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Scikit-learn 是一个开源的机器学习库，它提供了丰富的机器学习算法和工具，被广泛应用于数据挖掘和数据分析领域。以下是 Scikit-learn 的一些基本概念和常用方法：

常用算法

分类算法：用于区分不同类别的数据，如逻辑回归、决策树、支持向量机等。
回归算法：用于预测连续值，如线性回归、岭回归等。
聚类算法：用于将相似的数据点分组在一起，如K-Means、层次聚类等。

快速入门

要开始使用 Scikit-learn，首先需要安装该库。您可以使用以下命令进行安装：

pip install scikit-learn

安装完成后，您可以通过以下示例代码来创建一个简单的分类器：

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


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)

# 创建分类器
clf = RandomForestClassifier()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = clf.predict(X_test)

# 评估模型
print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Scikit-learn 的内容，可以访问以下链接：