouter)
方法映射 (MethodMapping)
取得物件的路由 (get_routing_for_object)
處理路由 (process_routing)
所有顯示 (all_displays)
所有估算器 (all_estimators)
所有函數 (all_functions)
檢查估算器 (check_estimator)
以檢查參數化 (parametrize_with_checks)
估算器檢查產生器 (estimator_checks_generator)
平行處理 (Parallel)
延遲 (delayed)
最近棄用的 (Recently Deprecated)
平行後端 (parallel_backend)
註冊平行後端 (register_parallel_backend)
API 參考 (API Reference)
最近棄用的 (Recently Deprecated)
最近棄用的
#
將在 1.7 版中移除
utils.parallel_backend
utils.register_parallel_backend
註冊新的平行後端工廠。