sklearn的用户手册

Sklearn是一个用于机器学习的Python库，它提供了许多用于分类、回归、聚类和降维等任务的工具和算法。Sklearn的用户手册提供了关于库中各种功能和用法的详细说明和示例。

以下是关于Sklearn用户手册的两个引用示例：

1. 回归模型中的损失函数[^1]：
Sklearn用户手册中介绍了回归模型中的损失函数，其中||Xω−y||22被称为该模型中的损失函数。你可以使用Sklearn的linear_model.LinearRegression()来拟合回归模型，并使用clf.coef_来获取模型的系数。

from sklearn import linear_model

clf = linear_model.LinearRegression()
clf.fit([[0, 0], [1, 1], [2, 2]], [0, 1, 2])

print(clf.coef_)  # 输出：[0.5 0.5]

2. 使用RidgeCV选择合适的alpha值：
Sklearn用户手册中介绍了使用RidgeCV来帮助选择合适的alpha值。RidgeCV类似于GridSearchCV，但默认使用留一交叉验证。你可以使用linear_model.RidgeCV(alpha=[0.1, 1.0, 10.0])来创建RidgeCV对象，并使用clf.alpha_来获取选择的alpha值。

from sklearn import linear_model

clf = linear_model.RidgeCV(alpha=[0.1, 1.0, 10.0])
clf.fit([[0, 0], [0, 0], [1, 1]], [0, .1, 1])

print(clf.alpha_)  # 输出：0.1