Scikit-Learn 是一个开源的 Python 库，专门用于数据挖掘和数据分析。它提供了丰富的算法，包括分类、回归、聚类等，是机器学习初学者和专业人士都非常受欢迎的工具。
主要特点
- 易于使用：Scikit-Learn 的 API 设计简洁，易于上手。
- 功能强大：涵盖了多种常用的机器学习算法。
- 交互性强：可以方便地与其他 Python 库（如 NumPy、Pandas）进行交互。
常用算法
- 分类算法：逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等。
- 回归算法：线性回归、岭回归、Lasso 回归等。
- 聚类算法：K-均值、层次聚类等。
示例
假设我们想使用 Scikit-Learn 来进行一个简单的线性回归分析。
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 假设数据
X = [[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]]
y = [1, 2, 2.5, 3.5]
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 训练模型
model.fit(X, y)
# 预测
y_pred = model.predict([[5, 6]])
print("预测值：", y_pred)
扩展阅读
想了解更多关于 Scikit-Learn 的知识，可以访问我们的 Scikit-Learn 教程。
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