《机器学习》—— 经典机器学习算法的导入方法
在Python中，传统机器学习算法主要通过一些流行的库来调用和实现，其中最著名的是scikit-learn（简称sklearn）。
scikit-learn提供了大量的算法和工具，用于数据挖掘和数据分析，包括分类、回归、聚类、降维等。以下是一些常见算法的导入示例：
在
scikit-learn中，如果你只需要导入某个具体的算法而不立即使用它（比如，先导入算法，然后在其他地方或稍后使用），你可以直接从
scikit-learn的相应模块中导入该算法。以下是一些常见算法的导入示例：
线性回归
from sklearn.linear_model import LinearRegression
逻辑回归
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
决策树分类器
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
决策树回归器
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
随机森林分类器
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
随机森林回归器
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
支持向量机分类器
from sklearn.svm import SVC
K近邻分类器
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
K近邻回归器
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
朴素贝叶斯分类器
对于高斯朴素贝叶斯（适用于特征变量为连续型的情况）：
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
对于多项式朴素贝叶斯（适用于特征变量为离散型的情况）：
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
XGBoost
注意：虽然XGBoost不是scikit-learn的原生库，但它非常流行且可以很好地与scikit-learn一起使用。安装XGBoost后，你可以这样导入：
from xgboost import XGBClassifier # 对于分类问题
from xgboost import XGBRegressor # 对于回归问题
KMeans 聚类
from sklearn.cluster import KMeans
DBSCAN 聚类
from sklearn.cluster import DBSCAN
PCA 降维
from sklearn.decomposition import PCA
在导入算法后，你可以创建该算法的实例，并通过调用其方法来训练模型、进行预测等。不过，请注意，在使用某些算法（如XGBoost）之前，你可能需要先安装对应的库（如pip install xgboost）。
原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_73504499/article/details/142532657
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