Python 数据科学与 Scikit-learn 入门指南

欢迎来到我们的社区，这里将为你介绍如何使用 Python 和 Scikit-learn 进行数据科学入门。

Scikit-learn 简介

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，非常适合初学者和专业人士。

快速开始

1. 安装 Scikit-learn：首先，你需要确保你的 Python 环境中已经安装了 Scikit-learn。你可以使用 pip 来安装它：

   pip install scikit-learn
   

2. 导入库：

   from sklearn import datasets
   

3. 加载数据集：Scikit-learn 提供了许多预加载数据集，例如鸢尾花数据集：

   iris = datasets.load_iris()
   

4. 训练模型：使用训练数据来训练一个分类器：

   from sklearn.model_selection import train_test_split
   from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
   
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)
   knn = KNeighborsClassifier()
   knn.fit(X_train, y_train)
   

5. 评估模型：

   from sklearn.metrics import accuracy_score
   
   y_pred = knn.predict(X_test)
   print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))
   

学习资源

• Scikit-learn 官方文档
• Python 数据科学教程

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