分类算法

知道数据集的分为训练集和测试集
知道sklearn的转换器和估计器流程
了解sklearn的分类、回归数据集
说明K-近邻算法的距离公式
说明K-近邻算法的超参数K值以及取值问题
说明K-近邻算法的优缺点
应用KNeighborsClassifier实现分类
了解分类算法的评估标准准确率
说明朴素贝叶斯算法的原理
说明朴素贝叶斯算法的优缺点
应用MultinomialNB实现文本分类
应用模型选择与调优
说明决策树算法的原理
说明决策树算法的优缺点
应用DecisionTreeClassifier实现分类
说明随机森林算法的原理
说明随机森林算法的优缺点
应用RandomForestClassifier实现分类