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，可以帮助我们轻松地实现各种机器学习任务。
主要功能
- 分类：支持多种分类算法，如决策树、随机森林、支持向量机等。
- 回归：包括线性回归、岭回归、LASSO 回归等。
- 聚类：支持 K-Means、层次聚类等聚类算法。
- 降维：包括 PCA、t-SNE 等降维方法。
- 模型选择：提供交叉验证、网格搜索等模型选择工具。
快速入门
要开始使用 Scikit-Learn，首先需要安装它。您可以通过以下命令进行安装：
pip install scikit-learn
安装完成后，您可以参考以下示例代码来入门：
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)
# 创建随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = clf.predict(X_test)
# 评估模型
print("准确率：", clf.score(X_test, y_test))
扩展阅读
如果您想了解更多关于 Scikit-Learn 的信息，可以访问我们的Scikit-Learn 教程。
相关资源
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