Scikit-Learn是一个开源机器学习库，用于Python编程语言，提供了简单高效的工具，用于数据挖掘和数据分析。以下是一些Scikit-Learn的基础信息和常用功能介绍。
快速概览
- 机器学习算法: 包括分类、回归、聚类等。
- 数据预处理: 数据清洗、转换、特征提取等。
- 模型选择: 模型评估、交叉验证等。
- 可视化: 数据可视化、模型可视化等。
常用功能
- 分类算法: 如逻辑回归、支持向量机、决策树等。
- 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。
安装Scikit-Learn
pip install scikit-learn
示例代码
以下是一个简单的线性回归示例：
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 训练模型
model.fit([[1], [2], [3]], [1, 2, 3])
# 预测
print(model.predict([[4]]))
资源链接
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相关资料
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