今日目標

引入所需模組與必要的資料集概念介紹

看完文章您將學到什麼

理解如何引入所需模組與必要的資料集

內文

這個部分就是import所需的Python模組
明天來撰寫程式部分

通用

有幾個模組是使用頻率高的，跟模組主流縮寫
numpy: Python數學計算基本模組 ，縮寫:np
pandas: Python表格計算基本模組 ，縮寫:pd
matplotlib.pyplot: Python繪製圖片基本模組 ，縮寫:plt
seaborn: Python更漂亮繪製圖片模組 ，縮寫:sns
warnings: Python管理錯誤訊息模組

適用本次任務

一般來說模組是邊寫程式邊加
sklearn.preprocessing:先針對資料做數據清洗
sklearn.future_selection:決定哪些資料是有價值的
sklearn.model_selection:決定我們要使用哪些model分析資料
sklearn.ensemble:決定引入哪些集成分類器，集成使用多種學習算法來獲得比單獨使用任何學習算法更好的預測性能

針對顯示

ipython.display: 讓我們繪製的圖片可以正常顯示

反思回顧

模組大部分在第三天介紹過，忘記可以回去查閱
而sklearn主頁，方便查閱我們有哪些機器學習模組可以使用，可以針對有興趣部分搜尋

參考資料

https://sklearn.apachecn.org/docs/0.21.3/