Scikit-learn 是一个强大的机器学习库，它提供了大量的算法和工具，用于数据挖掘和数据分析。本教程将带你了解 Scikit-learn 的基本使用方法。
安装 Scikit-learn
首先，你需要安装 Scikit-learn。你可以使用以下命令进行安装：
pip install scikit-learn
数据准备
在使用 Scikit-learn 之前，你需要准备一些数据。以下是一个简单的数据集示例：
import numpy as np
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
模型选择
Scikit-learn 提供了多种机器学习算法，例如：
- 线性回归
- 逻辑回归
- 决策树
- 随机森林
- 支持向量机
以下是一个使用决策树进行分类的例子：
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)
print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))
数据可视化
Scikit-learn 还提供了数据可视化的工具，例如 matplotlib 和 seaborn。以下是一个使用 matplotlib 绘制散点图的例子：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)
plt.xlabel("Sepal length (cm)")
plt.ylabel("Sepal width (cm)")
plt.title("Iris Dataset")
plt.show()
Iris Dataset
扩展阅读
想要了解更多关于 Scikit-learn 的内容，可以访问我们的 Scikit-learn 教程 页面。
抱歉，您的请求不符合要求。