3. Оценка моделей:

* Функции для оценки качества моделей, такие как accuracy\_score, precision\_score, recall\_score, f1\_score и roc\_auc\_score

* Функции для визуализации результатов классификации, такие как confusion\_matrix, classification\_report и ROC curves

* Функции для оценки качества регрессии, такие как mean\_squared\_error, mean\_absolute\_error, r2\_score и explained\_variance\_score

4. Выбор параметров:

* Функции для выбора оптимальных параметров модели, такие как GridSearchCV и RandomizedSearchCV

* Функции для настройки гиперпараметров с помощью методов, таких как cross\_val\_score и validation\_curve

5. Визуализация данных и моделей:

* Функции для визуализации данных, такие как scatter\_plot, line\_plot, bar\_plot и histogram\_plot

* Функции для визуализации моделей, такие как decision\_boundary, decision\_function, feature\_importances\_ и permutation\_importance

Эти функции и инструменты помогают ускорить процесс обработки данных и обучения моделей, а также позволяют более эффективно работать с большими объемами данных. Кроме того, библиотека Scikit-learn имеет простой и интуитивно понятный интерфейс, который делает ее легко используемой даже для новичков в области машинного обучения и помимо основных функций и инструментов, библиотека Scikit-learn также предоставляет дополнительные возможности, которые могут быть полезны для специалистов в области машинного обучения.

1. Расширенные возможности для классификации:

* Функции для многоклассовой классификации, такие как OneVsRestClassifier и MultinomialNB

* Функции для многократной классификации, такие как LabelBinarizer и LabelEncoder

2. Расширенные возможности для регрессии:

* Функции для многомерной регрессии, такие как LinearRegression и RidgeCV

* Функции для прогнозирования временных рядов, такие как SimpleExpSmoothing и HoltWinters

3. Расширенные возможности для кластеризации:

* Функции для иерархической кластеризации, такие как AgglomerativeClustering и Ward

* Функции для смешанной кластеризации, такие как SpectralClustering и KMeans++

4. Расширенные возможности для избирательного обучения:

* Функции для регуляризации, такие как Lasso и Ridge

* Функции для выбора признаков, такие как SelectKBest и RFE

5. Расширенные возможности для оценки моделей:

* Функции для кросс-валидации, такие как KFold, StratifiedKFold и TimeSeriesSplit

* Функции для рандомизированной проверки, такие как ShuffleSplit и RepeatedKFold

* Функции для оценки сбалансированных данных, такие как balanced\_accuracy\_score и fbeta\_score

6. Расширенные возможности для обработки текстовых данных:

* Функции для токенизации текста, такие как CountVectorizer и TfidfVectorizer

* Функции для преобразования текста в числовые признаки, такие как Word2Vec и Doc2Vec

7. Расширенные возможности для обработки изображений:

* Функции для масштабирования и изменения размера изображений, такие как resize и rescale

* Функции для преобразования изображений в числовые признаки, такие как extract\_patches\_2d и hog

8. Расширенные возможности для обработки временных рядов:

* Функции для преобразования временных рядов в числовые признаки, такие как DateOffset и TimeGrouper

* Функции для прогнозирования временных рядов, такие как SimpleExpSmoothing и HoltWinters

9. Scikit-learn API:

* API позволяет пользователям легко интегрировать модели Scikit-learn в свои приложения и проекты.

10. Scikit-learn документация:

* Подробная и полная документация, включающая описание функций, примеры кода и руководства по использованию библиотеки.

11. Scikit-learn учебные ресурсы:

* Учебные ресурсы, такие как видеоуроки, статьи и учебные материалы, которые помогают новичкам освоить библиотеку и улучшить свои навыки в области машинного обучения.