Scikit-Learn 是一个强大的 Python 库，用于数据挖掘和数据分析。本教程将为您介绍 Scikit-Learn 的基本使用方法和常见算法。
安装 Scikit-Learn
在开始之前，您需要确保 Scikit-Learn 已经安装。可以使用以下命令进行安装：
pip install scikit-learn
数据预处理
在机器学习中，数据预处理是非常重要的一步。Scikit-Learn 提供了多种预处理工具，例如：
StandardScaler：用于标准化数据。MinMaxScaler：用于最小-最大标准化数据。LabelEncoder：用于标签编码。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler, LabelEncoder
# 示例
scaler = StandardScaler()
minmax_scaler = MinMaxScaler()
label_encoder = LabelEncoder()
常见算法
Scikit-Learn 提供了多种机器学习算法，包括：
- 分类算法：如逻辑回归、支持向量机、决策树等。
- 回归算法：如线性回归、岭回归等。
- 聚类算法：如 K-Means、层次聚类等。
逻辑回归
逻辑回归是一种常用的分类算法，用于预测二元结果。
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 示例
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
支持向量机
支持向量机（SVM）是一种强大的分类算法，适用于多种数据类型。
from sklearn.svm import SVC
# 示例
model = SVC()
model.fit(X_train, y_train)
数据可视化
数据可视化是理解数据分布和关系的重要工具。Scikit-Learn 提供了多种可视化工具，例如：
matplotlib：用于绘制图表。seaborn：用于绘制更复杂的图表。
import matplotlib.pyplot as plt
# 示例
plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1])
plt.show()
扩展阅读
如果您想了解更多关于 Scikit-Learn 的内容，可以访问以下链接：
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