是一种基于Python的开源机器学习库,它可以帮助用户快速构建、训练和评估多种机器学习模型。支持的模型:支持多种机器学习模型,包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、K近邻、随机森林、神经网络等。
caikelun是一种基于Python的开源机器学习库,它可以帮助用户快速构建、训练和评估多种机器学习模型。
1. 支持的模型:caikelun支持多种机器学习模型,包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、K近邻、随机森林、神经网络等。
2. 功能特性:caikelun提供了丰富的功能特性,如数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估、模型保存等。
3. 使用方法:caikelun提供了简单易用的API,可以让用户快速上手,并可以在不同的环境中使用,如Jupyter Notebook、Google Colab等。
4. 代码示例:下面是一个使用caikelun构建线性回归模型的示例代码:
# 导入caikelun库
import caikelun as ck
# 读取数据集
X, y = ck.datasets.load_boston()
# 创建线性回归模型
model = ck.LinearRegression()
# 训练模型
model.fit(X, y)
# 预测结果
preds = model.predict(X)
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