假设 X 是特征矩阵，y 是标签向量

Scikit-learn 是一个开源的机器学习库，用于数据挖掘和数据分析。它提供了丰富的算法和工具，帮助开发者构建强大的机器学习模型。

安装 Scikit-learn

在 Python 中安装 Scikit-learn 非常简单，可以使用 pip 命令进行安装：

pip install scikit-learn

快速入门

数据预处理

在开始建模之前，我们需要对数据进行预处理。Scikit-learn 提供了多种数据预处理工具，例如：

StandardScaler：标准化数据
MinMaxScaler：最小-最大标准化
LabelEncoder：标签编码

模型选择

Scikit-learn 提供了多种机器学习模型，包括：

线性回归（LinearRegression）
逻辑回归（LogisticRegression）
决策树（DecisionTreeClassifier）
随机森林（RandomForestClassifier）
支持向量机（SVC）

模型训练与评估

使用 Scikit-learn 训练模型非常简单。以下是一个使用逻辑回归进行分类的示例：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score


X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
y_pred = model.predict(X_test)
print(f"Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred)}")

可视化

Scikit-learn 还提供了可视化工具，可以帮助我们更好地理解模型和数据分析。例如，我们可以使用 matplotlib 库来绘制数据的散点图或直方图。

扩展阅读

更多关于 Scikit-learn 的信息，请访问我们的 Scikit-learn 教程。