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數據分析是數據科學的核心，而演算法則是數據分析的基石。以下是對50大年夜熱點演算法的單方面剖析，幫助你輕鬆控制數據科學的核心。
1. 線性回歸（Linear Regression）
線性回歸是一種用於猜測持續值的演算法，它假設變數之間存在線性關係。
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 創建線性回歸模型
model = LinearRegression()
# 擬合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 猜測
predictions = model.predict(X_test)
2. 邏輯回歸（Logistic Regression）
邏輯回歸是一種用於猜測團圓值的演算法，平日用於二分類成績。
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 創建邏輯回歸模型
model = LogisticRegression()
# 擬合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 猜測
predictions = model.predict(X_test)
3. 決定樹（Decision Tree）
決定樹是一種基於樹的猜測模型，它經由過程一系列的規矩來猜測成果。
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 創建決定樹範型
model = DecisionTreeClassifier()
# 擬合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 猜測
predictions = model.predict(X_test)
4. 隨機叢林（Random Forest）
隨機叢林是一種集成進修方法，它結合了多個決定樹來進步猜測的正確性。
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 創建隨機叢林模型
model = RandomForestClassifier()
# 擬合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 猜測
predictions = model.predict(X_test)
5. 支撐向量機（Support Vector Machine）
支撐向量機是一種用於分類跟回歸的演算法，它經由過程找到一個最優的超平面來分割數據。
from sklearn.svm import SVC
# 創建支撐向量機模型
model = SVC()
# 擬合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 猜測
predictions = model.predict(X_test)
6. K近來鄰（K-Nearest Neighbors）
K近來鄰是一種基於實例的演算法，它經由過程找到近來的K個鄰居來猜測成果。
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 創建K近來鄰模型
model = KNeighborsClassifier()
# 擬合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 猜測
predictions = model.predict(X_test)
7. 主因素分析（Principal Component Analysis）
主因素分析是一種降維技巧，它經由過程找到數據的重要因素來減少數據的維度。
from sklearn.decomposition import PCA
# 創建主因素分析模型
model = PCA()
# 擬合模型
model.fit(X_train)
# 轉換數據
transformed_data = model.transform(X_train)
8. 聚類演算法（Clustering Algorithms）
聚類演算法用於將數據分為差其余組，罕見的聚類演算法包含K均值聚類、檔次聚類等。
from sklearn.cluster import KMeans
# 創建K均值聚類模型
model = KMeans(n_clusters=3)
# 擬合模型
model.fit(X_train)
# 聚類
clusters = model.predict(X_train)
9. 聚類檔次演算法（Hierarchical Clustering）
聚類檔次演算法是一種基於檔次構造的聚類方法，它經由過程逐步合併或決裂數據點來構成聚類。
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
# 創建聚類檔次演算法模型
model = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)
# 擬合模型
model.fit(X_train)
# 聚類
clusters = model.predict(X_train)
10. 樸實貝葉斯（Naive Bayes）
樸實貝葉斯是一種基於貝葉斯定理的演算法，它經由過程打算先驗概率跟前提概率來猜測成果。
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
# 創建樸實貝葉斯模型
model = GaussianNB()
# 擬合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 猜測
predictions = model.predict(X_test)
11. 費米那維（Fisher’s Linear Discriminant）
費米那維是一種用於降維跟分類的演算法，它經由過程找到一個最優的超平面來分割數據。
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
# 創建費米那維模型
model = LinearDiscriminantAnalysis()
# 擬合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 轉換數據
transformed_data = model.transform(X_train)
12. K均值聚類（K-Means Clustering）
K均值聚類是一種基於間隔的聚類演算法，它經由過程將數據點分配到K個簇中來聚類數據。
from sklearn.cluster import KMeans
# 創建K均值聚類模型
model = KMeans(n_clusters=3)
# 擬合模型
model.fit(X_train)
# 聚類
clusters = model.predict(X_train)
13. 高斯混淆模型（Gaussian Mixture Model）
高斯混淆模型是一種用於聚類跟密度估計的演算法，它假設數據由多個高斯分布構成。
from sklearn.mixture import GaussianMixture
# 創建高斯混淆模型模型
model = GaussianMixture(n_components=3)
# 擬合模型
model.fit(X_train)
# 聚類
clusters = model.predict(X_train)
14. DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）
DBSCAN是一種基於密度的聚類演算法，它經由過程辨認高密度地區來聚類數據。
from sklearn.cluster import DBSCAN
# 創建DBSCAN模型
model = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
# 擬合模型
model.fit(X_train)
# 聚類
clusters = model.labels_
15. ISODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique）
ISODATA是一種基於迭代的聚類演算法，它經由過程逐步伐劑聚類核心來聚類數據。
from sklearn.cluster import ISODATA
# 創建ISODATA模型
model = ISODATA(n_clusters=3)
# 擬合模型
model.fit(X_train)
# 聚類
clusters = model.labels_
16. KNN（K-Nearest Neighbors）
KNN是一種基於實例的演算法，它經由過程找到近來的K個鄰居來猜測成果。
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 創建KNN模型
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# 擬合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 猜測
predictions = model.predict(X_test)
17. 隨機梯度降落（Stochastic Gradient Descent）
隨機梯度降落是一種用於優化演算法的演算法，它經由過程迭代更新參數來最小化喪掉函數。
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
# 創建隨機梯度降落模型
model = SGDClassifier()
# 擬合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 猜測
predictions = model.predict(X_test)
18. L1正則化（L1 Regularization）
L1正則化是一種用於優化演算法的演算法，它經由過程增加L1處罰項來處罰模型中的參數。
from sklearn.linear_model import Lasso
# 創建L1正則化模型
model = Lasso(alpha=0.1)
# 擬合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 猜測
predictions = model.predict(X_test)
19. L2正則化（L2 Regularization）
L2正則化是一種用於優化演算法的演算法，它經由過程增加L2處罰項來處罰模型中的參數。
from sklearn.linear_model import Ridge
# 創建L2正則化模型
model = Ridge(alpha=0.1)
# 擬合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 猜測
predictions = model.predict(X_test)
20. 穿插驗證（Cross-Validation）
穿插驗證是一種用於評價模型機能的演算法，它經由過程將數據集分為練習集跟驗證集來評價模型。
from sklearn.model_selection import cross_val_score
# 創建模型
model = LogisticRegression()
# 穿插驗證
scores = cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=5)
21. 網格查抄（Grid Search）
網格查抄是一種用於模型參數優化的演算法，它經由過程遍歷全部可能的參數組合來找到最佳參數。
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
# 創建模型
model = LogisticRegression()
# 創建網格查抄
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'penalty': ['l1', 'l2']}
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5)
# 查抄最佳參數
grid_search.fit(X_train, y_train)
# 獲取最佳參數
best_params = grid_search.best_params_
22. 隨機叢林特徵抉擇（Random Forest Feature Selection）
隨機叢林特徵抉擇是一種用於特徵抉擇的演算法，它經由過程隨機叢林的基模型來評價特徵的重要性。
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 創建隨機叢林模型
model = RandomForestClassifier()
# 擬合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 獲取特徵重要性
feature_importances = model.feature_importances_
23. 遞歸特徵打消（Recursive Feature Elimination）
遞歸特徵打消是一種用於特徵抉擇的演算法，它經由過程遞歸地刪除特徵來找到最重要的特徵。
from sklearn.feature_selection import RFE
# 創建模型
model = LogisticRegression()
# 創建遞歸特徵打消
selector = RFE(model, n_features_to_select=5)
# 擬合模型
selector.fit(X_train, y_train)
# 獲取抉擇的特徵
selected_features = selector.support_
24. 特徵重要性（Feature Importance）
特徵重要性是一種用於評價特徵重要性的演算法，它經由過程模型來評價特徵的重要性。
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 創建隨機叢林模型
model = RandomForestClassifier()
# 擬合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 獲取特徵重要性
feature_importances = model.feature_importances_
25. 主因素分析（Principal Component Analysis）
主因素分析是一種用於降維的演算法，它經由過程找到數據的重要因素來減少數據的維度。
from sklearn.decomposition import PCA
# 創建主因素分析模型
model = PCA(n_components=2)
# 擬合模型
model.fit(X_train)
# 轉換數據
transformed_data = model.transform(X_train)
26. 線性斷定分析（Linear Discriminant Analysis）
線性斷定分析是一種用於降維跟分類的演算法，它經由過程找到一個最優的超平面來分割數據。
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
# 創建線性斷定分析模型
model = LinearDiscriminantAnalysis()
# 擬合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 轉換數據
transformed_data = model.transform(X_train)
27. 邏輯回歸（Logistic Regression）
邏輯回歸是一種用於分類的演算法，它經由過程打算先驗概率跟前提概率來猜測成果。
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 創建邏輯回歸模型
model = LogisticRegression()
# 擬合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 猜測
predictions = model.predict(X_test)
28. 決定樹（Decision Tree）
決定樹是一種用於分類跟回歸的演算法，它經由過程一系列的規矩來猜測成果。
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 創建決定樹範型
model = DecisionTreeClassifier()
# 擬合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 猜測
predictions = model.predict(X_test)
29. 隨機叢林（Random Forest）
隨機叢林是一種集成進修方法，它結合了多個決定樹來進步猜測的正確性。
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 創建隨機叢林模型
model = RandomForestClassifier()
# 擬合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 猜測
predictions = model.predict(X_test)
30. 支撐向量機（Support Vector Machine）
支撐向量機是一種用於分類跟回歸的演算法，它經由過程找到一個最優的超平面來分割數據。
from sklearn.svm import SVC
# 創建支撐向量機模型
model = SVC()
# 擬合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 猜測
predictions = model.predict(X_test)
31. K近來鄰（K-Nearest Neighbors）
K近來鄰是一種基於實例的演算法，它經由過程找到近來的K個鄰居來猜測成果。
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 創建K近來鄰模型
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# 擬合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 猜測
predictions = model.predict(X_test)
32. 主因素分析（Principal Component Analysis）
主因素分析是一種用於降維的演算法，它經由過程找到數據的重要因素來減少數據的維度。
from sklearn.decomposition import PCA
# 創建主因素分析模型
model = PCA(n_components=2)
# 擬合模型
model.fit(X_train)
# 轉換數據
transformed_data = model.transform(X_train)
33. 線性斷定分析（Linear Discriminant Analysis）
線性斷定分析是一種用於降維跟分類的演算法，它經由過程找到一個最優的超平面來分割數據。
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
# 創建線性斷定分析模型
model = LinearDiscriminantAnalysis()
# 擬合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 轉換數據
transformed_data = model.transform(X_train)
34. 邏輯回歸（Logistic Regression）
邏輯回歸是一種用於分類的演算法，它經由過程打算先驗概率跟前提概率來猜測成果。
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 創建邏輯回歸模型
model = LogisticRegression()
# 擬合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 猜測
predictions = model.predict(X_test)
35. 決定樹（Decision Tree）
決定樹是一種用於分類跟回歸的演算法，它經由過程一系列的規矩來猜測成果。
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 創建決定樹範型
model = DecisionTreeClassifier()
# 擬合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 猜測
predictions = model.predict(X_test)
36. 隨機叢林（Random Forest）
隨機叢林是一種集成進修方法，它結合了多個決定樹來進步猜測的正確性。
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 創建隨機叢林模型
model = RandomForestClassifier()
# 擬合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 猜測
predictions = model.predict(X_test)
37. 支撐向量機（Support Vector Machine）
支撐向量機是一種用於分類跟回歸的演算法，它經由過程找到一個最優的超平面來分割數據。
from sklearn.svm import SVC
# 創建支撐向量機模型
model = SVC()
# 擬合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 猜測
predictions = model.predict(X_test)
38. K近來鄰（K-Nearest Neighbors）
K近來鄰是一種基於實例的演算法，它經由過程找到近來的K個鄰居來猜測成果。
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 創建K近來鄰模型
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# 擬合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 猜測
predictions = model.predict(X_test)
39. 主因素分析（Principal Component Analysis）
主因素分析是一種用於降維的演算法，它經由過程找到數據的重要因素來減少數據的維度。
from sklearn.decomposition import PCA
# 創建主因素分析模型
model = PCA(n_components=2)
# 擬合模型
model.fit(X_train)
# 轉換數據
transformed_data = model.transform(X_train)
40. 線性斷定分析（Linear Discriminant Analysis）
線性斷定分析是一種用於降維跟分類的演算法，它經由過程找到一個最優的超平面來分割數據。
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
# 創建線性斷定分析模型
model = LinearDiscriminantAnalysis()
# 擬合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 轉換數據
transformed_data = model.transform(X_train)
41. 邏輯回歸（Logistic Regression）
邏輯回歸是一種用於分類的演算法，它經由過程打算先驗概率跟前提概率來猜測成果。
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 創建邏輯回歸模型
model = LogisticRegression()
# 擬合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 猜測
predictions = model.predict(X_test)
42. 決定樹（Decision Tree）
決定樹是一種用於分類跟回歸的演算法，它經由過程一系列的規矩來猜測成果。
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 創建決定樹範型
model = DecisionTreeClassifier()
# 擬合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 猜測
predictions = model.predict(X_test)
43. 隨機叢林（Random Forest）
隨機叢林是一種集成進修方法，它結合了多個決定樹來進步猜測的正確性。
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 創建隨機叢林模型
model = RandomForestClassifier()
# 擬合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 猜測
predictions = model.predict(X_test)
44. 支撐向量機（Support Vector Machine）
支撐向量機是一種用於分類跟回歸的演算法，它經由過程找到一個最優的超平面來分割數據。
from sklearn.svm import SVC
# 創建支撐向量機模型
model = SVC()
# 擬合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 猜測
predictions = model.predict(X_test)
45. K近來鄰（K-Nearest Neighbors）
K近來鄰是一種基於實例的演算法，它經由過程找到近來的K個鄰居來猜測成果。
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