Scikit-learn 是一个开源的机器学习库，用于 Python 语言。它提供了丰富的机器学习算法，包括分类、回归、聚类、降维等，非常适合初学者和专业人士。

主要特点

  • 简单易用：Scikit-learn 的 API 设计简洁，易于上手。
  • 算法丰富：包含了多种常用的机器学习算法。
  • 集成度：可以与 NumPy、SciPy 等库无缝集成。
  • 文档完善：提供了详细的文档和示例。

常用算法

  • 分类：支持多种分类算法，如逻辑回归、决策树、随机森林等。
  • 回归：包括线性回归、岭回归、Lasso 回归等。
  • 聚类：支持 K-Means、层次聚类等算法。
  • 降维：提供了 PCA、t-SNE 等降维方法。

安装

使用 pip 命令进行安装：

pip install scikit-learn

示例

以下是一个简单的分类算法示例：

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

# 加载数据集
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=0.3)

# 创建分类器
clf = RandomForestClassifier()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 评估模型
print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))

扩展阅读

更多关于 Scikit-learn 的信息，请访问我们的Scikit-learn 教程。

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