Scikit-Learn 是一个开源的 Python 机器学习库，它提供了大量的机器学习算法，包括分类、回归、聚类等。下面将详细介绍 Scikit-Learn 的基本使用方法和一些常用算法。

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

导入 Scikit-Learn

在 Python 中，您需要导入 Scikit-Learn 的相关模块来使用它的功能：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

数据集

Scikit-Learn 提供了一些常用的数据集，例如：

iris = datasets.load_iris()
digits = datasets.load_digits()

模型训练

以下是一个使用随机森林分类器进行模型训练的例子：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=0)
clf = RandomForestClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)

模型评估

可以使用不同的指标来评估模型的性能：

print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))

扩展阅读

想要了解更多关于 Scikit-Learn 的内容，可以访问以下链接：

图片示例

下面是一个随机森林分类器的图片示例：

Random_Forest