Scikit-learn 文档指南 📚

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 包括标准化、归一化、缺失值处理等功能
• 模型选择 提供交叉验证、网格搜索等工具
• 评估指标 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 🌐

• Scikit-learn 官方教程（推荐深入学习）
• 机器学习基础概念图解
• 常见问题解答

如有更多问题，欢迎查阅 Scikit-learn 社区文档 或提交反馈 📝