Scikit-Learn 教程

Scikit-Learn 是一个强大的 Python 库，用于数据分析和机器学习。以下是一些 Scikit-Learn 的基本教程。

安装 Scikit-Learn

首先，确保你已经安装了 Scikit-Learn。如果没有，你可以使用以下命令进行安装：

pip install scikit-learn

快速入门

1. 导入库

import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

2. 加载数据集

Scikit-Learn 提供了许多内置的数据集，例如：

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

3. 划分数据集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

4. 创建模型

model = LogisticRegression()

5. 训练模型

model.fit(X_train, y_train)

6. 评估模型

score = model.score(X_test, y_test)
print(score)

进阶教程

为了更深入地了解 Scikit-Learn，你可以访问以下教程：

• Scikit-Learn 官方文档

Scikit-Learn Logo