监督学习是机器学习中的一个重要分支，它通过已标记的训练数据来训练模型，以便能够对新的、未标记的数据进行预测。以下是一些常见的监督学习工具：

常用工具列表

  • Scikit-learn：Python中一个广泛使用的机器学习库，提供了多种监督学习算法的实现。
  • TensorFlow：Google开发的开源机器学习框架，支持多种机器学习模型。
  • PyTorch：由Facebook开发的开源机器学习库，以其动态计算图和易于使用的接口而受到欢迎。

示例

假设你想要使用Scikit-learn进行监督学习，以下是一个简单的例子：

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

# 加载数据
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=0.2, random_state=42)

# 创建模型
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 测试模型
print("Accuracy:", model.score(X_test, y_test))

更多信息

如果你想要了解更多关于监督学习的知识，可以参考以下链接：

希望这些信息对你有所帮助！🙂

supervised_learning