Scikit-learn 教程：机器学习入门指南 🚀

欢迎来到Scikit-learn教程！这里是您学习机器学习的起点，我们将通过简单易懂的方式带您了解这一强大工具库的核心功能。📚

📌 什么是 Scikit-learn？

Scikit-learn 是一个用于数据挖掘和数据分析的 Python 模块，提供各种机器学习算法和工具。它基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib，适合初学者和进阶开发者。🛠️

🧱 安装与配置

1. 安装：使用 pip 安装最新版本

   pip install scikit-learn
   

2. 验证安装：在 Python 中运行以下代码

   import sklearn
   print(sklearn.__version__)
   

3. 环境要求：确保已安装 Python 3.7+ 和相关依赖（如 NumPy）
   点击此处查看依赖说明

📊 核心功能概览

• 数据预处理
  点击查看数据预处理详解
• 分类与回归
• 聚类与降维
• 模型评估
  点击此处了解模型评估指标

📚 学习资源推荐

• Scikit-learn 官方文档（英文）
• 机器学习实战课程
• Python 数据科学手册

💡 小贴士

• 使用 sklearn.datasets 加载内置数据集（如鸢尾花数据集）

  from sklearn.datasets import load_iris
  data = load_iris()
  

• 通过 sklearn.model_selection 进行训练集/测试集划分

是否需要进一步了解某个模块？随时提问！📩