Scikit-learn 是一个强大的 Python 库，用于数据挖掘和数据分析。它提供了许多机器学习算法的实现，并且易于使用。

安装 Scikit-learn

首先，确保你已经安装了 Python。然后，使用以下命令安装 Scikit-learn：

pip install scikit-learn

快速开始

1. 导入库

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

2. 加载数据集

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

3. 划分数据集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. 创建模型

model = RandomForestClassifier()

5. 训练模型

model.fit(X_train, y_train)

6. 预测

predictions = model.predict(X_test)

7. 评估模型

from sklearn.metrics import accuracy_score
print(accuracy_score(y_test, predictions))

扩展阅读

想了解更多关于 Scikit-learn 的信息？请访问我们的 Scikit-learn 教程。

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