Scikit-learn 是一个开源的机器学习库，广泛用于数据挖掘和数据分析。它提供了大量的机器学习算法，包括分类、回归、聚类和降维等。
主要功能
- 分类：支持多种分类算法，如逻辑回归、决策树、支持向量机等。
- 回归：提供线性回归、岭回归、Lasso 回归等多种回归模型。
- 聚类：包括 K-Means、层次聚类等聚类算法。
- 降维：支持 PCA、t-SNE 等降维技术。
使用示例
以下是一个简单的分类算法使用示例：
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 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=0.3, random_state=42)
# 创建分类器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = clf.predict(X_test)
# 评估模型
print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))
扩展阅读
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