Scikitlearn
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📚 降維技術
降維是將高維數據轉換為低維表示的過程，同時保留數據的關鍵信息。這一技術對於現代機器學習至關重要，因為：
降低複雜度：減少特徵數量，簡化模型，加速訓練
消除冗餘：移除高度相關特徵，提高模型穩定性
減輕維度災難：在高維空間中，數據變得稀疏，距離度量失去意義
視覺化：將高維數據投
🧲 特徵轉換方法
特徵轉換是調整數值型特徵分布形態的過程，幫助模型更有效地學習和提高預測性能。良好的特徵轉換可以：
改善數據分布：使偏斜分布更加對稱
降低異常值影響：減少極端值對模型的干擾
捕捉非線性關係：讓線性模型可以學習複雜模式
提高訓練穩定性：加速梯度下降收斂過程
🪛 特徵編碼
為什麼需要特徵編碼?
特徵編碼是將非數值型資料（如類別、文本等）轉換為數值形式的過程，這是機器學習模型處理資料的必要步驟，因為：
模型數值需求：大多數機器學習算法只接受數值輸入，無法直接處理文字或類別資料
語義保存：編碼過程必須保留原始類別的語義信息，不同編碼方式會保留不同的
大家應該都實際練習過機器學習的四大技術了，包含迴歸分析、分類分析、分群分析以及時間序列分析。 在機器學習模型的開發過程中，我們常將焦點放在演算法的選擇與模型的訓練上，但實際上，一個高效且穩健的模型，往往取決於資料的前處理與特徵的設計。隨著模型複雜度提升，過擬合、特徵尺度不一致以及高維資料噪聲等問題會
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。
