Scikitlearn
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歡迎來到Scikit-learn教學系列的第七篇文章！這一篇將聚焦於管道（Pipeline）與模型組合（Ensemble Models），這些進階技術能簡化工作流程並提升模型表現。我們將介紹管道的設計、模型組合的應用，並通過實作範例展示如何構建高效的機器學習工作流。準備好優化你的機器學習項目吧！
歡迎來到Scikit-learn教學系列的第六篇文章！這一篇將進入非監督學習的領域，聚焦於聚類與降維。我們將介紹非監督學習的基本概念、使用Scikit-learn實現常見的聚類與降維演算法，並通過實作範例展示如何應用這些技術分析無標籤資料。準備好探索資料的隱藏結構吧！
歡迎來到Scikit-learn教學系列的第五篇文章！我們將介紹交叉驗證、超參數調優方法（網格搜尋與隨機搜尋），以及如何避免過擬合，幫助你選擇最佳模型並優化其參數。準備好讓你的模型更上一層樓吧！
歡迎來到Scikit-learn教學系列的第四篇文章！在上一篇文章中，我們學習了分類模型，掌握了如何預測離散類別。這一篇將聚焦於回歸模型，這是監督學習的另一大分支，用於預測連續數值。我們將介紹回歸問題、Scikit-learn中常見的回歸演算法，並通過實作範例訓練模型、評估表現並視覺化結果。
歡迎來到Scikit-learn教學系列的第三篇文章！在前兩篇中，我們介紹了Scikit-learn的基礎、環境設置以及資料前處理。這一篇將進入監督學習的核心，聚焦於分類模型。我們將學習分類問題的基本概念、使用Scikit-learn實現常見分類演算法，並通過實作範例與評估方法來訓練和評估模型。
歡迎來到Scikit-learn教學系列的第二篇文章！在上篇中，我們介紹了Scikit-learn與機器學習基礎，並探索了Iris資料集。這一篇將聚焦於資料預處理，我們將學習如何使用Scikit-learn清理資料、處理缺失值、進行特徵縮放與類別編碼，並以真實資料集進行實作。
歡迎來到Scikit-learn教學系列的第一篇文章！本篇將帶你認識Scikit-learn這個強大的機器學習工具，了解機器學習的基本概念，並完成開發環境的設置。我們還會通過一個簡單的範例，探索Scikit-learn的內建資料集，開啟你的機器學習之旅！
