Scikit-Learn 入门指南

Scikit-Learn 是一个强大的机器学习库，它为 Python 提供了易于使用的工具来构建机器学习模型。本指南将为您介绍 Scikit-Learn 的基础知识，帮助您开始您的机器学习之旅。

安装 Scikit-Learn

在开始之前，确保您已经安装了 Scikit-Learn。您可以使用以下命令进行安装：

pip install scikit-learn

基础概念

特征和目标

在机器学习中，特征是我们用来描述数据的变量，而目标是我们想要预测的变量。例如，在房屋价格预测中，特征可以是房屋的面积、房间数等，目标是房屋的价格。

分类和回归

分类是将数据分为不同的类别，而回归是预测一个连续的数值。Scikit-Learn 提供了多种分类和回归算法。

快速开始

以下是一个简单的例子，展示如何使用 Scikit-Learn 进行线性回归：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 假设我们有以下数据
X = [[1], [2], [3], [4], [5]]
y = [1, 3, 2, 5, 4]

# 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=0)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error: {mse}")

资源链接

• Scikit-Learn 官方文档

希望这份指南能够帮助您开始使用 Scikit-Learn。如果您需要更多帮助，请访问我们的社区论坛进行讨论。

(center)<img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/linear_regression/" alt="线性回归"/>