Scikit-Learn 简介

Scikit-Learn 是一个开源的机器学习库，它提供了丰富的机器学习算法和工具，可以帮助开发者快速构建和测试机器学习模型。以下是 Scikit-Learn 的一些主要特点：

丰富的算法：包括分类、回归、聚类、降维等。
易于使用：Scikit-Learn 提供了简单的 API，使得机器学习模型的构建变得非常容易。
集成：Scikit-Learn 可以与其他 Python 科学计算库（如 NumPy、SciPy、Pandas）无缝集成。

主要功能

分类：例如支持向量机（SVM）、随机森林、梯度提升树等。
回归：包括线性回归、岭回归、Lasso 回归等。
聚类：如 K-Means、层次聚类等。
降维：主成分分析（PCA）、非负矩阵分解（NMF）等。

示例

以下是一个使用 Scikit-Learn 进行线性回归的简单示例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 假设 X 是特征，y 是目标变量
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error: {mse}")

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