欢迎访问 Scikit-learn 官方文档!这是一个用于 Python 的机器学习库,提供高效的工具来实现数据挖掘和数据分析。以下是关键信息概览:

快速入门 🔧

  • 安装方式
    使用 pip 安装:pip install scikit-learn
    或访问 安装指南 获取详细步骤 📦
  • 核心功能
    支持监督与非监督学习算法,如回归、分类、聚类等 📊

常用模块一览 📂

  • 数据预处理
    data_preprocessing
    包括标准化、归一化、缺失值处理等功能
  • 模型选择
    model_selection
    提供交叉验证、网格搜索等工具
  • 评估指标
    evaluation_metrics
    如准确率、F1 Score、ROC 曲线等

示例代码片段 💻

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_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2)

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

# 预测结果
predictions = model.predict(X_test)

学习资源 🌐

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