@sklearn-pandas / 博客 RSS 訂閱

Dec 18 2025

deephub - Scikit-Learn 1.8引入 Array API，支持 PyTorch 與 CuPy 張量的原生 GPU 加速

Scikit-Learn 1.8.0 更新引入了實驗性的 Array API 支持。這意味着 CuPy 數組或 PyTorch 張量現在可以直接在 Scikit-Learn 的部分組件中直接使用了，且計算過程能保留在 GPU 上。 1.8.0 到底更新了什麼？ Scikit-Learn 開始正式支持Python Array API 標準。這是一個由 NumPy、CuPy、PyTorch、J

神經網絡 , pytorch , 人工智能 , 深度學習 , sklearn-pandas

收藏 評論

Oct 31 2025

deephub - sklearn 特徵選擇實戰：用 RFE 找到最優特徵組合

特徵越多模型效果就越好？這個想法在實踐中往往站不住腳，因為過多的特徵反而會帶來過擬合、訓練時間過長、模型難以解釋等一堆麻煩。遞歸特徵消除(RFE)就是用來解決這類問題的，算是特徵選擇裏面比較靠譜的方法之一。 本文會詳細介紹RFE 的工作原理，然後用 scikit-learn 跑一個完整的例子。 RFE 是什麼 遞歸特徵消除本質上是個反向篩選過程。它會先用全部特徵訓練模型，然後根據模型給出的重要性評

機器學習 , 人工智能 , sklearn-pandas , 特徵提取 , Python

收藏 評論