Scikit-learn 是一个开源的机器学习库，它提供了多种机器学习算法的实现，非常适合于数据挖掘和数据分析。以下是一些关于 Scikit-learn 的基本教程内容。

安装 Scikit-learn

首先，您需要安装 Scikit-learn。您可以使用以下命令进行安装：

pip install scikit-learn

快速入门

1. 导入库

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


iris = load_iris()
X = iris.data
y = 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, random_state=42)

2. 创建模型

# 创建 KNN 分类器
knn = KNeighborsClassifier()

3. 训练模型

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

4. 评估模型

# 评估模型
score = knn.score(X_test, y_test)
print(f"模型准确率：{score}")

深入学习

Scikit-learn 提供了多种机器学习算法，包括但不限于：

  • 分类：支持向量机（SVM）、随机森林、梯度提升树等。
  • 回归：线性回归、岭回归、Lasso 回归等。
  • 聚类：K-Means、层次聚类等。
  • 降维：PCA、t-SNE 等。

更多关于 Scikit-learn 的深入教程，您可以访问本站教程页面：Scikit-learn 教程。

图片示例

这里是一个鸢尾花数据的可视化示例：

Iris Data Visualization