Scikit-Learn 简介

Scikit-Learn 是一个开源的 Python 工具，用于数据挖掘和数据分析。它提供了一个丰富的算法库，包括分类、回归、聚类、降维等。

主要特点

简单易用：Scikit-Learn 提供了简单直观的 API，易于学习和使用。
算法丰富：包含了多种机器学习算法，满足不同需求。
集成度高：可以与其他 Python 数据分析库（如 NumPy、Pandas）无缝集成。

安装

您可以通过以下命令安装 Scikit-Learn：

pip install scikit-learn

示例

以下是一个使用 Scikit-Learn 进行分类的简单示例：

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

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

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建分类器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = clf.predict(X_test)

# 评估模型
score = clf.score(X_test, y_test)
print(f"模型准确率：{score:.2f}")

资源

更多关于 Scikit-Learn 的信息，您可以访问 Scikit-Learn 官方文档。