Scikit-learn 机器学习库介绍

Scikit-learn 是一个开源的 Python 机器学习库，它提供了丰富的机器学习算法和工具，使得机器学习在 Python 中变得简单易行。以下是一些关于 Scikit-learn 的基本介绍。

安装 Scikit-learn

要安装 Scikit-learn，可以使用 pip 命令：

pip install scikit-learn

常用算法

Scikit-learn 提供了多种机器学习算法，包括：

分类算法：如逻辑回归、决策树、随机森林等。
回归算法：如线性回归、岭回归等。
聚类算法：如 K-Means、层次聚类等。
降维算法：如 PCA、t-SNE 等。

示例代码

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

# 假设数据
X = [[1], [2], [3], [4], [5]]
y = [1, 3, 2, 5, 4]

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 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}")

扩展阅读

更多关于 Scikit-learn 的内容，可以参考以下链接：