Scikit-learn 是一个强大的机器学习库，提供了多种机器学习算法的实现。以下是一些 Scikit-learn 的示例教程，帮助您快速上手。
1. 数据预处理
在机器学习中，数据预处理是非常重要的一步。以下是一个简单的数据预处理示例。
- 加载数据集：使用
load_iris函数加载数据集。 - 数据分割：使用
train_test_split函数将数据集分割为训练集和测试集。
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=0)
2. 模型选择
Scikit-learn 提供了多种机器学习模型，以下是一个使用逻辑回归模型进行分类的示例。
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
3. 模型评估
评估模型性能是机器学习的重要步骤。以下是一个使用准确率评估模型性能的示例。
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
扩展阅读
如果您想了解更多关于 Scikit-learn 的信息，可以访问我们的官方文档：Scikit-learn 文档。
中心图片：Scikit-learn 标志{center}