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 📝