Python для машинного обучения: обзор библиотеки Scikit-learn (2026)

Изучите основы Scikit-learn, самой популярной библиотеки машинного обучения для Python! 🐍🤖

В этом простом для начинающих уроке мы разберем основные концепции машинного обучения на Python, используя библиотеку Scikit-learn (sklearn). Мы рассмотрим стандартный 4-шаговый рабочий процесс моделирования, который применим почти ко всем алгоритмам в библиотеке, что позволит вам легко переключаться между моделями, такими как линейная регрессия, SVM и случайные леса.

Независимо от того, являетесь ли вы студентом, изучающим науку о данных, разработчиком программного обеспечения, стремящимся заняться ИИ, или просто интересуетесь тем, как работает машинное обучение на Python, это видео станет идеальной отправной точкой.

Основные темы:
Что такое Scikit-learn и зачем его использовать?

Единый дизайн API
Рабочий процесс «Импорт -≻ Создание экземпляра -≻ Подгонка -≻ Прогнозирование»
Гиперпараметры против параметров модели
Оценка производительности модели с помощью матрицы точности и ошибок

Никакой сложной математики — только понятные объяснения и структура кода, чтобы вы могли начать свой путь в машинном обучении!

#Python #МашинноеОбучение #ScikitLearn #НаукаОДанные #ИскусственныйИнтеллект #Программирование #Python2026 #ПрограммированиеДляНачинающих #ТехническоеОбразование

Главы:
00:00 - Python для машинного обучения: Обзор Scikit-learn
00:19 - Что такое Scikit-learn?

00:42 - Почему стоит выбрать Scikit-learn?

01:05 - Рабочий процесс Scikit-learn
01:26 - Шаг 1: Импорт
01:48 - Шаг 2: Создание экземпляра
02:09 - Шаг 3: Обучение модели
02:29 - Шаг 4: Прогнозирование
02:48 - Оценка
03:10 - Резюме
03:30 - Заключение

🔗 Оставайтесь на связи:
▶️ YouTube:    / @thecodelucky  
📱 Instagram:   / thecodelucky  
📘 Facebook:   / codeluckyfb  
🌐 Веб-сайт: https://codelucky.com

⭐ Поддержите нас, поставив лайк, подписавшись и поделившись!

💬 Задавайте свои вопросы в комментариях ниже
🔔 Нажмите на колокольчик уведомлений, чтобы никогда не пропускать обновления

#CodeLucky