本文介绍了四种多标签学习中的排序评价指标：覆盖误差（coverage_error）、标签排名平均精确度（LRAP）、排序损失（label_ranking_loss）和归一化折损累积增益（NDCG）。覆盖误差计算预测中包含所有真实标签所需的最少标签数量，其最佳值为真实标签的平均数。LRAP通过计算真实标签在预测排名中的平均精度，评估模型对多标签的排序能力，取值在0到1之间。排序损失衡量标签排序错误的

scikit-learn 提供了多种文本特征提取工具，主要包括 CountVectorizer、TfidfVectorizer 和 HashingVectorizer。CountVectorizer 通过词频统计生成文档-词矩阵；TfidfVectorizer 引入 TF-IDF 权重机制，降低常见词影响；HashingVectorizer 采用哈希技巧处理大规模数据，内存高效但不可逆。这些方法支

计算机视觉致力于让机器“看懂”图像和视频，广泛应用于安防、自动驾驶、医疗影像、工业质检等领域。NLP 让机器理解、生成人类语言，是大模型时代的核心领域，应用于智能客服、搜索引擎、写作助手、翻译系统等。强化学习通过“试错+奖励”机制训练智能体（Agent）在环境中做出最优决策，广泛应用于游戏AI、机器人控制、自动驾驶决策等。大厂面试通常分为简历筛选、笔试/在线编程测试、技术面试（算法与系统设计）、H

计算机视觉致力于让机器“看懂”图像和视频，广泛应用于安防、自动驾驶、医疗影像、工业质检等领域。NLP 让机器理解、生成人类语言，是大模型时代的核心领域，应用于智能客服、搜索引擎、写作助手、翻译系统等。强化学习通过“试错+奖励”机制训练智能体（Agent）在环境中做出最优决策，广泛应用于游戏AI、机器人控制、自动驾驶决策等。大厂面试通常分为简历筛选、笔试/在线编程测试、技术面试（算法与系统设计）、H

Contingency Matrix，中文通常称为列联表（Contingency Table），是统计学中用于分析两个或多个分类变量之间关系的一种基本工具。它通过一个表格形式，展示不同类别变量的观测频数（或频率）在各个交叉组合下的分布情况，从而帮助研究者判断变量之间是否存在关联性或依赖关系。

本文介绍了sklearn中的归一化(Normalization)操作，主要针对样本级别(L1/L2范数)的缩放。核心要点包括：1)归一化与特征缩放(Scaling)的区别；2)Normalizer类的使用方法和参数说明；3)无状态转换特性及适用场景(如文本处理、余弦相似度计算)；4)与StandardScaler等其他预处理方法的对比；5)注意事项(如避免数据泄露、处理零向量等)。通过代码示例演示

两个类别的支持向量（即离超平面最近的样本点）到超平面的*垂直距离之和。最大化间隔可以提高模型的泛化能力。

ColumnTransformer 实用指南 本指南介绍了 scikit-learn 中 ColumnTransformer 的核心功能，用于高效处理异构数据集。ColumnTransformer 允许对不同类型的数据列（数值型、类别型、文本型等）应用特定转换器，并自动拼接结果。 核心优势： 统一管理各类数据的预处理流程 避免训练/测试集数据泄露 可无缝嵌入机器学习管道 支持按列名、索引或数据类型

sklearn.metrics模块提供多种回归评估指标，包括可解释方差分数(explained_variance_score)。该分数通过1减去残差方差与目标方差的比值计算，最优值为1.0。参数multioutput支持三种计算方式：均匀平均('uniform_average')、原始值('raw_values')和方差加权('variance_weighted')。示例展示了不同预测质量下的得分

计算机视觉致力于让机器“看懂”图像和视频，广泛应用于安防、自动驾驶、医疗影像、工业质检等领域。NLP 让机器理解、生成人类语言，是大模型时代的核心领域，应用于智能客服、搜索引擎、写作助手、翻译系统等。强化学习通过“试错+奖励”机制训练智能体（Agent）在环境中做出最优决策，广泛应用于游戏AI、机器人控制、自动驾驶决策等。大厂面试通常分为简历筛选、笔试/在线编程测试、技术面试（算法与系统设计）、H