Scikit-learn 教程

Scikit-learn 是一个强大的 Python 库，用于数据挖掘和数据分析。它提供了许多机器学习算法的实现，包括分类、回归、聚类等。

快速入门

1. 安装 Scikit-learn

   pip install scikit-learn
   

2. 导入库

   from sklearn.datasets import load_iris
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
   

3. 加载数据集

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

4. 划分数据集

   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
   

5. 创建模型

   model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
   

6. 训练模型

   model.fit(X_train, y_train)
   

7. 评估模型

   score = model.score(X_test, y_test)
   print("模型准确率：", score)
   

更多资源

想要了解更多关于 Scikit-learn 的信息，可以访问我们的Scikit-learn 官方文档。

图片示例

下面是几种不同类型的机器学习算法的图标：