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Scikit-Learn 是一个强大的机器学习库，广泛应用于数据挖掘和数据分析领域。它提供了丰富的算法和工具，可以帮助我们轻松地实现各种机器学习任务。

Scikit-Learn 简介

Scikit-Learn 是一个开源的 Python 库，提供了多种机器学习算法的实现，包括分类、回归、聚类、降维等。它易于使用，且与其他 Python 库（如 NumPy、SciPy 和 Matplotlib）兼容。

安装 Scikit-Learn

要安装 Scikit-Learn，可以使用 pip 命令：

pip install scikit-learn

使用 Scikit-Learn

以下是一个简单的例子，展示了如何使用 Scikit-Learn 进行分类：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier


iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 创建 KNN 分类器
knn = KNeighborsClassifier()

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 测试模型
print(knn.score(X_test, y_test))

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Scikit-Learn 的内容，可以访问以下链接：

• Scikit-Learn 官方文档

机器学习