Scikit-learn 机器学习教程

Scikit-learn 是一个强大的 Python 库，用于数据挖掘和数据分析。它提供了各种算法来处理分类、回归、聚类和降维等任务。

安装 Scikit-learn

在开始之前，请确保您已经安装了 Scikit-learn。您可以使用以下命令进行安装：

pip install scikit-learn

基础用法

数据准备

首先，我们需要一些数据来训练模型。以下是一个简单的例子：

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

创建模型

接下来，我们创建一个分类器模型。这里我们使用 RandomForestClassifier：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier()

训练模型

使用训练数据来训练模型：

model.fit(X, y)

预测

最后，我们可以使用模型来对新数据进行预测：

X_new = [[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]]
y_pred = model.predict(X_new)
print(y_pred)

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Scikit-learn 的内容，请访问我们的Scikit-learn 教程页面。

Scikit-learn 教程

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