Изменения

Scikit-learn<ref>[https://scikit-learn.org/stable/ Библиотека scikit-learn]</ref> {{---}} библиотека машинного обучения на языке программирования Python с открытым исходным кодом. Содержит реализации практически всех возможных преобразований, и нередко ее одной хватает для полной реализации модели. В данной библиотеки реализованы методы разбиения датасета на тестовый и обучающий, вычисление основных метрик над наборами данных, проведение [[кросс-валидации|Кросс-валидация]]^{[на 28.01.19 не создан]}. В библиотеке также есть основные алгоритмы машинного обучения: [[Линейная регрессия|линейной регрессии]] ^{[на 28.01.19 не создан]} (и ее модификаций Лассо, гребневой регрессии), [[Метод опорных векторов (SVM)|опорных векторов]]^{[на 28.01.19 не создан]}, [[Дерево решений и случайный лес|решающих деревьев и лесов]] и др. Есть и реализации основных методов [[Кластеризация|кластеризации]]. Кроме того, библиотека содержит постоянно используемые исследователями методы работы с признаками: например, понижение размерности [[Метод главных компонент (PCA)|методом главных компонент]]^{[на 28.01.19 не создан]}. Частью пакета является библиотека imblearn<ref>[https://imbalanced-learn.readthedocs.io/en/stable/index.html Библиотека imbalanced-learn]</ref>, позволяющая работать с разбалансированными выборками и генерировать новые значения.