Scikit-Learn Tutorial

Scikit-Learn 是一个强大的机器学习库，用于数据挖掘和数据分析。本文将为您介绍 Scikit-Learn 的基本概念和使用方法。

安装 Scikit-Learn

首先，您需要安装 Scikit-Learn。可以通过以下命令进行安装：

pip install scikit-learn

基本概念

Scikit-Learn 提供了多种机器学习算法，包括分类、回归、聚类等。以下是一些常用的 Scikit-Learn 算法：

• 分类算法：如逻辑回归、决策树、随机森林等。
• 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。

示例

以下是一个简单的线性回归示例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建数据
X = [[1], [2], [3]]
y = [1, 2, 3]

# 创建模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 预测
print(model.predict([[4]]))

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：

• Scikit-Learn 官方文档

Scikit-Learn Logo