Scikit-learn 是一个强大的 Python 机器学习库，它提供了多种机器学习算法的实现和工具，非常适合进行数据分析和建模。

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安装 Scikit-learn

pip install scikit-learn

示例：线性回归

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合数据
X = [[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]]
y = [1, 2, 3, 4]

model.fit(X, y)

# 预测
print(model.predict([[5, 6]]))

资源

机器学习基础

线性回归

线性回归是一种预测连续值的监督学习算法。

特征：

  • 线性模型
  • 无监督学习

应用：

  • 预测房价
  • 预测股票价格

逻辑回归

逻辑回归是一种预测二分类结果的监督学习算法。

特征：

  • 二分类模型
  • 监督学习

应用：

  • 预测用户是否会点击广告
  • 预测客户是否会流失

机器学习进阶

特征工程

特征工程是机器学习中的关键步骤，它涉及到提取、选择和转换数据特征。

步骤：

  1. 数据预处理
  2. 特征选择
  3. 特征转换

模型评估

模型评估是评估机器学习模型性能的过程。

指标：

  • 准确率
  • 召回率
  • 精确率

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