Scikit-Learn实战项目：使用Transformer处理Boston数据集

TensorFlow（一）Scikit-Learn之Transformer项目实战过程 本文主要对使用 Scikit-Learn 来构建不同模型的实例项目进行介绍，涵盖了从数据获取到降维的整个过程。 Scikit-Learn 是一个基于 Python 的机器学习库，提供了大量的算法和工具来处理数据。 一、数据获取 在数据科学和机器学习中，获取高质量的数据是非常重要的。 Scikit-Learn 提供了多种方式来获取数据，包括加载自带的数据集和从外部文件中读取数据。在本文中，我们使用 Scikit-Learn 的 `load_boston` 函数来获取 Boston 数据集，Boston 数据集是一个经典的房价预测数据集，包含了 506 个样本，每个样本有 13 个特征。 二、数据划分 在机器学习中，数据划分是非常重要的步骤，目的是将数据分为训练集和测试集，以便评估模型的性能。在本文中，我们使用 Scikit-Learn 的 `train_test_split` 函数来将数据分为训练集和测试集，测试集占 0.2。 三、数据预处理 数据预处理是机器学习中非常重要的步骤，目的是将数据转换为模型可以接受的格式。在本文中，我们没有对数据进行预处理，因为 Boston 数据集已经是数字格式的。 四、降维 降维是机器学习中非常重要的步骤，目的是将高维度的数据转换为低维度的数据，以便提高模型的性能。在本文中，我们没有对数据进行降维，因为降维不是本文的主要目的。 五、Scikit-Learn 的应用 Scikit-Learn 是一个功能强大的机器学习库，提供了大量的算法和工具来处理数据。在本文中，我们使用 Scikit-Learn 的 `load_boston` 函数来获取 Boston 数据集，并使用 `train_test_split` 函数来将数据分为训练集和测试集。 六、项目实战 在本文中，我们使用 Scikit-Learn 来构建了一个实战项目，目的是使用 Scikit-Learn 来处理 Boston 数据集，包括数据获取、数据划分、数据预处理和降维。该项目可以作为学习 Scikit-Learn 的入门项目。 七、结论 在本文中，我们使用 Scikit-Learn 来构建了一个实战项目，涵盖了从数据获取到降维的整个过程。 Scikit-Learn 是一个功能强大的机器学习库，提供了大量的算法和工具来处理数据。通过本文，我们可以了解 Scikit-Learn 的使用方法和语法参数，并掌握如何使用 Scikit-Learn 来处理数据。 八、延伸阅读 如果您想了解更多关于 Scikit-Learn 的知识，可以查看我的博客文章《TensorFlow（一）Scikit-Learn 之 Transformer》，链接如下： https://huxiaoyang.blog.csdn.net/article/details/105645392