Scikit-Learn 简介

Scikit-Learn 是一个开源机器学习库，它提供了大量的机器学习算法和工具。它易于使用，且功能强大，是数据科学家和机器学习工程师常用的工具之一。

安装 Scikit-Learn

在 Python 中安装 Scikit-Learn 非常简单，只需使用 pip 命令即可：

pip install scikit-learn

常用算法

Scikit-Learn 包含了多种常用的机器学习算法，例如：

分类算法：逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。
回归算法：线性回归、岭回归、Lasso 回归等。
聚类算法：K-均值、层次聚类等。

使用示例

以下是一个简单的分类算法示例，使用逻辑回归对鸢尾花数据集进行分类：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"准确率: {accuracy}")

# 查看模型参数
print(model.coef_)

扩展阅读

想要了解更多关于 Scikit-Learn 的内容，可以访问本站的 Scikit-Learn 教程。

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