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 Logo