Scikit-learn 是一个开源的机器学习库，它提供了简单有效的工具来执行数据挖掘和数据分析任务。它基于 Python 语言，并且可以很容易地与其他 Python 生态系统中的库集成。

安装 Scikit-learn

在您的环境中安装 Scikit-learn 非常简单。您可以使用 pip 来安装它：

pip install scikit-learn

基本用法

以下是一个使用 Scikit-learn 的简单例子：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 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=0.2, random_state=42)

# 创建 KNN 分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 测试模型
print("Accuracy:", knn.score(X_test, y_test))

更多资源

要了解更多关于 Scikit-learn 的信息，您可以访问我们的官方文档。

图像示例

下面展示了一个使用 Scikit-learn 的简单数据可视化：

Scikit-learn Plot Example