Scikit-Learn Basics

Scikit-Learn 是一个强大的 Python 库，用于数据分析和机器学习。本文将简要介绍 Scikit-Learn 的基础知识。

安装 Scikit-Learn

在开始使用 Scikit-Learn 之前，您需要安装它。可以使用 pip 命令进行安装：

pip install scikit-learn

数据加载

Scikit-Learn 提供了多种数据加载器，可以轻松地从文件中加载数据。以下是一些常用的数据加载方法：

load_iris(): 加载 Iris 数据集
load_boston(): 加载 Boston Housing 数据集
load_digits(): 加载 Digits 数据集

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
print(iris.DESCR)

模型选择

Scikit-Learn 提供了多种机器学习模型，包括分类器、回归器和聚类算法。以下是一些常用的模型：

LinearRegression: 线性回归模型
SVC: 支持向量机分类器
KMeans: K 均值聚类算法

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.cluster import KMeans

# 线性回归
lin_reg = LinearRegression()
lin_reg.fit(X_train, y_train)

# 支持向量机
svc = SVC()
svc.fit(X_train, y_train)

# K 均值聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X_train)

模型评估

评估模型的性能通常需要使用交叉验证和评估指标。以下是一些常用的评估方法：

cross_val_score(): 使用交叉验证评估模型
accuracy_score(): 计算准确率
mean_squared_error(): 计算均方误差

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.metrics import accuracy_score, mean_squared_error

# 使用交叉验证评估线性回归模型
scores = cross_val_score(lin_reg, X, y, cv=5)
print(scores)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, lin_reg.predict(X_test))
print(accuracy)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, lin_reg.predict(X_test))
print(mse)

扩展阅读

如果您想深入了解 Scikit-Learn，以下是一些推荐的学习资源：

希望本文能帮助您快速了解 Scikit-Learn 的基础知识。