Scikit-Learn 是一个强大的机器学习库,广泛用于数据挖掘和数据分析。它提供了丰富的算法和工具,可以帮助我们轻松地构建机器学习模型。
安装 Scikit-Learn
在开始之前,确保你已经安装了 Scikit-Learn。你可以使用以下命令进行安装:
pip install scikit-learn
基本用法
以下是一个简单的例子,展示了如何使用 Scikit-Learn 进行线性回归:
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 创建一些数据
X = [[1], [2], [3], [4], [5]]
y = [1, 2, 3, 4, 5]
# 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=0)
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)
扩展阅读
想要了解更多关于 Scikit-Learn 的内容,可以访问我们的 Scikit-Learn 教程。
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