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。它提供了丰富的算法和工具，帮助用户轻松实现机器学习项目。

安装

要安装 Scikit-learn，可以使用 pip：

pip install scikit-learn

常用算法

Scikit-learn 支持多种机器学习算法，以下是一些常用的：

  • 分类算法：逻辑回归、支持向量机、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-Means、层次聚类等。
  • 降维算法：PCA、t-SNE 等。

示例

以下是一个使用 Scikit-learn 进行分类的简单示例：

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, y = iris.data, 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)

# 创建分类器
clf = RandomForestClassifier()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = clf.predict(X_test)

# 模型评估
score = clf.score(X_test, y_test)
print(f"模型准确率：{score:.2f}")

扩展阅读

想要了解更多关于 Scikit-learn 的信息，可以访问以下链接：

图片

决策树

Decision_Tree

支持向量机

SVM