{"id":478838,"date":"2023-08-09T09:39:01","date_gmt":"2023-08-09T09:39:01","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:17:40","modified_gmt":"2023-09-05T11:17:40","slug":"scikit-learn","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wiki\/scikit-learn\/","title":{"rendered":"Scikit-\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49"},"content":{"rendered":"<p>Scikit-learn \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e23\u0e39\u0e49\u0e08\u0e31\u0e01\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d sklearn \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e25\u0e1a\u0e23\u0e32\u0e23\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e42\u0e2d\u0e40\u0e1e\u0e48\u0e19\u0e0b\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e19\u0e34\u0e22\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e41\u0e01\u0e23\u0e21 Python \u0e21\u0e35\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e07\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 Scikit-learn \u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e21\u0e32\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e07\u0e32\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e41\u0e21\u0e0a\u0e0a\u0e35\u0e19\u0e40\u0e25\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e19\u0e19\u0e34\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c \u0e21\u0e35\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21 \u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d \u0e41\u0e25\u0e30\u0e22\u0e39\u0e17\u0e34\u0e25\u0e34\u0e15\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e<\/p>\n<h2>\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e27\u0e31\u0e15\u0e34\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e21\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07 Scikit-learn<\/h2>\n<p>Scikit-learn \u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e23\u0e01\u0e42\u0e14\u0e22 David Cournapeau \u0e43\u0e19\u0e1b\u0e35 2550 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23 Google Summer of Code \u0e42\u0e1b\u0e23\u0e40\u0e08\u0e47\u0e01\u0e15\u0e4c\u0e19\u0e35\u0e49\u0e21\u0e35\u0e08\u0e38\u0e14\u0e21\u0e38\u0e48\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e08\u0e31\u0e14\u0e40\u0e15\u0e23\u0e35\u0e22\u0e21\u0e44\u0e25\u0e1a\u0e23\u0e32\u0e23\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e21\u0e34\u0e15\u0e23\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e19\u0e31\u0e01\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32 \u0e19\u0e31\u0e01\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e07\u0e32\u0e19\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e43\u0e19\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e21\u0e32 \u0e2b\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e21\u0e38\u0e14\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e34\u0e22\u0e21\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e23\u0e32\u0e01\u0e10\u0e32\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e19\u0e34\u0e40\u0e27\u0e28 Python \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07<\/p>\n<h2>\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e42\u0e14\u0e22\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2d\u0e35\u0e22\u0e14\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a Scikit-learn<\/h2>\n<p>Scikit-learn \u0e19\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e40\u0e25\u0e01\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22 \u0e23\u0e27\u0e21\u0e16\u0e36\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e14\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46 \u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e25\u0e38\u0e21\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a API \u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e23\u0e07\u0e44\u0e1b\u0e15\u0e23\u0e07\u0e21\u0e32\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e41\u0e25\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e14\u0e32\u0e22 \u0e44\u0e25\u0e1a\u0e23\u0e32\u0e23\u0e35\u0e19\u0e35\u0e49\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e08\u0e32\u0e01\u0e41\u0e1e\u0e47\u0e04\u0e40\u0e01\u0e08 Python \u0e22\u0e2d\u0e14\u0e19\u0e34\u0e22\u0e21\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19 \u0e46 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 NumPy, SciPy \u0e41\u0e25\u0e30 Matplotlib \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e02\u0e35\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e19\u0e34\u0e40\u0e27\u0e28\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/p>\n<h2>\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07 Scikit-learn<\/h2>\n<p>Scikit-learn \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e15\u0e32\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e41\u0e22\u0e01\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19 \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e19\u0e31\u0e01\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e21\u0e38\u0e48\u0e07\u0e40\u0e19\u0e49\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e07\u0e48\u0e21\u0e38\u0e21\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e08\u0e33\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e27\u0e07\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e21\u0e32\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48 \u0e44\u0e25\u0e1a\u0e23\u0e32\u0e23\u0e35\u0e21\u0e35\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e15\u0e32\u0e21\u0e42\u0e21\u0e14\u0e39\u0e25\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e42\u0e21\u0e14\u0e39\u0e25\u0e21\u0e35\u0e44\u0e27\u0e49\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e07\u0e32\u0e19\u0e41\u0e21\u0e0a\u0e0a\u0e35\u0e19\u0e40\u0e25\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e19\u0e19\u0e34\u0e07\u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30 \u0e42\u0e21\u0e14\u0e39\u0e25\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e1a\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e48\u0e27\u0e07\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32<\/strong>: \u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e07\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e25\u0e48\u0e27\u0e07\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e1f\u0e35\u0e40\u0e08\u0e2d\u0e23\u0e4c \u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e2a\u0e48\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/li>\n<li><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e15\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e39\u0e41\u0e25<\/strong>: \u0e08\u0e31\u0e14\u0e40\u0e15\u0e23\u0e35\u0e22\u0e21\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e07\u0e32\u0e19\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e15\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e39\u0e41\u0e25 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e19\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e38\u0e19\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e27\u0e01\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c<\/li>\n<li><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e14\u0e39\u0e41\u0e25<\/strong>: \u0e19\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e14\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e08\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34<\/li>\n<li><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19<\/strong>: \u0e23\u0e27\u0e21\u0e22\u0e39\u0e17\u0e34\u0e25\u0e34\u0e15\u0e35\u0e49\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e44\u0e2e\u0e40\u0e1b\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e04\u0e38\u0e13\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e02\u0e2d\u0e07 Scikit-learn<\/h2>\n<p>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e34\u0e22\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07 Scikit-learn \u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49<\/strong>: API \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07 Scikit-learn \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e23\u0e30\u0e40\u0e1a\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e14\u0e35\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e0a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e0a\u0e32\u0e0d\u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49<\/li>\n<li><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07<\/strong>: \u0e21\u0e35\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e07\u0e32\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19<\/li>\n<li><strong>\u0e0a\u0e38\u0e21\u0e0a\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e19\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e38\u0e19<\/strong>: \u0e0a\u0e38\u0e21\u0e0a\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e23\u0e30\u0e15\u0e37\u0e2d\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e23\u0e49\u0e19\u0e21\u0e35\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e2a\u0e19\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e38\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e15\u0e34\u0e1a\u0e42\u0e15\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e21\u0e38\u0e14 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e31\u0e48\u0e19\u0e43\u0e08\u0e44\u0e14\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e31\u0e1b\u0e40\u0e14\u0e15\u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1a\u0e01\u0e1e\u0e23\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e08\u0e33<\/li>\n<li><strong>\u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23<\/strong>: Scikit-learn \u0e1c\u0e2a\u0e32\u0e19\u0e23\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e44\u0e25\u0e1a\u0e23\u0e32\u0e23\u0e35 Python \u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19 \u0e46 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e23\u0e37\u0e48\u0e19 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e41\u0e1a\u0e1a end-to-end \u0e44\u0e14\u0e49<\/li>\n<li><strong>\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e<\/strong>: \u0e44\u0e25\u0e1a\u0e23\u0e32\u0e23\u0e35\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e25\u0e30\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e<\/li>\n<li><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32<\/strong>: \u0e2d\u0e34\u0e19\u0e40\u0e17\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e1f\u0e0b\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e21\u0e34\u0e15\u0e23\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e41\u0e19\u0e27\u0e04\u0e34\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e02\u0e2d\u0e07 Scikit-learn \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c<\/h2>\n<p>Scikit-learn \u0e21\u0e35\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e21\u0e35\u0e08\u0e38\u0e14\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17<\/strong>: \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e15\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e27\u0e14\u0e2b\u0e21\u0e39\u0e48 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e08\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e41\u0e1b\u0e21\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e2b\u0e21\u0e27\u0e14\u0e2b\u0e21\u0e39\u0e48\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e20\u0e32\u0e1e<\/li>\n<li><strong>\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22<\/strong>: \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e22\u0e38\u0e01\u0e15\u0e4c\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e04\u0e48\u0e32\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e23\u0e32\u0e04\u0e32\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e19 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d \u0e23\u0e32\u0e04\u0e32\u0e2b\u0e38\u0e49\u0e19<\/li>\n<li><strong>\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21<\/strong>: \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e08\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e25\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e31\u0e19\u0e44\u0e27\u0e49\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e31\u0e19\u0e15\u0e32\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e31\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e04\u0e25\u0e49\u0e32\u0e22\u0e04\u0e25\u0e36\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19<\/li>\n<li><strong>\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e14\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14<\/strong>: \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e25\u0e14\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e1f\u0e35\u0e40\u0e08\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e42\u0e14\u0e22\u0e22\u0e31\u0e07\u0e04\u0e07\u0e23\u0e31\u0e01\u0e29\u0e32\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e44\u0e27\u0e49<\/li>\n<li><strong>\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07<\/strong>: \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e23\u0e38\u0e48\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e15\u0e48\u0e07\u0e44\u0e2e\u0e40\u0e1b\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c<\/li>\n<\/ul>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21<\/th>\n<th>\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e2b\u0e21\u0e27\u0e14\u0e2b\u0e21\u0e39\u0e48<\/td>\n<td>\u0e15\u0e49\u0e19\u0e44\u0e21\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e43\u0e08 \u0e1b\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e38\u0e48\u0e21<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22<\/td>\n<td>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e14\u0e08\u0e4c<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21<\/td>\n<td>K-Means, DBSCAN<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e14\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34<\/td>\n<td>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01 (PCA)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19<\/td>\n<td>GridSearchCV, cross_val_score<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e43\u0e0a\u0e49 Scikit-Learn \u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e19\u0e27\u0e17\u0e32\u0e07\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02<\/h2>\n<p>Scikit-learn \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e15\u0e23\u0e35\u0e22\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/strong>: \u0e42\u0e2b\u0e25\u0e14 \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e48\u0e27\u0e07\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e42\u0e21\u0e14\u0e39\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e48\u0e27\u0e07\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32<\/li>\n<li><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07<\/strong>: \u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21 \u0e1d\u0e36\u0e01\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e15\u0e48\u0e07\u0e44\u0e2e\u0e40\u0e1b\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c<\/li>\n<li><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07<\/strong>: \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e27\u0e22\u0e40\u0e21\u0e15\u0e23\u0e34\u0e01\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21<\/li>\n<li><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e43\u0e0a\u0e49<\/strong>: \u0e23\u0e27\u0e21\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1c\u0e25\u0e34\u0e15\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e19\u0e27\u0e17\u0e32\u0e07\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b \u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e01\u0e48 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e21\u0e14\u0e38\u0e25 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e04\u0e38\u0e13\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e21\u0e32\u0e01\u0e40\u0e01\u0e34\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19<\/p>\n<h2>\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e25\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e31\u0e19<\/h2>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19<\/th>\n<th>Scikit-\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49<\/th>\n<th>\u0e40\u0e17\u0e19\u0e40\u0e0b\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e42\u0e1f\u0e25\u0e27\u0e4c \/ \u0e44\u0e1e\u0e17\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e0a<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>\u0e08\u0e38\u0e14\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08<\/td>\n<td>\u0e44\u0e25\u0e1a\u0e23\u0e32\u0e23\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b<\/td>\n<td>\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e2a\u0e30\u0e14\u0e27\u0e01\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49<\/td>\n<td>API \u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22<\/td>\n<td>\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30 TensorFlow<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22<\/td>\n<td>\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e25\u0e38\u0e21<\/td>\n<td>\u0e21\u0e38\u0e48\u0e07\u0e40\u0e19\u0e49\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e17\u0e35\u0e48\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e17\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e42\u0e04\u0e49\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49<\/td>\n<td>\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e42\u0e04\u0e49\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e42\u0e22\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19<\/td>\n<td>\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e42\u0e04\u0e49\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e0a\u0e31\u0e19<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e23\u0e13\u0e35<\/td>\n<td>\u0e07\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22<\/td>\n<td>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01 \u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e17\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e21<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>\u0e21\u0e38\u0e21\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a Scikit-learn<\/h2>\n<p>\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15\u0e02\u0e2d\u0e07 Scikit-learn \u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e44\u0e14\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e48\u0e32\u0e15\u0e37\u0e48\u0e19\u0e40\u0e15\u0e49\u0e19:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>\u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01<\/strong>: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e44\u0e25\u0e1a\u0e23\u0e32\u0e23\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e23\u0e37\u0e48\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e44\u0e2e\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e14<\/li>\n<li><strong>\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e39\u0e07<\/strong>: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e27\u0e21\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e25\u0e49\u0e33\u0e2a\u0e21\u0e31\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/li>\n<li><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e42\u0e19\u0e21\u0e31\u0e15\u0e34 (AutoML)<\/strong>: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16 AutoML \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e42\u0e19\u0e21\u0e31\u0e15\u0e34\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e15\u0e48\u0e07\u0e44\u0e2e\u0e40\u0e1b\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c<\/li>\n<\/ol>\n<h2>\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e42\u0e22\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e31\u0e1a Scikit-learn<\/h2>\n<p>\u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e21\u0e35\u0e1a\u0e17\u0e1a\u0e32\u0e17\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07 Scikit-learn:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e23\u0e27\u0e1a\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/strong>: \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e23\u0e27\u0e1a\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e08\u0e32\u0e01\u0e20\u0e39\u0e21\u0e34\u0e20\u0e32\u0e04\u0e17\u0e32\u0e07\u0e20\u0e39\u0e21\u0e34\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21<\/li>\n<li><strong>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1b\u0e25\u0e2d\u0e14\u0e20\u0e31\u0e22<\/strong>: \u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e31\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2d\u0e35\u0e22\u0e14\u0e2d\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e27\u0e1a\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25<\/li>\n<li><strong>\u0e04\u0e2d\u0e21\u0e1e\u0e34\u0e27\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22<\/strong>: \u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e44\u0e1b\u0e22\u0e31\u0e07\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14<\/li>\n<\/ol>\n<h2>\u0e25\u0e34\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07<\/h2>\n<p>\u0e2b\u0e32\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a Scikit-learn \u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e14\u0e39\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2d\u0e31\u0e19\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46:<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/scikit-learn.org\/stable\/documentation.html\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e2d\u0e07 Scikit-learn<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/scikit-learn\/scikit-learn\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 GitHub<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/scikit-learn.org\/stable\/tutorial\/index.html\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">\u0e1a\u0e17\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19 Scikit-Learn<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/scikit-learn.org\/stable\/auto_examples\/index.html\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07 Scikit-Learn<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0e42\u0e14\u0e22\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b Scikit-learn \u0e16\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e23\u0e32\u0e01\u0e10\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e43\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e19\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e01\u0e25\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e0a\u0e32\u0e0d \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e30\u0e14\u0e27\u0e01\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19 \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e04\u0e25\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e19\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e38\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e21\u0e0a\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e23\u0e30\u0e15\u0e37\u0e2d\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e23\u0e49\u0e19\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e19\u0e30\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e19\u0e41\u0e02\u0e47\u0e07\u0e41\u0e01\u0e23\u0e48\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e43\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e30\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e43\u0e19\u0e20\u0e39\u0e21\u0e34\u0e17\u0e31\u0e28\u0e19\u0e4c\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 \u0e43\u0e19\u0e02\u0e13\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e01\u0e49\u0e32\u0e27\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32 Scikit-learn \u0e22\u0e31\u0e07\u0e04\u0e07\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b \u0e42\u0e14\u0e22\u0e2a\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e27\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e21\u0e35\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e23\u0e07\u0e1e\u0e25\u0e31\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e19\u0e0a\u0e2d\u0e1a\u0e41\u0e21\u0e0a\u0e0a\u0e35\u0e19\u0e40\u0e25\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e19\u0e19\u0e34\u0e07<\/p>","protected":false},"featured_media":470421,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-478838","wiki","type-wiki","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":{"faq_title":"Frequently Asked Questions about <mark>Scikit-learn: A Comprehensive Guide<\/mark>","faq_items":[{"question":"What is Scikit-learn?","answer":"<p>Scikit-learn, often referred to as sklearn, is a widely-used open-source machine learning library designed for Python. It provides a range of tools and algorithms for various machine learning tasks, making it a popular choice for both beginners and experts.<\/p>"},{"question":"Who developed Scikit-learn and when?","answer":"<p>Scikit-learn was initially developed by David Cournapeau in 2007 as part of the Google Summer of Code project. Since then, it has grown in popularity and has become an integral part of the Python machine learning ecosystem.<\/p>"},{"question":"What types of machine learning algorithms does Scikit-learn offer?","answer":"<p>Scikit-learn offers a diverse set of algorithms including classification, regression, clustering, and dimensionality reduction. It also provides tools for model selection, evaluation, and preprocessing of data.<\/p>"},{"question":"What are the key features of Scikit-learn?","answer":"<p>Scikit-learn is known for its ease of use, extensive documentation, and well-organized API. It offers a wide range of algorithms, integrates seamlessly with other Python libraries, and is optimized for performance. Additionally, it serves well for educational purposes.<\/p>"},{"question":"How does Scikit-learn compare to deep learning frameworks like TensorFlow and PyTorch?","answer":"<p>Scikit-learn is a general machine learning library suitable for various tasks. In contrast, TensorFlow and PyTorch are deep learning frameworks primarily focused on neural networks. Scikit-learn has a gentler learning curve for beginners, whereas deep learning frameworks may require more expertise.<\/p>"},{"question":"How can proxy servers be used with Scikit-learn?","answer":"<p>Proxy servers can enhance Scikit-learn in several ways. They can aid in data collection from different regions, ensure data privacy and security during collection and deployment, and facilitate distributed computing for improved scalability.<\/p>"},{"question":"What are the future prospects of Scikit-learn?","answer":"<p>The future of Scikit-learn looks promising. It may integrate with deep learning libraries, incorporate advanced algorithms, and even include automated machine learning (AutoML) capabilities for streamlined model selection and tuning.<\/p>"},{"question":"Where can I find more information about Scikit-learn?","answer":"<p>For more details, you can explore the <a href=\"https:\/\/scikit-learn.org\/stable\/documentation.html\" target=\"_new\">official Scikit-learn documentation<\/a>, check out the <a href=\"https:\/\/github.com\/scikit-learn\/scikit-learn\" target=\"_new\">GitHub repository<\/a>, or delve into <a href=\"https:\/\/scikit-learn.org\/stable\/tutorial\/index.html\" target=\"_new\">tutorials<\/a> and <a href=\"https:\/\/scikit-learn.org\/stable\/auto_examples\/index.html\" target=\"_new\">examples<\/a>.<\/p>"}]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/478838","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki"}],"about":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/types\/wiki"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/478838\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/media\/470421"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=478838"}],"curies":[{"name":"\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}