用法sklearn.utils

sklearn.utils是scikit-learn库的一个工具集，包含了很多常用的工具函数。这些函数可以帮助我们进行数据处理、特征选择、模型评估等任务。

以下是一些常用的函数：

1. shuffle: 对数据进行随机排列，可以用于数据的随机划分。

2. resample: 对数据进行重采样，可以用于解决数据样本不平衡的问题。

3. check_random_state: 用于生成随机数种子，保证结果可重复。

4. Bunch: 用于将数据和标签打包成一个对象，方便传递和处理。

5. validation_curve: 用于绘制模型的验证曲线，可以帮助我们选择最优的模型参数。

6. learning_curve: 用于绘制模型的学习曲线，可以帮助我们判断模型是否过拟合或欠拟合。

7. plot_confusion_matrix: 用于绘制混淆矩阵，可以帮助我们评估分类模型的性能。

以上是sklearn.utils中的部分函数，这些函数可以大大提高我们的工作效率，减少重复的劳动。

相关问题

from .murmurhash import murmurhash3_32 ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.utils.murmurhash'怎么解决这个报错

这个报错是因为在你的代码中，使用了 `sklearn.utils.murmurhash` 模块，但是该模块在 sklearn 中已经被移除。解决方法是将代码中对 `sklearn.utils.murmurhash` 的引用改为 `sklearn.utils.hashing`，即将代码中的：

from sklearn.utils.murmurhash import murmurhash3_32

改为：

from sklearn.utils.hashing import murmurhash3_32

这样就可以解决该报错了。

Anaconda环境from imblearn.over_sampling import SMOTE报错cannot import name '_MissingValues' from 'sklearn.utils._param_validation'

根据您提供的引用内容，您在使用Anaconda环境中导入imblearn.over_sampling模块的时候遇到了一个错误。错误信息是"ImportError: cannot import name '_MissingValues' from 'sklearn.utils._param_validation'"。这个错误通常是由于sklearn库的版本问题引起的。

解决这个问题的方法是更新scikit-learn库的版本。您可以使用以下命令来更新scikit-learn库：

pip install --upgrade scikit-learn

更新完成后，再次尝试导入imblearn.over_sampling模块，应该就不会再出现"_MissingValues"的错误了。