Scikit-Learn 是一个开源的机器学习库，它提供了简单的接口用于数据挖掘和数据分析。以下是一些 Scikit-Learn 的基本教程。

安装 Scikit-Learn

首先，您需要安装 Scikit-Learn。可以通过以下命令进行安装：

pip install scikit-learn

快速入门

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

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=0.3, random_state=42)

4. 创建模型

model = RandomForestClassifier()

5. 训练模型

model.fit(X_train, y_train)

6. 评估模型

print(model.score(X_test, y_test))

深入学习

如果您想要更深入地了解 Scikit-Learn，可以阅读以下教程：

图片示例

以下是一些 Scikit-Learn 中常用的算法的图片示例：

Random_Forest_Classifier
Support_Vector_Machine

希望这些内容能够帮助您更好地了解 Scikit-Learn。