✅ 什么是 scikit-learn？

scikit-learn 是 Python 语言中著名的机器学习库，提供简单高效的工具用于数据挖掘和数据分析。其核心功能包括：

  • 📊 数据预处理（标准化、归一化）
  • 📈 模型训练（分类、回归、聚类）
  • 🧠 特征工程（维度降阶、特征选择）
  • 📌 模型评估（准确率、召回率）

📚 扩展阅读：scikit_learn_tutorial 提供更详细的 API 使用说明

📌 快速上手

  1. 安装：pip install scikit-learn
  2. 导入：import sklearn
  3. 常用模块：
    • sklearn.linear_model（线性模型）
    • sklearn.tree（决策树）
    • sklearn.cluster（聚类算法）
    • sklearn.metrics（性能评估）

🔍 实战案例

分类任务示例

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

# 加载数据
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target

# 划分训练集与测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 训练模型
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测与评估
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print(f"模型准确率：{accuracy:.2f}")

📈 核心功能图解

机器学习
数据科学
Python

🚀 进阶技巧

  • 🔄 使用 Pipeline 链接数据预处理与模型训练
  • 📊 通过 confusion_matrix 分析分类结果
  • 🧩 探索 GridSearchCV 进行超参数调优
  • 📌 结合 joblib 实现模型持久化

🌐 官方文档：https://scikit-learn.org（建议配合阅读）