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10个Python一行代码优化你的机器学习流程
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原文英文，约1200词，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍了十个实用的Python一行代码示例，利用Scikit-learn和Pandas库简化机器学习流程，包括数据加载、模型训练、交叉验证和特征缩放，提高代码效率与可读性。
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关键要点
- 本文介绍了十个实用的Python一行代码示例，利用Scikit-learn和Pandas库简化机器学习流程。
- 高效的代码可以加速开发，使机器学习管道更易于理解、共享、维护和调试。
- 在开始编写代码之前，需要导入必要的库，如Pandas和Scikit-learn。
- 使用load_iris函数可以在一行中加载数据集的特征和目标变量。
- train_test_split函数可以在一行中将数据分为训练集和测试集。
- 可以通过链式调用fit方法在一行中创建并训练模型。
- cross_val_score函数可以在一行中执行K折交叉验证，评估模型性能。
- 使用.score()方法可以在一行中计算模型在测试集上的准确性。
- StandardScaler的fit_transform方法可以在一行中同时缩放数值特征。
- Pandas的get_dummies函数可以在一行中对分类数据进行独热编码。
- 使用Pipeline可以在一行中定义Scikit-learn的处理流程，简化工作流。
- GridSearchCV可以在一行中自动化超参数调优过程。
- 通过列表推导式可以在一行中提取和排序特征重要性。
- 这些一行代码示例展示了Python简洁语法如何提高机器学习代码的效率和可读性。
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