scikit-learn 教程：机器学习入门 📚

欢迎来到 scikit-learn 教程！这是机器学习领域最流行的Python库之一，适合初学者和进阶者快速上手。
📌 提示：点击下方链接可查看更详细的scikit-learn官方文档。

1. 环境准备 🛠️

• 安装scikit-learn：

  pip install scikit-learn
  

• 必须的依赖库：
  • NumPy
  • SciPy
  • matplotlib
  • pandas

2. 核心功能概览 🌟

• 数据预处理：
• 分类与回归：
  • 支持决策树、随机森林、支持向量机等算法
  • 示例：from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
• 聚类分析：
  • K-Means、DBSCAN等方法
  • 图形化展示：

3. 实战案例 🧪

• 手写数字识别：

  from sklearn.datasets import load_digits
  from sklearn.model_selection import train_test_split
  from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
  from sklearn.metrics import accuracy_score
  
  digits = load_digits()
  X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.2)
  model = RandomForestClassifier()
  model.fit(X_train, y_train)
  print("准确率：", accuracy_score(y_test, model.predict(X_test)))
  

• 结果可视化：

4. 学习路径推荐 🚀

• 基础篇：scikit-learn_tutorial
• 进阶篇：scikit-learn_tutorial/advanced_topics
• 项目实战：scikit-learn_tutorial/projects

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