Как Scikit-learn может быть использован в Data Science проектах?

Scikit-learn может быть использован в Data Science проектах для решения различных задач: kurshub.ru sky.pro

• Классификация. kurshub.ru Например, определение, спам это или нет. kurshub.ru
• Регрессия. kurshub.ru Предсказание числовых значений (например, цен на жильё). kurshub.ru
• Кластеризация. kurshub.ru Группировка похожих объектов (например, сегментация клиентов). kurshub.ru
• Уменьшение размерности. kurshub.ru Полезно, когда слишком много признаков, а нужно меньше (особенно полезно для визуализации многомерных данных). kurshub.ru
• Предварительная обработка данных. kurshub.ru Нормализация, стандартизация, кодирование категориальных переменных и прочие необходимые манипуляции. kurshub.ru
• Выбор модели. kurshub.ru Инструменты для настройки параметров алгоритмов и оценки их качества. kurshub.ru

Некоторые области применения Scikit-learn в Data Science проектах:

• Рекомендательные системы. kurshub.ru Например, реклама на основе ранее проявленных интересов или сервис музыки с «умными» рекомендациями. blog.skillfactory.ru
• Финансы. kurshub.ru Прогнозирование рыночных тенденций, оценка кредитных рисков, обнаружение мошенничества. kurshub.ru
• Медицина. kurshub.ru Диагностика заболеваний, анализ медицинских изображений, прогнозирование эффективности лечения. kurshub.ru
• Маркетинг. kurshub.ru Сегментация клиентов, прогнозирование оттока, оптимизация рекламных кампаний. kurshub.ru
• Обработка естественного языка. kurshub.ru От простой классификации текстов до более сложных задач анализа тональности. kurshub.ru
• Компьютерное зрение. kurshub.ru Хотя для сложных задач обычно используют специализированные библиотеки, для простых задач Scikit-learn подойдёт. kurshub.ru